这篇文章主要为大家展示了“Elasticsearch如何实现聚合优化”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Elasticsearch如何实现聚合优化”这篇文章吧。
1、聚合为什么慢？
大多数时候对单个字段的聚合查询还是非常快的， 但是当需要同时聚合多个字段时，就可能会产生大量的分组，最终结果就是占用 Elasticsearch大量内存，从而导致 OOM 的情况发生。
实践应用发现，以下情况都会比较慢：
1）待聚合文档数比较多（千万、亿、十亿甚至更多）；
2）聚合条件比较复杂（多重条件聚合）；
3）全量聚合（翻页的场景用）。
2、聚合优化方案探讨
优化方案一：默认深度优先聚合改为广度优先聚合。
"collect_mode" : "breadth_first"
优化方案二： 每一层terms aggregation内部加一个 “execution_hint”: “map”。
"execution_hint": "map"
国内解释最详细的版本来自Wood大叔：
Map方式的结论可简要概括如下：
1）查询结果直接放入内存中构建map，在查询结果集小的场景下，速度极快；
2）但如果待结果集合很大的情况，map方式不一定也快。
优化方案N：
待进一步深入实践......
3、做个实验
聚合的平衡点是多少呢？
3.1 实验场景
场景一：在近亿的document中，检索满足给定条件的数据，并对聚合结果全量聚合。
场景二：在百万级别的document中，全量聚合。
场景三：在近亿级别的document中，全量聚合。
3.2 聚合操作
POST index_*/_search
{
"sort": [
{
"nrply": "desc"
}
],
"aggs": {
"count_over_sin": {
"terms": {
"field": "sin_id",
"execution_hint": "map",
"size": 1000,
"collect_mode": "breadth_first"
}
}
},
"size":0
}
1）修改索引名称，以获取更多的文档。
2）map模式添加 “execution_hint”: “map”,默认是global_ordinals模式。
3）”size”: 1000,设定聚合取值。
3.3 聚合结果
以上是“Elasticsearch如何实现聚合优化”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注编程之家行业资讯频道！
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