【ElasticSearch】聚合查询优化实践

一、ES聚合功能源码解析

1. ES底层存储结构

ES底层采用Lucene做存储，ES中的一个索引由多个segment组成，每个segment会建立自己的倒排索引用于数据查询。在Lucene 4.0 之后，通过构建FST前缀索引加速检索，如下图所示。

• 字典索引为何不用HashMap来实现：HashMap消耗内存比FST要大很多，时间换空间，可把所有词项索引都放在内存
• 在TermDictIndex中查找到对应TermDict的block位置后，再去磁盘上找Term，可以大大节约时间。其中，TermDictIndex常驻内存，而词项字典和文档列表存储在FileSystem中

首先可以通过减少倒排索引的体积以及对倒排索引进行压缩，有效减少segment Memory。

2. ES聚合查询过程

ES实际执行文档收集、合并与排序的源码全部集中在QueryPhase中，方法为
org.elasticsearch.search.query.QueryPhase#execute(org.elasticsearch.search.internal.SearchContext)

 //创建聚合需要的AggregationContext,
     //里面包含