Elasticsearch 对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现？

最新推荐文章于 2025-02-07 23:06:49 发布
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分类专栏： Elasticsearch 文章标签： java elasticsearch
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Elasticsearch中的cardinality聚合利用HLL算法高效计算字段的唯一值数量，适用于大数据集。它通过哈希运算和位操作估算基数，精度可调，内存使用与配置的精确度相关，即使面对大量唯一值也能保持恒定的内存占用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Elasticsearch 提供的首个近似聚合是 cardinality 度量。它提供一个字段的基数，即该字段的 distinct 或者unique 值的数目。它是基于 HLL 算法的。HLL 会先对我们的输入作哈希运算，然后根据哈希运算的结果中的 bits 做概率估算从而得到基数。其特点是：可配置的精度，用来控制内存的使用（更精确 ＝ 更多内存）；小的数据集精度是非常高的；我们可以通过配置参数，来设置去重需要的固定内存使用量。无论数千还是数十亿的唯一值，内存使用量只与你配置的精确度相关。

Elasticsearch 对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现
Flying_Fish_roe的博客
10-09 937
Elasticsearch 在处理上亿量级的数据聚合时，通过其分布式架构、高效的索引结构和一系列优化技术，实现了高性能的聚合操作。通过合理设计数据分布、优化分片策略、利用高级聚合算法以及调整硬件和集群配置，开发者可以在处理大规模数据聚合时，获得更好的性能和效率。在实际应用中，结合具体业务场景和数据特点，应用本文介绍的优化策略，可以显著提升 Elasticsearch 的聚合性能，确保在大数据量下依然能够高效、稳定地提供分析和搜索服务。
Elasticsearch对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现？
java1234的博客
11-26 1180
Elasticsearch对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现？
2021-05-14 Elasticsearch面试题 Elasticsearch 对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现？
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让Elasticsearch飞起来！百亿级实时查询优化实战
深度学习世界
03-28 4151
来源：51CTO技术栈（ID：blog51cto）最近的一个项目是风控过程数据实时统计分析和聚合的一个 OLAP 分析监控平台，日流量峰值在 10 到 12 亿上下，每年...
【吊打面试官系列-Elasticsearch面试题】Elasticsearch 对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现？
java1234的博客
08-13 307
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【Elasticsearch专栏 17】深入探索：Elasticsearch亿级数据聚合策略
weixin_40736233的博客
02-26 1174
本文详细介绍了Elasticsearch如何处理上亿级别的数据聚合操作。通过使用近似聚合、分桶聚合、分布式聚合等方法以及优化索引和查询的措施，可以有效地提高大数据量聚合的性能和可扩展性。在实际应用中，还需要根据具体的业务需求和数据量大小进行适当的调整和优化以获得最佳的性能表现。
Elasticsearch的使用场景、数据量级及选择原因？为什么没有用Hbase？
猪猪
02-07 1077
选择 Elasticsearch 而不是 HBase 的原因通常是因为：需要强大的全文搜索和复杂查询能力。需要实时或近实时的数据查询和分析。数据模型更适合文档型数据（如JSON）。需要与日志分析、监控等场景的工具集成。而 HBase 更适合大规模数据存储、高吞吐量写入和与 Hadoop 生态集成的场景。根据具体需求选择合适的工具是关键。
亿级规模的Elasticsearch优化实战
weixin_45583158的博客
08-13 1749
本文根据王卫华老师在“高可用架构”微信群所做的《Elasticsearch实战经验分享》整理而成，转发请注明出处。王卫华，百姓网资深开发工程师、架构师，具有10年＋互联网...
Elasticsearch 对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现？思维导图 代码示例（java 架构)
qq_33240556的博客
12-12 599
处理上亿量级数据的聚合查询是 Elasticsearch 的一个重要应用场景。为了高效地执行这种大规模的数据分析，Elasticsearch 提供了多种优化和策略。以下是关于如何在 Elasticsearch 中实现大数据量聚合的详细描述、思维导图以及 Java 架构代码示例。
百亿级存储架构： ElasticSearch+HBase 海量存储架构与实现
架构师尼恩
06-30 4654
先看一下整体架构，整个数智枢纽(Data Intelligence Hub)服务 核心主要分为：数据统一接入层数据统一查询层元数据管理索引建立平台监控在线与离线数据存储层先看一下整体架构图，如下图：下面将分别对其进行介绍。尼恩提示： 以上内容比较复杂， 如果需要深入了解， 请参见尼恩后续的《百亿级海量数据存储架构和实操》配套视频。
海量数据检索 - “ElasticSearch”
聪聪
11-21 2364
海量数据我们是如何去检索数据呢，如何快速定位呢，去查询后台数据库吗？还是走缓存，是什么缓存能承载这么大的符合呢，并且快速检索出来？对于海量的数据是对系统极大的压力，我们该从什么角度去处理这个棘手的问题呢？ ElasticSearch 处理检索海量数据“神器”？ 1.1 介绍 Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源..
