Elasticsearch 还提供了其他丰富的聚合类型，例如：
- Date Histogram Aggregation：按照时间间隔对数据进行分组聚合，常用于时间序列数据分析；
- Geo Distance Aggregation：按照地理位置距离进行分组聚合，常用于地理信息分析；
- Significant Terms Aggregation：找出数据中与某个查询词相关性最高的词语；
- Top Hits Aggregation：在每个分组中获取前 N 条文档。
除了以上的聚合类型外，Elasticsearch 还支持嵌套聚合，可以将多个聚合组合在一起使用，实现更为复杂的数据分析。
下面我们来看一个使用 Date Histogram Aggregation 的示例，假设我们有一个索引，其中包含一些交易数据，每条数据包括一个时间戳 timestamp 和一个金额 amount，我们希望对这些交易数据按照每周进行聚合，得到每周的交易总金额。那么可以使用以下聚合查询：
{
"size": 0,
"aggs": {
"weekly_sales": {
"date_histogram": {
"field": "timestamp",
"calendar_interval": "week"
},
"aggs": {
"total_sales": {
"sum": {
"field": "amount"
}
}
}
}
}
}这个聚合查询将按照 timestamp 字段的值对数据进行分组，并且使用 calendar_interval 参数将数据按照每周进行分组，然后对每个分组进行 sum 聚合，得到该分组中所有文档的 amount 字段的总和。最终的聚合结果中，每个分组都会有一个 key 表示分组的值，以及一个 doc_count 表示该分组中文档的数量，还有一个 total_sales 表示该分组中所有文档的 amount 字段的总和。
除了 Date Histogram Aggregation，还有很多其他的时间相关的聚合类型，例如：
- Date Range Aggregation：按照时间范围进行分组聚合；
- Date Math Aggregation：按照时间段进行分组聚合，支持相对时间和绝对时间；
- Moving Function Aggregation：对时间序列数据进行滑动窗口计算。
