只是在数据量庞巨大或聚合字段未合理建模的情况下查询响应速度变磨蹭、内存溢出等问题时常出现。针对这一问题， 我们需要对字段类型进行优化：对于需要term聚合的字段，应用keyword类型而非text类型，避免分词和倒排索引带来的性能损耗。

在Elasticsearch中国社区官方博客中， 这类求通常以特定问题或命令的形式提出，用数据库能搞懂的查询语言编写。

聚合查询一准儿不能用倒排索引了 那就用正排索引，建立的数据结构将变成这样：如果聚合查询里有带过滤条件或检索条件，先由倒排索引完成搜索，确认搜索后来啊后再进行聚合。

java用Elasticsearch分组进行聚合查询过程解析。我们将探讨性能优化、查询调试和索引优化等关键主题，以提升查询效率和搜索准确性。

搞懂聚合与搜索

先说说要弄清楚两个概念：聚合与搜索。搜索即从一个索引下按照特定的字段或关键词搜索出符合用户预期的一个或者一堆document， 然后根据文档的相关度得分，在返回的后来啊集里并根据得分对这些个文档进行一定的排序。聚合根据...

{
    "aggs": {
        "group_by_color": {
            "terms": {
                "field": "color"
            }
        }
    }
}

Terms aggregation默认的计算方式并非直观感觉上的先查询，然后在查询后来啊上直接做聚合。ES虚假定用户需要聚合的数据集是海量的，如果将查询后来啊全部读取回来放到内存里计算，内存消耗会非常巨大。

{
    "aggs": {
        "group_by_color": {
            "terms": {
                "field": "color"
            },
            "aggs": {
                "average_price": {
                    "avg": {
                        "field": "price"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

{
    "aggs": {
        "group_by_price": {
            "avg": {
                "field": "price"
            }
        }
    }
}

优化聚合查询示例

优化方案一：默认深厚度优先聚合改为广度优先聚合。1)查询后来啊直接放入内存中构建map，速度极迅速；1)待聚合文档数比比看许多。

1)性能角度——聚合分页会在一巨大堆的记录中产生性能问题。

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ES聚合功燃料码解析

一、ES聚合功燃料码解析1. ES底层存储结构2. ES聚合查询过程 根据queryContext构建aggregator工厂 从aggregator工厂构造聚合收集器集合 遍历ES索引shards,调用searcher.search到Lucene底层收集文档 调用aggrega...

文章浏览阅读1.1k次。本文深厚入探讨了ElasticSearch聚合查询的源码解析， 包括底层存储结构和查询过程，琢磨了业务中聚合查询的痛点，如内存和CPU消耗、数据传输耗时并...

嵌套型聚合琢磨

嵌套型聚合是在一个聚合中嵌套另一个聚合，形成许多层聚合。ES中的嵌套型聚合能任意组合，形成麻烦的聚合查询。

例：比如有一个网站， 记录下了每次求的访问的耗时需要统计tp50,tp90,tp99。例：在200ms以内的， 有百分之几许多，在1000毫秒以内的有百分之几许多TDigest算法：用很许多节点来施行百分比的计算，近似估摸着，有误差，节点越许多，越精准compression:默认100,...

聚合操作内部原理

聚合琢磨是数据库中关键的功能特性，完成对一个查询的数据集中数据的聚合计算，如：找出某字段的最巨大值、最细小值，计算和、平均值等。如下中间的后来啊， 能搞懂为：占比为50%的文档的age值 = 12，或反过来：age=12的文档数占总命中文档数的50%。而关系型数据库中除了有聚合函数外 还能对查询出的数据进行分组group by，再在组上进行指标聚合。