Coherence聚合查询
Coherence是一款内存数据网格（In-Memory Data Grid，IMDG）产品，它可以用于在分布式环境中存储和处理大量的数据。Coherence提供了丰富的聚合查询功能，以下是一些常见的聚合查询以及它们的示例：
1. 计数：用于计算满足特定条件的元素数量。
例如，假设我们有一个名为"Person"的表，包含了一个名为"age"的整数字段。我们可以使用下面的代码来计算年龄大于等于18岁的人的数量：
NamedCache<String, Person> cache = CacheFactory.getCache("Person");
Filter ageFilter = new GreaterFilter("age", 18);
int count = cache.aggregate(ageFilter, new Count<>("age"));
2. 求和：用于计算指定字段的总和。
继续使用上面的"Person"表，我们可以使用下面的代码来计算所有人的年龄总和：
NamedCache<String, Person> cache = CacheFactory.getCache("Person");
int sum = cache.aggregate(AlwaysFilter.INSTANCE, new Sum<>("age"));
3. 平均值：用于计算指定字段的平均值。
继续使用上面的"Person"表，我们可以使用下面的代码来计算所有人的平均年龄：
NamedCache<String, Person> cache = CacheFactory.getCache("Person");
double average = cache.aggregate(AlwaysFilter.INSTANCE, new Average<>("age"));
4. 最大值和最小值：用于找到指定字段的最大值和最小值。
继续使用上面的"Person"表，我们可以使用下面的代码来找到最大年龄和最小年龄的人：
NamedCache<String, Person> cache = CacheFactory.getCache("Person");
Comparable<?> minAge = cache.aggregate(AlwaysFilter.INSTANCE, new Min<>("age"));
Comparable<?> maxAge = cache.aggregate(AlwaysFilter.INSTANCE, new Max<>("age"));
5. 分组：用于根据指定字段分组并计算每个组的聚合结果。
继续使用上面的"Person"表，我们可以使用下面的代码来按照性别进行分组，并计算每个分组中人的总数：
NamedCache<String, Person> cache = CacheFactory.getCache("Person");
EntryAggregator<String, Person, Integer> groupByGender = GroupAggregator.groupBy(new Extractor<>("gender"), new Count<>());
Map<String, Integer> groupCounts = cache.aggregateEntries(groupByGender);
需要说明的是，上述示例中的表结构和样例数据是为了方便说明而进行的简化，并不是Coherence的特定要求。您可以根据自己的业务需求设计和使用Coherence中的表结构和数据。