优化大数据量查询方案——SpringBoot（Cloud）整合Elasticsearch
Java笔记虾
07-28 403
一、Elasticsearch简介实际业务场景中，多端的查询功能都有很大的优化空间。常见的处理方式有：建索引、建物化视图简化查询逻辑、DB层之上建立缓存、分页…然而随着业务数据量的不断增多，总有那么一张表或一个业务，是无法通过常规的处理方式来缩短查询时间的。在查询功能优化上，作为开发人员应该站在公司的角度，本着优化客户体验的目的去寻找解决方案。本人有幸做过Tomcat整合solr，今天一起研究一下...
待完善 Elasticsearch 在大数据的应用：Spring Boot + Elasticsearch：高效管理大数据的利器
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02-27 820
ES作为一个功能丰富、性能优越的大数据搜索引擎，已经被越来越多的企业广泛应用。本文介绍了ES的核心组件、数据结构和数据类型、查询和聚合操作等知识点，以及ES的实践操作，并通过Java代码示例进行讲解。希望本文能够帮助开发者更好地了解和应用ES，进一步推动ES的发展和应用。
【实战】手把手教你使用 Elasticsearch 实现海量级数据搜索
qq_42892856的博客
06-16 357
转载链接记录： 上篇： Elasticsearch 实现海量级数据搜索API使用 下篇：SpringBoot 整合 Elasticsearch 实现海量级数据搜索
java +elasticsearch7对terms聚合在数据量较大的情况下实现分区
最新发布
07-01
<think>我们面对的问题是在大数据量的情况下使用Elasticsearch7的terms聚合，并且希望通过分区（可能是指分片或分桶）来提高性能或管理大数据集。在Elasticsearch中，terms聚合在处理大数据量时可能会遇到内存问题，因为默认情况下，聚合是在单个分片上执行，然后由协调节点汇总。如果数据量极大，单个聚合的桶数量可能会非常多，导致内存溢出。解决方案：1.使用Elasticsearch的composite聚合（组合聚合）来支持分页获取聚合结果，避免一次性返回大量桶导致内存问题。2.使用terms聚合的collect_mode参数设置为"breadth_first"或"depth_first"（默认是depth_first），但这对大数据量帮助有限。3.使用分片级别的缓存和请求缓存。4.使用脚本分区，但脚本可能会影响性能，尤其在大数据量时。但是，用户特别提到了“分区”，在Elasticsearch中，我们可以理解为将数据分成多个部分进行处理。这里，composite聚合是一种高效的分页聚合方式，特别适合大数据量的聚合查询。然而，用户的问题描述中提到了“按脚本分区”，所以我们也可以考虑使用脚本来定义分区的键，然后结合composite聚合来实现大数据量的分页聚合。因此，我们将提供两种方案：方案一：使用composite聚合进行分页（即使不使用脚本，也可以用于大数据量聚合）方案二：使用脚本定义分区键，并结合composite聚合（如果用户需要动态分区）由于用户之前的问题是关于脚本分区的，所以这里我们重点放在使用脚本定义分区键，然后通过composite聚合来分页获取聚合结果。步骤：1.构建一个组合聚合（compositeaggregation），其中源（sources）可以包括一个脚本作为分区键。2.在脚本中定义如何生成分区键（类似于之前terms聚合中的脚本）。3.设置size参数，表示每次返回的桶数量。4.循环请求直到获取所有聚合结果。注意：composite聚合是Elasticsearch6.5以后引入的，Elasticsearch7中完全支持。下面给出Java代码示例：假设我们有一个索引，包含商品的价格，我们想按价格范围（低、中、高）分区，并统计每个分区的文档数。由于数据量很大，我们使用composite聚合分页获取。依赖（同之前）：使用RestHighLevelClient。代码示例：</think>### Java + Elasticsearch 7 大数据量 Terms 聚合分区实现方案 在处理海量数据时，直接使用标准 terms 聚合可能导致内存溢出或性能下降。以下是三种高效的分区实现方法，特别针对大数据量场景优化： #### ⚡ 1. Composite 聚合 + 脚本分区（推荐方案） 这是 Elasticsearch 7+ 官方推荐的大数据量聚合方案，支持分页获取聚合结果： ```java import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest; import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.client.RequestOptions; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders; import org.elasticsearch.script.Script; import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.composite.*; public class CompositeAggregationPartition { public void executeCompositeAggregation(RestHighLevelClient client, String indexName) { // 1. 定义分区脚本 Script partitionScript = new Script( ScriptType.INLINE, "painless", "def price = doc['price'].value; " + "if (price < 50) return 'low'; " + "if (price < 200) return 'medium'; " + "return 'high';", Collections.emptyMap() ); // 2. 构建复合聚合源 CompositeValuesSourceBuilder<?> sourceBuilder = new TermsValuesSourceBuilder("price_range") .script(partitionScript) .missingBucket(true); // 处理空值 // 3. 创建复合聚合 CompositeAggregationBuilder aggregation = AggregationBuilders.composite( "price_ranges", Collections.singletonList(sourceBuilder) ) .size(1000); // 每页桶数 // 4. 构建搜索请求 SearchSourceBuilder source = new SearchSourceBuilder() .query(QueryBuilders.matchAllQuery()) .aggregation(aggregation) .size(0); // 不返回原始文档 SearchRequest request = new SearchRequest(indexName).source(source); Map<String, Object> afterKey = null; do { // 5. 设置分页游标 if (afterKey != null) { aggregation.aggregateAfter(afterKey); } // 6. 执行查询并处理结果 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); CompositeAggregation composite = response.getAggregations().get("price_ranges"); for (CompositeAggregation.Bucket bucket : composite.getBuckets()) { System.out.printf("分区: %s, 文档数: %d%n", bucket.getKey().get("price_range"), bucket.getDocCount()); } // 7. 