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概述

繼續跟中華石杉老師學習ES，第53篇

課程地址： https://www.roncoo.com/view/55

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官網

Collect Model：戳這里

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示例

當buckets數量特別多的時候，深度優先和廣度優先如何選擇？

舉個例子：每個演員的每個電影的評論

每個演員的評論的數量 --> 每個演員的每個電影的評論的數量

評論數量排名前10個的演員 --> 每個演員的電影取到評論數量排名前5的電影

{"aggs" : {"actors" : {"terms" : {"field" : "actors","size" : 10,"collect_mode" : "breadth_first" },"aggs" : {"costars" : {"terms" : {"field" : "films","size" : 5}}}}} }

深度優先的方式去執行聚合操作的

actor1 actor2 .... actor film1 film2 film3 film1 film2 film3 ...film

比如說，我們有10萬個actor，最后其實是主要10個actor就可以了

但是我們已經深度優先的方式，構建了一整顆完整的樹出來了，10萬個actor，每個actor平均有10部電影，10萬 + 100萬 --> 110萬的數據量的一顆樹

裁剪掉10萬個actor中的99990 actor，99990 * 10 = film，剩下10個actor，每個actor的10個film裁剪掉5個，110萬 --> 10 * 5 = 50個

構建了大量的數據，然后裁剪掉了99.99%的數據，浪費了

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廣度優先的方式去執行聚合

actor1 actor2 actor3 ..... n個actor

10萬個actor，不去構建它下面的film數據，10萬 --> 去掉99990，10個actor，構建出film，裁剪出其中的5個film即可，10萬 ->取 50個

和深度優先的方式（110萬取50個）相比，10倍的優勢

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的白话Elasticsearch53-深入聚合数据分析之Collect Model_bucket优化机制：深度优先、广度优先的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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