【Elasticsearch】terms聚合误差问题

Elasticsearch中的聚合查询在某些情况下确实可能存在误差，尤其是在处理分布式数据和大量唯一值时。这种误差主要来源于以下几个方面：

1.分片数据的局部性

Elasticsearch的索引通常被分成多个分片，每个分片独立地计算聚合结果。由于数据在分片之间分布不均匀，某些术语可能在一个分片中出现得非常频繁，而在其他分片中出现得较少。因此，每个分片返回的聚合结果可能无法完全反映全局数据的真实情况。

2.`size`和`shard_size`的限制

• `size`参数：控制最终返回的聚合桶数量。默认情况下，`terms`聚合返回文档计数最多的前10个术语。如果唯一值的数量超过这个限制，某些重要的术语可能会被遗漏。

• `shard_size`参数：控制每个分片返回的聚合桶数量。默认值为`size * 1.5 + 10`。虽然增加`shard_size`可以提高聚合的准确性，但仍然无法完全消除误差，尤其是在数据分布非常不均匀的情况下。

3.内存和性能限制

为了提高性能和减少内存占用，Elasticsearch在聚合过程中会进行一些优化。例如，每个分片只会返回一定数量的聚合桶，而不是所有可能的桶。这虽然提高了性能，但也可能导致某些重要的术语被遗漏。