获取下一页游标 afterKey = composite.afterKey(); } while (afterKey != null && !afterKey.isEmpty()); } } ``` **优势**： - 支持分页获取聚合结果，避免内存溢出 - 可处理任意大小的数据集 - 游标机制确保完整遍历所有分区[^1] #### ⚙️ 2. 分片请求分区（并行处理） 通过 `preference` 参数实现分片级分区处理： ```java import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest; import org.elasticsearch.client.RequestOptions; import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders; import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms; public class ShardPartitioning { public void executeShardPartition(RestHighLevelClient client, String indexName) { int totalShards = getTotalShards(client, indexName); // 获取总分片数 for (int shardId = 0; shardId < totalShards; shardId++) { // 1. 设置分片偏好 SearchRequest request = new SearchRequest(indexName) .preference("_shards:" + shardId); // 2. 构建分区聚合 SearchSourceBuilder source = new SearchSourceBuilder() .query(QueryBuilders.matchAllQuery()) .aggregation(AggregationBuilders.terms("shard_agg") .script(partitionScript) // 同前例脚本 .size(10000)) .size(0); request.source(source); // 3. 执行分片聚合 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); Terms terms = response.getAggregations().get("shard_agg"); // 4. 处理分片结果 for (Terms.Bucket bucket : terms.getBuckets()) { // 本地合并结果或发送到汇总节点 } } } private int getTotalShards(RestHighLevelClient client, String indexName) { // 实现获取索引分片数逻辑 return 5; // 示例值 } } ``` **适用场景**： - 需要自定义分片级聚合逻辑 - 跨多个节点并行处理 - 结果集需要后期合并[^5] #### 📊 3. 分区过滤聚合 通过 `filter` 聚合实现显式分区： ```java import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.filter.FilterAggregationBuilder; public class FilterPartitioning { public void executeFilterPartition(RestHighLevelClient client, String indexName) { SearchSourceBuilder source = new SearchSourceBuilder(); // 定义分区范围 String[] ranges = {"low", "medium", "high"}; Script[] rangeScripts = { new Script("doc['price'].value < 50"), new Script("doc['price'].value >= 50 && doc['price'].value < 200"), new Script("doc['price'].value >= 200") }; // 为每个分区创建过滤聚合 for (int i = 0; i < ranges.length; i++) { FilterAggregationBuilder filterAgg = AggregationBuilders.filter(ranges[i], rangeScripts[i]) .subAggregation(AggregationBuilders.count("count").field("_index")); source.aggregation(filterAgg); } // 执行查询 SearchResponse response = client.search( new SearchRequest(indexName).source(source), RequestOptions.DEFAULT ); // 处理结果 for (String range : ranges) { Filter filter = response.getAggregations().get(range); ValueCount count = filter.getAggregations().get("count"); System.out.printf("分区: %s, 文档数: %d%n", range, count.getValue()); } } } ``` ### 💡 性能优化建议 1. **脚本缓存**： ```java .script(new Script(...).setCached(true)) ``` 2. **分区大小控制**： ```java .size(5000) // 限制单分区最大桶数 ``` 3. **执行模式优化**： ```java .executionHint("map") // 使用映射执行模式 ``` 4. **索引时计算**： ```json PUT my_index/_mapping { "runtime_fields": { "price_range": { "type": "keyword", "script": """ def p = doc['price'].value; if (p < 50) 'low'; else if (p < 200) 'medium'; else 'high' """ } } } ``` 5. **集群配置优化**： ```yml # elasticsearch.yml indices.query.bool.max_clause_count: 10000 # 提高过滤子句限制 ``` ### 📊 方案对比 | 方案 | 适用数据量 | 内存占用 | 复杂度 | 是否支持分页 | |----------------------|---------------|---------|--------|------------| | Composite 聚合 | ★★★ (超大) | 低 | 中 | 是 | | 分片请求分区 | ★★ (大) | 中 | 高 | 否 | | 分区过滤聚合 | ★ (中) | 高 | 低 | 否 | > **重要提示**：对于亿级文档，推荐使用 **Composite 聚合 + 滚动查询**组合方案，结合游标分页和分区处理，可稳定处理超大数据集[^5]。
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