參考鏈接：https://blog.csdn.net/u010454030/article/details/71762838

ES group分組聚合的坑

原來知道Elasticsearch在分組聚合時(shí)有一些坑但沒有細(xì)究，今天又看了遍順便做個(gè)筆記和大家分享一下。

我們都知道Elasticsearch是一個(gè)分布式的搜索引擎，每個(gè)索引都可以有多個(gè)分片，用來將一份大索引的數(shù)據(jù)切分成多個(gè)小的物理索引，解決單個(gè)索引數(shù)據(jù)量過大導(dǎo)致的性能問題，另外每個(gè)shard還可以配置多個(gè)副本，來保證高可靠以及更好的抗并發(fā)的能力。

將一個(gè)索引切分成多個(gè)shard，大多數(shù)時(shí)候是沒有問題的，但是在es里面如果索引被切分成多個(gè)shard，在使用group進(jìn)行聚合時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)問題，這個(gè)在官網(wǎng)文檔里，描述也非常清楚

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-terms-aggregation.html#_shard_size_3

下面就針對(duì)官網(wǎng)的例子，描述下，group count如果有多個(gè)shard可能會(huì)出現(xiàn)的問題

假設(shè)我們現(xiàn)在，我們有一份商品的索引數(shù)據(jù)，它有3個(gè)shard，每個(gè)shard的數(shù)據(jù)如下所示：

現(xiàn)在我們的需求是，按商品分組求top5的商品，es收到這個(gè)請(qǐng)求后，會(huì)去搜索這三個(gè)shard，然后子每個(gè)shard上面取top5，數(shù)據(jù)如下圖所示：

最后，將三個(gè)shard的top5的數(shù)據(jù)，最后做一下匯聚然后最終排序取top5結(jié)果如下圖：

最后我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)top5的結(jié)果，并不是100%精確的，只是一個(gè)近似精確的結(jié)果值：

Product A在所有top5的shard數(shù)據(jù)里面都存在，所以它的結(jié)果是精確的， Product C僅僅返回了 shard A 和 C里面的top5的數(shù)據(jù)，所以這里顯示50是不精確的， Product C在shard B里面也存在，但是它在 top5里面沒有出現(xiàn)，所以group后的結(jié)果實(shí)際上是有誤差的，再來看下 Product Z僅僅返回了2個(gè)shards的數(shù)據(jù) 因?yàn)榈谌齻€(gè)里面不存在，所以它的結(jié)果是準(zhǔn)確的，最后我們注意下 Product H實(shí)際上它的總數(shù)是44，橫跨三個(gè)shard 但是它在每個(gè)shard的top5里面并沒有出現(xiàn)，所以最終的top5里面也沒有這條數(shù)據(jù)，這樣看來最終的top5的值并不是100% 準(zhǔn)確的，這一點(diǎn)在設(shè)計(jì)和使用es的時(shí)候需要特別注意。

雖然我們可以調(diào)大返回size的個(gè)數(shù)來提高精確度，但是size個(gè)數(shù)的提升，也意味著有更多的數(shù)據(jù)會(huì)被返回，從而會(huì)導(dǎo)致檢索性能的下降，這一點(diǎn)是需要找到平衡點(diǎn)的。

那么有沒有方法避免這種不精確的統(tǒng)計(jì)的呢？

答案是有的，es官網(wǎng)文檔里面也提到，總共有2種：

第一種：

?聚合操作在單個(gè)shard時(shí)是精確的，也就是說我們索引的數(shù)據(jù)全部插入到一個(gè)shard的時(shí)候 它的聚合統(tǒng)計(jì)結(jié)果是準(zhǔn)確的。

第二種：

在索引數(shù)據(jù)的時(shí)候，使用route路由字段，將所有聚合的數(shù)據(jù)分布到同一個(gè)shard即可，這樣再聚合時(shí)也是精確的。

上面的兩種辦法都是可以解決的，第一種適合數(shù)據(jù)量不大的場(chǎng)景下，我們直接把數(shù)據(jù)放在一份索引里面，第二種辦法適合數(shù)據(jù)量比較大的場(chǎng)景下，我們通過業(yè)務(wù)字段將相同屬性的數(shù)據(jù)路由在同一個(gè)shard里面即可，具體使用哪個(gè)需要和具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景相結(jié)合。

總結(jié)：

es雖然很強(qiáng)大，但是在一些場(chǎng)景下也是有局限的，比如上面提到的聚合分組的這個(gè)情況，或者聚合分組+分頁的情況，此外min，max，sum這些函數(shù)在多個(gè)shard中聚合結(jié)果是準(zhǔn)確的，count是近似準(zhǔn)確的，但是es能保證top 前幾的數(shù)據(jù)是精確的，這也是為什么搜索引擎一般都返回top n數(shù)據(jù)作為最終的返回結(jié)果，當(dāng)然上面提到那個(gè)例子，如果聚合的key本來就很少，那么它的聚合結(jié)果也是準(zhǔn)確的，比如按性別，月份聚合，因?yàn)檫@些返回的key，都是有限的，所以結(jié)果沒問題，但是一旦對(duì)分組的個(gè)數(shù)沒法確定，這種情況下出現(xiàn)問題的幾率就比較大，跨表或者跨分片聚合其實(shí)在任何db系統(tǒng)里面都會(huì)存在這種問題，所以我們應(yīng)該盡量在設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)時(shí)就考慮到這種特殊情況，然后最終做特殊處理。

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/txfsheng/p/9322141.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ES group分组聚合的坑的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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