这一次主要写一个嵌套的聚合，例如先对sex集合，再对desc聚合，最后再对age求和，共三层嵌套。

　　Aggregations的部分特性类似于SQL语言中的group by，avg，sum等函数,Aggregations需要理解两个概念：

　　桶(Buckets)：符合条件的文档的集合，相当于SQL中的group by。按“性别”聚合，一个人将被分到男桶或女桶

　　指标(Metrics)：基于Buckets的基础上进行统计分析，并进行计算，大多数metric是数学计算，仅输出一个值，min/max/avg/sum/cardinality，部分metric支持输出多个数值，stats(统计)/percentiles(百分比)/percentile_ranks

　　嵌套聚合写法 // 创建一个查询条件对象

　　BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();

　　// 拼接查询条件

　　queryBuilder.should(QueryBuilders.termQuery("creator", "1"));

　　// 创建聚合查询条件

　　TermsAggregationBuilder sexAgg = AggregationBuilders

　　.terms("sex")

　　.field("sex.keyword");//keyword表示不使用分词进行聚合,全字匹配

　　TermsAggregationBuilder descAgg = AggregationBuilders

　　.terms("desc")

　　.field("desc.keyword");//keyword表示不使用分词进行聚合,全字匹配

　　SumAggregationBuilder ageSumAgg = AggregationBuilders

　　.sum("ageSum")

　　.field("age");

　　//嵌套

　　descAgg.subAggregation(ageSumAgg);

　　sexAgg.subAggregation(descAgg);

　　// 创建查询对象

　　SearchQuery build = new NativeSearchQueryBuilder()

　　.withQuery(queryBuilder) //添加查询条件

　　.addAggregation(sexAgg) // 添加聚合条件

　　.withPageable(PageRequest.of(0, 1)) //符合查询条件的文档分页，如果文档比较大，可以把这个分页改小(不是聚合的分页)

　　.build();

　　// 执行查询

　　AggregatedPage testEntities = elasticsearchTemplate.queryForPage(build, TestEsDto.class);

　　// 取出聚合结果

　　Aggregations entitiesAggregations = testEntities.getAggregations();

　　Terms terms = (Terms) entitiesAggregations.asMap().get("sex");

　　// 遍历取出聚合字段列的值，与对应的数量

　　for (Terms.Bucket bucket : terms.getBuckets()) {

　　Terms descTerms = (Terms) bucket.getAggregations().asMap().get("desc");

　　for (Terms.Bucket descTermsBucket : descTerms.getBuckets()) {

　　ParsedSum parsedSum = descTermsBucket.getAggregations().get("ageSum");//注意从bucket而不是searchResponse

　　System.out.println(bucket.getKeyAsString() + "\t" +

　　bucket.getDocCount() + "\t" +

　　descTermsBucket.getKeyAsString() + "\t" +

　　parsedSum.getValueAsString());

　　}

　　}

　　结果