如上图所示,分片一的前17条记录中,没有name等于19的记录(因为该记录在分片一的排名是28),所以两个分片的数据聚合后,name等于19的记录只有分片二的数据中有,即19:168589,这个值在汇总数据中是排不上前5的,于是ES返回的Top5与真实数据的Top5就不一样了,这就是Elasticsearch聚合后排序不准的原因。 接下来看看
1、ELasticsearch 聚合排序方案 ELasticsearch进行聚合排序时,分片间是不保证能正确排序的。 接下去我们按照步骤来测试下,同时也看下整个过程。 1、安装ELasticsearch ELasticsearch https:///cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-1-1 1. Kibana https:///cn/downloads/past-releases/kibana-7-1-1 1. 2、j...
doc_count_error_upper_bound:表示没有在这次聚合中返回,但是可能存在的潜在聚合结果。 sum_other_doc_count:表示这次聚合中没有统计到的文档数。这个好理解,因为ES统计的时候默认只会根据count显示排名前十的分桶。如果分类(这里是目的地)比较多,自然会有文档没有被统计到。 而这个doc_count_error_upper_bound就...
ProductZ(52) 也是由 ShardB 和 ShardC 的结果合并而来(16+36),但是这个结果却又是准确的,因为 ShardA 确实没有ProductC这个词项,不存在遗漏统计的问题。 协调节点在进行最终结果合并的时候,并没有办法区分情况2和情况3,因此不能保证最终terms聚合结果的词项统计是准确的。 对于ProductH 这个词项,它在三个分片...
Terms 聚合分析的执⾏流程 Terms 不正确的案例 如何解决 Terms 不准的问题:提升 shard_size 的参数 打开show_term_doc_count_error 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,提⾼了准确度,但会降低相应时间 ...
es 聚合统计不限制数量 es聚合不准 ElasticSearch 在对海量数据进行聚合分析的时候会损失搜索的精准度来满足实时性的需求。 Terms聚合分析的执行流程: 不精准的原因: 数据分散到多个分片,聚合是每个分片的取 Top X,导致结果不精准。ES 可以不每个分片Top X,而是全量聚合,但势必这会有很大的性能问题。
es 聚合显示字段 es聚合不准,搜索引擎,每个索引都可以有多个分片,用来将一份大索引的数据切分成多个小的物理索引,解决单个索引数据量过大导致的性能问题,另外每个shard还可以配置多个副本,来保证高可靠以及更好的抗并发的能力。将一个索引切分成多个shard,大多数时候
es 聚合超过10000条 es聚合不准 ES基于分布式,每一个搜索请求都是分发到所有的分片上单独处理,最后汇总结果。聚合也是这样操作。但是在这种逻辑下,会导致某些聚合的结果不准确,即实现group逻辑的terms桶 例子 curl -X GET "localhost:9200/cars/transactions/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'...
(转)es进行聚合操作时提示Fielddata is disabled on text fields by default,根据es官网的文档执行GET/megacorp/employee/_search{"aggs":{"all_interests":{"terms":{"field":"interests"}}}这个例子时,