搜索条件命中的数据越多，聚合请求的时间越长。搜索的字段，不一样的值越多，聚合请求时间越长。例如性别字段，通常仅有3个取值（男、女、未知），这种属于取值少的。像邮箱字段，值非常多，上亿个。这种就属于高基数字段。同样的搜索条件，高基数字段的聚合耗时会多非常多！
其中比较好的有这几篇文章。
抽样聚合方案
1.es原生抽样聚合
参考文档：Sampler aggregation | Elasticsearch Guide [7.11] | Elastic
ES中的抽样聚合，意思是只对高质量的数据做聚合。比如，指定搜索条件，该搜索条件命中的数据为100W，对这100W数据，根据相关性分数排序。然后对这topK的数据做聚，比如每个shard上取200条评分最高的数据，去聚合。这就是ES sampler aggregation的含义。
2.es pre–filter机制
参考文档：Elasticsearch的search之_shards skipped之谜_布道的博客-CSDN博客__shards skipped
3.es在检索过程中指定分片
GET index_name/_search?preference=_shards:0
抽样抽分片的思路，只每次固定只检测其中一个分片。例如我们的索引一共300G，每个分片30G，一共有10个分片。在检索的过程中，只对其中一个分片做检索和聚合。其最终的聚合结果，根据我们的测试来看，效果还是非常不错的。聚合结果的分布情况和本来的terms聚合相差不大。性能也能提升个几倍。注意这种方式，聚合结果是近似的，并不是完全准确的（ES本身的聚合解结果就不是100%精准的）。
在大数据随机分布的情况下。在搜索命中大量数据情况下，其结果分布也是满足正态分布的。注意在搜索结果命中的结果集越多，其结果越符合正态分布，其聚合结果越接近标准值（原生terms聚合）。这里有一个值，一个经验值，在搜索提交条件命中大于10000的时候，可以用抽样，结果偏差不大。
注意，这里具体抽哪一个分片是有说法的。我们要考虑一个问题，同一个搜索条件，聚合结果应该是一致的。这里可以将搜索条件进行md5，然后取hash值，然后将hash值模上分片总数。这里只是一个思路。
ES官方的抽样聚合说明
抽样方案对比测试
对比测试了三种聚合分析的方式，其中包含了terms、sampler terms、和shard抽样（假如有10个shard，只对其中一个shard做搜索）
先说测试结论
抽取分片，召回的结果和标准结果偏差不大。
抽取分片，时间花费上，性能提升3-5倍。资源花费为分片总数分之一。
响应时间对比如下
|
检索条件 |
响应时间 |
|||
|
（北京 AND 暴雨） |
terms |
4561 7694 |
|
|
|
shard抽样 |
1423 2785 |
效果最好 |
||
|
5650 3663 |
效果没有太明显 |
召回结果对比如下
|
terms（结果） |
抽取一个分片 |
|||
|
地区 |
4224 |
446 |
2094 |
|
|
3772 |
375 |
– |
|
|
|
3605 |
342 |
– |
|
|
|
3503 |
378 |
1942 |
|
|
|
2781 |
294 |
1525 |
|
|
|
大雨 |
2395 |
236 |
– |
|
|
暴雨 |
2394 |
264 |
2454 |
|
|
气温 |
2079 |
212 |
915 |
|
|
局地 |
1851 |
199 |
1055 |
|
|
1741 |
187 |
– |
|
|
|
降雨 |
– |
– |
1111 |
|
|
北京 |
– |
– |
827 |
|
|
巴西 |
– |
– |
801 |
|
|
灾害 |
– |
– |
801 |
|
检索语句
这里使用的是query_string 检索语法。对比标准的terms聚合，官方的simple抽样，和抽分片。
"query": {
"query_string": {
"query": """北京 AND 暴雨""",
"fields": [
"content^1.0",
"title^1.0"
],
"type": "phrase",
"tie_breaker": 1,
"default_operator": "and",
"max_determinized_states": 10000,
"enable_position_increments": true,
"fuzziness": "AUTO",
"fuzzy_prefix_length": 0,
"fuzzy_max_expansions": 50,
"phrase_slop": 0,
"escape": false,
"auto_generate_synonyms_phrase_query": true,
"fuzzy_transpositions": true,
"boost": 1
}
}
全部测试结果原始数据
|
搜索范围 |
搜索条件 |
聚合方式 |
耗时情况ms |
返回结果 |
|
（北京 AND 暴雨） |
terms |
4561 7694 |
[ { “key” : “地区”, }, { }, { }, { }, { }, { “key” : “大雨”, }, { “key” : “暴雨”, }, { “key” : “气温”, }, { “key” : “局地”, “doc_count” : 1851 }, { “key” : “工作”, “doc_count” : 1741 } ] |
|
|
terms |
5650 3663 |
[ { “key” : “暴雨”, “doc_count” : 2454 }, { “key” : “地区”, “doc_count” : 2094 }, { “key” : “天气“, “doc_count” : 1942 }, { “key” : “部分“, “doc_count” : 1525 }, { “key” : “降雨”, “doc_count” : 1111 }, { “key” : “局地”, “doc_count” : 1055 }, { “key” : “气温”, “doc_count” : 915 }, { “key” : “北京”, “doc_count” : 827 }, { “key” : “巴西”, “doc_count” : 801 }, { “key” : “灾害”, “doc_count” : 801 } ] |
||
|
terms + |
1423 2785 |
[ { “key” : “地区”, “doc_count” : 446 }, { “key” : “天气“, “doc_count” : 378 }, { “key” : “中国”, “doc_count” : 375 }, { “key” : “发展“, “doc_count” : 342 }, { “key” : “部分“, “doc_count” : 294 }, { “key” : “暴雨”, “doc_count” : 264 }, { “key” : “大雨”, “doc_count” : 236 }, { “key” : “气温”, “doc_count” : 212 }, { “key” : “局地”, “doc_count” : 199 }, { “key” : “工作”, “doc_count” : 187 } ] |
原文地址:https://blog.csdn.net/star1210644725/article/details/134753932
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