Elasticsearch核心技术与实战学习笔记

一序

本文属于极客时间Elasticsearch核心技术与实战学习笔记系列。

二聚合的精准度问题

2.1分布式系统的近似统计算法

2.2 Min 聚合分析的执行流程

2.3 Terms Aggregation 的返回值

在 Terms Aggregation 的返回中有两个特殊的数值

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: 处理返回结果 bucket 的 terms 以外，其他 terms 的文档总数（总数 - 返回的总数）

2.4 Terms 聚合分析的执行流程

这种情况下返回的结果不一定能准确：

Terms 不正确的案例

这里返回的错误数据是：A:12,B:6,C:4,但实际上D是3+3=6.

上面的总数=29，返回的12+6+4=22，29-22=7

2.5如何解决 Terms 不准的问题：提升 shard_size 的参数

Terms 聚合分析不准的原因，数据分散在多个分片上，Coordinating Node 无法获取数据全貌

解决方案 1：当数据量不大时，设置 Primary Shard 为 1；实现准确性（分片导致的）
解决方案 2：在分布式数据上，设置 shard_size 参数，提高精确度

原理：每次从 Shard 上额外多获取数据，提升准确率（上面的错误的例子抓取3个丢失数据）

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，提高了准确率，但会降低相应时间

Shard Size 默认大小设定

shard size = size * 1.5 +10

demo

数据准备：依赖测试数据

DELETE my_flights
PUT my_flights
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 20
  },
  "mappings" : {
      "properties" : {
        "AvgTicketPrice" : {
          "type" : "float"
        },
        "Cancelled" : {
          "type" : "boolean"
        },
        "Carrier" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "Dest" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "DestAirportID" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "DestCityName" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "DestCountry" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "DestLocation" : {
          "type" : "geo_point"
        },
        "DestRegion" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "DestWeather" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "DistanceKilometers" : {
          "type" : "float"
        },
        "DistanceMiles" : {
          "type" : "float"
        },
        "FlightDelay" : {
          "type" : "boolean"
        },
        "FlightDelayMin" : {
          "type" : "integer"
        },
        "FlightDelayType" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "FlightNum" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "FlightTimeHour" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "FlightTimeMin" : {
          "type" : "float"
        },
        "Origin" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "OriginAirportID" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "OriginCityName" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "OriginCountry" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "OriginLocation" : {
          "type" : "geo_point"
        },
        "OriginRegion" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "OriginWeather" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "dayOfWeek" : {
          "type" : "integer"
        },
        "timestamp" : {
          "type" : "date"
        }
      }
    }
}


POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "kibana_sample_data_flights"
  },
  "dest": {
    "index": "my_flights"
  }
}