es使用与原理6 -- 聚合分析剖析

有些聚合分析的算法，是很容易就可以并行的，比如说max

有些聚合分析的算法，是不好并行的，比如说，count(distinct)，并不是说，在每个node上，直接就出一些distinct value，就可以的，因为数据可能会很多，假设图中的协调节点3百万个数据去重后还剩下100万distinct的数据，那么内存需要来存储这100万条数据，这是不可能的

es会采取近似聚合的方式，就是采用在每个node上进行近估计的方式，得到最终的结论，cuont(distcint)，100万，1050万/95万 --> 5%左右的错误率
近似估计后的结果，不完全准确，但是速度会很快，一般会达到完全精准的算法的性能的数十倍

precision_threshold优化准确率和内存开销

brand去重，如果brand的unique value，在100个以内，小米，长虹，三星，TCL，HTL。。。
在多少个unique value以内，cardinality，几乎保证100%准确
cardinality算法，会占用precision_threshold 8 byte 内存消耗，100 8 = 800个字节
占用内存很小。。。而且unique value如果的确在值以内，那么可以确保100%准确
100，数百万的unique value，错误率在5%以内
precision_threshold，值设置的越大，占用内存越大，1000 8 = 8000 / 1000 = 8KB，可以确保更多unique value的场景下，100%的准确
field，去重，count，这时候，unique value，10000，precision_threshold=10000，10000 8 = 80000个byte，80KB

doc value正排索引
搜索+聚合 是怎么实现的？
假设是倒排索引实现的

倒排索引来实现是非常不现实的，因为我们搜索的那个字段search_field 有可能是分词的，这就需要去扫描整个索引才能实现聚合 *** 作，效率是及其低下的。
正排索引结构：
doc2: agg1
doc3: agg2
1万个doc --> 搜 -> 可能跟搜索到10000次，就搜索完了，就找到了1万个doc的聚合field的所有值了，然后就可以执行分组聚合 *** 作了
doc value原理

1、doc value原理

（1）index-time生成

PUT/POST的时候，就会生成doc value数据，也就是正排索引

（2）核心原理与倒排索引类似

正排索引，也会写入磁盘文件中，然后呢，os cache先进行缓存，以提升访问doc value正排索引的性能
如果os cache内存大小不足够放得下整个正排索引，doc value，就会将doc value的数据写入磁盘文件中

（3）性能问题：给jvm更少内存，64g服务器，给jvm最多16g

es官方是建议，es大量是基于os cache来进行缓存和提升性能的，不建议用jvm内存来进行缓存，那样会导致一定的gc开销和oom问题
给jvm更少的内存，给os cache更大的内存
64g服务器，给jvm最多16g，几十个g的内存给os cache
os cache可以提升doc value和倒排索引的缓存和查询效率

2、column压缩

doc1: 550
doc2: 550
doc3: 500

合并相同值，550，doc1和doc2都保留一个550的标识即可
（1）所有值相同，直接保留单值
（2）少于256个值，使用table encoding模式：一种压缩方式
（3）大于256个值，看有没有最大公约数，有就除以最大公约数，然后保留这个最大公约数

重点：
对分词的field，直接执行聚合 *** 作，会报错，大概意思是说，你必须要打开fielddata，然后将正排索引数据加载到内存中，才可以对分词的field执行聚合 *** 作，而且会消耗很大的内存
先修改 字段的fielddata属性为true,再查 就能查找到数据

当然，我们也可以使用内置field(keyword)不分词，对string field进行聚合,如果对不分词的field执行聚合 *** 作，直接就可以执行，不需要设置fieldata=true

分词field+fielddata的工作原理

doc value --> 不分词的所有field，可以执行聚合 *** 作 --> 如果你的某个field不分词，那么在index-time，就会自动生成doc value --> 针对这些不分词的field执行聚合 *** 作的时候，自动就会用doc value来执行
分词field，是没有doc value的。。。在index-time，如果某个field是分词的，那么是不会给它建立doc value正排索引的，因为分词后，占用的空间过于大，所以默认是不支持分词field进行聚合的
分词field默认没有doc value，所以直接对分词field执行聚合 *** 作，是会报错的

对于分词field，必须打开和使用fielddata，完全存在于纯内存中。。。结构和doc value类似。。。如果是ngram或者是大量term，那么必将占用大量的内存。。。

如果一定要对分词的field执行聚合，那么必须将fielddata=true，然后es就会在执行聚合 *** 作的时候，现场将field对应的数据，建立一份fielddata正排索引，fielddata正排索引的结构跟doc value是类似的，
但是只会讲fielddata正排索引加载到内存中来，然后基于内存中的fielddata正排索引执行分词field的聚合 *** 作

如果直接对分词field执行聚合，报错，才会让我们开启fielddata=true，告诉我们，会将fielddata uninverted index，正排索引，加载到内存，会耗费内存空间

为什么fielddata必须在内存？因为大家自己思考一下，分词的字符串，需要按照term进行聚合，需要执行更加复杂的算法和 *** 作，如果基于磁盘和os cache，那么性能会很差

我们是不是可以预先生成加载fielddata到内存中来？？？
query-time的fielddata生成和加载到内存，变为index-time，建立倒排索引的时候，会同步生成fielddata并且加载到内存中来，这样的话，对分词field的聚合性能当然会大幅度增强

上一篇文章：ES的索引管理 >

控制Elasticsearch分片和副本的分配

生产情景：比如生产环境有三个索引分别为 man、woman、katoey希望达到的效果： man索引放置在一些集群节点上 woman索引又单独放置到集群的另外一些集群节点上 katoey索引希望放置在所有放置man索引和woman索引的集群节点上 这么做是因为katoey索引比其他两个索引小很多，因此我们可以将它和其他两个索引一起分配。但是基于ES默认算法的处理方法，我们不能确定分片和副本的存放位置，但是ES允许我们对其做相应的控制！

1、指定节点的参数

索引创建 当所有节点配置文件属性配置完成后，我们就可以根据空间名称，我们就可以创建索引放到指定的空间。 首先我们运行如下命令，来创建man索引：# curl -XPOST " >利用江湖CE修改。具体步骤：
1、搜出六个主属性
2、搜特值
3、改手艺等级。
《我来自江湖》是一款结合武侠、角色扮演、模拟经营多种元素的独立游戏。在游戏中，你需要扮演一个小势力的掌门，带领弟子在开放的江湖里自由探索，发展自己的势力，经营不同产业，在风云诡谲的江湖里生存下去

起因：订单日志没有保存到es

解决流程：

查看book3-message的报错日志

发现如下两种异常

第一种异常：
线程池的问题，EsThreadPoolExecutor[bulk, queue capacity = 50, orgelasticsearchcommonutilconcurrentEsThreadPoolExecutor@5e6ba269[Running, pool size = 16, active threads = 16, queued tasks = 56, completed tasks = 41706906]]];];req:orgelasticsearchactionbulkBulkRequestBuilder@27779be

修改了es的线程池配置，线程池的最大数要小于等于es所在服务器的cpu数量；

参考文档： >