ES中聚合的size Kate 格拉斯哥大学/数据科学硕士/ACCA持证人/算法工程师 2 人赞同了该文章 ES之聚合分析 聚合查询中,size可以设置为0,表示不返回ES中的文档,只返回ES聚合之后的数据,提高查询速度,当然如果你需要这些文档的话,也可以按照实际情况进行设置。 size与shard_size 为了改善上面的问题,就可以使用size
这也是为什么 terms 聚合里面有个 shard_size 参数的原因,shard_size 的计算公式是:shard_size = (size * 1.5 + 10) 如果要计算 topN,在 ES 每个分片上计算的是 top (N*1.5+10),然后再汇总排序得出 topN。如果在求解 topN 过程中,导致 shard_size 参数超过了1万,ES7.8 就会报错: Trying to create too...
在请求时如果设置该参数为 true,那么我们可以看到每个 bucket 中被误算遗漏的文档的最大值,如果是 0,表示计算精确 shard_size 设置可以每次从每个分片(shard)上获取 bucket 数量 我们可以利用 shard_size 从每个分片上多获取一些数据从而提高计算的精确度 shard_size 的默认值是 size * 1.5 + 10 shard_size 不...
第一种适合数据量不大的场景下,我们直接把数据放在一份索引里面,第二种办法适合数据量比较大的场景下,我们通过业务字段将相同属性的数据路由在同一个shard里面即可,具体使用哪个需要和具体的业务场景相结合。 3.size与shard_size size参数规定了最后返回的term个数(默认是10个) shard_size参数规定了每个分片上返回的...
方案2:调大 shard_size 值 方案3:将size设置为全量值,来解决精度问题 方案4:使用Clickhouse/ Spark 进行精准聚合 Elasticsearch 聚合性能优化 启用eager global ordinals 提升高基数聚合性能 插入数据时对索引进行预排序 使用节点查询缓存 使用分片请求缓存 拆分聚合,使聚合并行化 ElasticSearch 聚合操作 Elasticsearch除搜...
这个时候可以通过pending_tasks api分析当前什么操作阻塞了ES的队列,比如,集群异常时,会有大量的shard在recovery,如果集群在大量创建新字段,会出现大量的put_mappings的操作,所以正常情况下,需要禁用动态mapping。 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cluster-pending.html ...
默认情况下和size是一样的。取得size的值越大,结果会越接近准确,不过很明显会影响性能。 总结 ES某些聚合统计会存在损失精准度的问题 损失精准度的原因是分片处理中间结果,汇总引起的误差,是ES实时性和精准度的权衡 可以通过调大shard_size等方法增加精准度 参考: 极客时间《Elasticsearch核心技术与实战》...
聚合时调大shard_size 参数,降低 doc_count_error_upper_bound 来提升准确度默认shard_size = size *1.5 +10 size调大,提高聚合结果的数量,可以保证结果近似准确。 4.ES时间类型的查询和存储问题 在Elasticsearch内部,不论 date 是什么展示格式,所有date类型数据(时间字符串 or 时间戳等)在 Elasticsearch 内部存储...
7.x版本ES实例默认的单节点Shard上限为1000个(官方不建议调整),您可以通过增加或扩容节点数量来调整单节点的Shard数量。 Shard个数不是越多越好。主分片越多ES性能开销也会越大,shard数量太多极易引起文件句柄耗尽,导致集群故障。 关于评估Shard的更多信息,请参见How to size your shards。 相关文档 了解不同地域...
7.x版本ES实例默认的单节点Shard上限为1000个(官方不建议调整),您可以通过增加或扩容节点数量来调整单节点的Shard数量。 Shard个数不是越多越好。主分片越多ES性能开销也会越大,shard数量太多极易引起文件句柄耗尽,导致集群故障。 关于评估Shard的更多信息,请参见How to size your shards。 相关文档 了解不同地域...