对于指定的阈值,HLL 的数据结构会大概使用 precision_threshold * 8 字节的内存,所以就必须在牺牲内存和获得额外的准确度间做平衡。 在实际应用中, 100 的阈值可以在唯一值为百万的情况下仍然将误差维持 5% 以内。 五、collapse + cardinality 实现去重统计和查询 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解...
Elasticsearch从7.10版本开始引入了 cardinality 聚合的 precision_threshold 参数,当设置为较高的值时,可以提供更准确的基数统计。 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-metrics-cardinality-aggregation.html 配置方法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
对于指定的阈值,HLL 的数据结构会大概使用 precision_threshold * 8 字节的内存,所以就必须在牺牲内存和获得额外的准确度间做平衡。 在实际应用中, 100 的阈值可以在唯一值为百万的情况下仍然将误差维持 5% 以内。 五、collapse + cardinality 实现去重统计和查询 { "query": { "bool": { "filter": [ { "...
Elasticsearch 5.4版本官方文档对cardinality的文档及其precision_threshold参数的研究:https://www.elastic....
下面对 ES 的 cardinality 的 precision_threshold 参数进行了验证: 1、大数据量下,设置最高精度及其以上,仍然会存在误差: 2、小数据量下,设置最高精度,可以和实际数量保持一致: 那么线上的为什么聚合统计的是 21514,条件查询的是 21427? 从不加 precision_threshold 参数可以知道,这个应该是 ES 设置的默认值。
"precision_threshold": 100 } } } } } } HLL Hash加速 默认情况下,发送一个cardinality请求的时候,会动态地对所有的field value,取hash值,HLL只需要字段内容的哈希值,我们可以在索引时就预先计算好。就能在查询时跳过哈希计算然后将哈希值从fielddata直接加载出来,即查询时变索引时的优化思路。
要配置精度,我们必须指定precision_threshold参数的值。这个阈值定义了在何种基数水平下我们希望得到一个近乎精确的结果。参考以下示例: GET /cars/transactions/_search { "size" : 0, "aggs" : { "distinct_colors" : { "cardinality" : { "field" : "color", ...
cardinality 并不是像关系型数据库 MySQL 一样精确去重的,它是一个近似值,是 ES 帮你"估算"出的,这个估算使用的 HyperLogLog++ (HLL)算法,在速度上非常快,遍历一次即可统计去重,具体可看文档中推荐的论文。 ES 做估算,是可以设置估算精确度,即设置参数 precision_threshold 参数,但是这个参数在 0-40000, 这个值...
precision_threshold=10000, 10000 * 8 = 80000 个byte, 80000 / 1024 ≈ 80KB 3、HyperLogLog++ (HLL)算法性能优化 cardinality底层算法:HLL算法,HLL算法的性能 会对所有的uqniue value取hash值,通过hash值近似去求distcint count,误差 默认情况下,发送一个cardinality请求的时候,会动态地对所有的field value,取...
cardinality 聚合有个 precision_threshold 参数,ES7.8.0 默认是 3000,最大可配置成 40000,也即:如果 es_agg_test 表里面不同 label 的记录超过 4w,ES 统计出来的结果可能不准确。 4.2terms 聚合 全部label 聚合统计 有时候,知道一共有多少个不同的 label 还不够,还想知道每个label 对应的行数(记录数)是多...