该值是返回聚合 bucket 中被遗漏的 term 可能的最大值,因为计算的不精确性,有些 term 不是我们想要的。 sum_other_doc_count 除了返回结果的 bucket 的 term 以外,其它没有被返回的 term 的文档总数 show_term_doc_count_error 在请求时如果设置该参数为 true,那么我们可以看到每个
此外,还可以通过show_term_doc_count_error参数显示最差情况下的错误值,用于辅助确定 shard_size 大小。 方案3:将size设置为全量值,来解决精度问题 将size设置为2的32次方减去1也就是分片支持的最大值,来解决精度问题。 原因:1.x版本,size等于 0 代表全部,高版本取消 0 值,所以设置了最大值(大于业务的全量...
Terms聚合返回结果中有两个值: doc_count_error_upper_bound 被遗漏的Term的最大值; sum_other_doc_count 返回聚合的其他term的文档总数; 在Terms中设置show_term_doc_count_error可以查看每个聚合误算的最大值; Shard_Size默认大小:shard_size = (size*1.5)+10; 通过调整Shard_Size的大小可以提升准确度,增大...
"shard_min_doc_count": 0, "show_term_doc_count_error": false, "order": [ { "_count": "desc" }, { "_key": "asc" } ] } }, "brand_img_agg": { "terms": { "field": "brandImg", "size": 1, "min_doc_count": 1, "shard_min_doc_count": 0, "show_term_doc_count_e...
打开show_term_doc_count_error,可以多看到两个返回值。 doc_count_error_upper_bound:被遗漏的term 分桶,包含的文档,有可能的最大值 sum_other_doc_count:除了返回结果 bucket的 terms 以外,其他 terms 的文档总数(总数-返回的总数) 那么如何解决呢? 解决方案 1:当数据量不大时,设置 Primary Shard 为...
7. 打开 show_term_doc_count_error 8. shard_size 设定 调整shard size 大小,降低 doc_count_error_upper_bound 来提升准确度 增加整体计算量,提高了准确率,但会降低相应时间 Shard Size 默认大小设定 shard size = size * 1.5 +10 ...
打开show_term_doc_count_error配置可以使得 terms 聚合的返回结果中有一个doc_count_error_upper_bound值(最小为0),通过该值可以了解精准程度;该值越小,说明 Terms 的精准度越高。 POST index_name/_search { "size": 0, "aggs": { "weather": { # 自定义聚合名称 ...
但是如果像破坏检验（Destructive Inspection）那种性质的检验，所以令全数检验不可能进行，又或者进行全数...
doc_values可选值 true:默认值,默认开启 false:需手动指定,设置为false后,sort、aggregate、access the field from script将会无法使用,但会节省磁盘空间 真题演练 // 创建一个索引,test03,字段满足以下条件 // 1. speaker: keyword // 2. line_id: keyword and not aggregateable ...
when i Click “visualize” and then ,display error "Visualize:java.lang.lllegalStateException:Field daVisualize",or i used dashboard module ,before logstash auto update index,it was normal;when time is 8:00 am,dashboard module will not wor...