分析查询
一次分析就是一个 aggregate 种类的查询：它过滤记录、把它们分组，并为每组计算指标。同一个请求体适用于每种模型：快照、事件流和数据集，发往该模型的查询路由。本页的示例按原样在 eShop 目录服务的测试中对它的商品运行。查询语言是完整的语法；本页是分析人员走过它的路径。
按值计数
用 TERMS 对一个字段分组，并为每组计算指标：
{
"kind": "aggregate",
"filter": { "op": "NE", "field": "state.status", "value": "DRAFT" },
"groupBy": [{ "type": "TERMS", "field": "state.status", "alias": "status" }],
"metrics": [
{ "type": "COUNT", "alias": "count" },
{ "type": "NUMERIC", "function": "AVG", "expression": { "type": "FIELD", "field": "state.price" }, "alias": "averagePrice" }
],
"sort": [{ "field": "count", "direction": "DESC" }]
}回答是每组一行，包含分组别名和指标别名：[{ "status": "PUBLISHED", "count": 3, "averagePrice": 7.5 }, …]。limit 限制分组数量，默认 100。count 查询对记录计数而不分组：
{
"kind": "count",
"filter": { "op": "EQ", "field": "state.status", "value": "PUBLISHED" },
"limit": 1000
}保留重要的分组
having 在指标算出之后，按指标过滤分组。至少有两个已发布商品的品牌，没有品牌的商品归为 none：
{
"kind": "aggregate",
"filter": { "op": "EQ", "field": "state.status", "value": "PUBLISHED" },
"groupBy": [{ "type": "TERMS", "field": "state.brandId", "missingKey": "none", "alias": "brand" }],
"metrics": [{ "type": "COUNT", "alias": "products" }],
"having": { "type": "CONDITION", "metric": "products", "operator": "GTE", "value": 2 },
"sort": [{ "field": "products", "direction": "DESC" }],
"limit": 10
}按时间和区间分组
DATE_HISTOGRAM 在某个时区中按日历单位对时间字段分组；HISTOGRAM 按间隔对数字分组。过去一年中每月上架的商品，以及累计值：
{
"kind": "aggregate",
"filter": { "op": "RECENT_DAYS", "field": "firstEventTime", "days": 365 },
"groupBy": [{ "type": "DATE_HISTOGRAM", "field": "firstEventTime", "unit": "MONTH", "timeZone": "UTC", "alias": "month" }],
"metrics": [
{ "type": "COUNT", "alias": "listed" },
{ "type": "DERIVED", "expression": { "type": "RUNNING", "metric": "listed", "order": { "field": "month", "direction": "ASC" } }, "alias": "listedSoFar" }
],
"sort": [{ "field": "month", "direction": "ASC" }]
}RUNNING 沿着分组的某种顺序累计一个指标。其他作用于分组的窗口有 TOTAL（占整体的比例）、PREVIOUS（前一个桶或前一个周期的同一指标，用于与上月或去年相比的增长）和 RANK；DERIVED 指标还可以用算术组合多个指标，例如转化率。按价格每 10 一档统计已发布的商品，以及每档中最便宜的那个：
{
"kind": "aggregate",
"filter": { "op": "EQ", "field": "state.status", "value": "PUBLISHED" },
"groupBy": [{ "type": "HISTOGRAM", "field": "state.price", "interval": 10, "alias": "band" }],
"metrics": [
{ "type": "COUNT", "alias": "products" },
{ "type": "NUMERIC", "function": "MIN", "expression": { "type": "FIELD", "field": "state.price" }, "alias": "cheapest" }
],
"sort": [{ "field": "band", "direction": "ASC" }]
}DATE_PART 则按日期的某个部分分组，即星期几或一天中的小时，用来看事情在什么时候发生。当日期分组是唯一的分组时，"dense": true 会填充其中的空桶，让图表没有空缺。
相对于现在的时间
时间上的过滤相对于服务的时钟，每次查询读取一次，从不使用浏览器的时钟，所以保存下来的查询明天的含义也相同：
{
"kind": "list",
"filter": { "op": "RECENT_DAYS", "field": "lastEventTime", "days": 7, "zoneId": "Asia/Shanghai" }
}日历过滤（TODAY、THIS_WEEK、LAST_MONTH、RECENT_DAYS 等）在过滤指明的 zoneId 中读取日期，没有指明时用 UTC。BEFORE_NOW 和 AFTER_NOW 与现在加上一个 ISO-8601 偏移量比较。相对时间列出了全部过滤。
发生了什么，而不是现在是什么
对快照的分析统计的是事物现在的样子。要统计发生了什么，就查询聚合的事件流：每次提交一条记录，它的事件在 events 中。对事件的条件是 events 上的 ELEMENT_MATCH，对事件的聚合用 elements 展开 events，让它的分组和指标在每个事件上运行（查询事件流）。
跨聚合与跨服务
快照或事件查询读取一个服务的一种聚合类型。把订单与其客户关联起来的分析，或者跨服务的销售分析，读取的是数据集：在数仓之上定义的表，用同样的请求体在 POST /wow/dataset/<context>/<name>/query 上查询（数据集与分析目录）。
上限与开销
每个查询都在提供它的服务的预算之内运行：
- 通过 HTTP，一个过滤至多 128 个节点、1,000 个值；除非
limit另行指定，聚合回答 100 个分组。 - 有些操作符无法使用索引，例如
NE、NOT_IN、CONTAINS和EXPRESSION。服务可以拒绝它们（wow.query.http.allow-expensive-operators: false）。 - 运行时间超出预算的查询以 504
wow.query.timeout回答，超出存储并发查询数的查询以 429wow.query.busy回答，并带有Retry-After。数据集查询有自己的舱壁（wow.query.dataset.max-concurrent，8），所以分析永远不会挤占服务自己的读取。
能力描述符，即对同一路由的 GET，说明每个字段接受什么以及适用的上限（能力描述）：在构建模型可能拒绝的查询之前先读它。