根据Doc，
为了计算聚合数据，Cypher提供了聚合，类似于SQL的GROUP BY。
一个等价的密码查询是：

SELECT * FROM cypher('sales', $$
MATCH (product) WHERE product.year = 2022 WITH product.name as name, count(*) as c, SUM(product.sales) as 
sales
RETURN name, sales
$$) AS (name agtype, sales agtype);

该查询将匹配产品，根据年份进行过滤，并使用COUNT（类似于GROUP BY）应用聚合。然后，您可以应用SUM聚合函数来计算每个产品的总销售额。

在apacheAGE中，我们处理的不是表，而是节点和边。那些节点/边通过它们的标签和/或属性保持信息。例如：

SELECT * FROM cypher('test_graph', $$
CREATE (u:Person {name: 'John'})
CREATE (v:Person {name: 'Jake'})
CREATE (k:Person {name: 'Alice'})
CREATE (l:Person {name: 'Anna'}) $$)
AS (u agtype);

这里我们创建了4个不同的节点，标签为Person，属性为name。如果我们想通过标签找到一个节点，我们可以这样做：

SELECT * FROM cypher ('test_graph', $$
MATCH (u:Person)
RETURN u $$)
as (u agtype);

这将返回图中属于Person标签的所有节点。类似地，我们可以过滤节点的属性，例如：

SELECT * FROM cypher ('test_graph', $$
MATCH (u:Person) 
WHERE u.name = 'John'
RETURN u $$)
as (u agtype);

在这里，这将只返回具有属性name的节点，并且它等于'John'。

要在age中对聚合函数使用过滤器，请查看WITH关键字https://age.apache.org/age-manual/master/clauses/with.html

让我们举个例子，假设你想返回所有的用户，除了那些名字是hossam的，那么你可以通过下面的查询来做到这一点：

testdb=# SELECT * FROM ag_catalog.cypher('test', $$ MATCH(n: User) WHERE n.name <> 'hossam' RETURN n$$) as (users agtype) ;

这将返回名称不等于hossam的所有用户。您可以注意到，我们使用WHERE子句应用了一个过滤器，该子句用于此目的。
我希望这能给予你一个如何在年龄上使用过滤器的感觉。

一旦创建了图表沿着所需的节点和属性，就可以在ApacheAGE中以这种方式执行postgresql查询

SELECT *
FROM cypher('your_graph', $$
MATCH (u {year: 2022})
WITH sum(u.sales) as total_sales_2022
ORDER BY u.column_name
RETURN u.column_name, total_sales_2022
$$) AS (column_name agtype, total_sales agtype);

您可以访问AGE docs以了解有关AGE中WITH、ORDER BY和RETURN子句的更多信息。