Elasticsearch 聚合范围问题答案

【问题标题】：Elasticsearch Aggregation Scope IssueElasticsearch 聚合范围问题
【发布时间】：2017-04-12 14:27:07
【问题描述】：

我的 Elasticsearch 索引包含超过 1 亿 条记录。

如果我在查询下方运行，则响应会在 1 秒

内出现（1 条记录）

{
    "query": {
        "bool": {
            "must":{
                "term": {
                "_id": "a36403af960840b86452bf1a6bd42fde3b4773e0"
                }
            }

        }
    }
}

但如果我在查询下方运行，则响应会在 2 分钟以上。

{
    "query": {
        "bool": {
            "must":{
                "term": {
                "_id": "a36403af960840b86452bf1a6bd42fde3b4773e0"
                }
            }

        }
    },

    "aggs": {
        "mywordcloud": {
            "terms": {
                "field": "post.content_terms"
            }
        }
    }
}

我不知道为什么在 _id = a36403af960840b86452bf1a6bd42fde3b4773e0 仅匹配 1 条记录的查询顶部添加聚合后需要这么长时间。

根据我的假设，弹性搜索正在对数据输出应用聚合。所以从技术上讲，它应该在 1 条记录上运行聚合，并且响应必须在 1 秒内完成，与不使用 aggs 几乎相同。

如何解决这个问题？

我使用的是弹性搜索版本 1.5

【问题讨论】：

你为什么不升级到最新的 5.3，它有很多改进，然后检查结果和响应时间。
我计划升级，但不确定它是否能解决 aggs 范围问题。

标签： elasticsearch

【解决方案1】：

这是一个很好的例子，您需要考虑选择filter 上下文而不是query 上下文。

尝试使用filter 运行相同的查询，如下所示：

GET my-index/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "filter":{
                "term": {
                "_id": "a36403af960840b86452bf1a6bd42fde3b4773e0"
                }
            }

        }
    },

    "aggs": {
        "mywordcloud": {
            "terms": {
                "field": "post.content_terms"
            }
        }
    }
}

【讨论】：

【解决方案2】：

我的第一个建议

是升级吗：- 我已经在 1.7.2 中尝试过您的第二个查询，速度非常快。我认为升级肯定会解决您的问题。

第二个建议不确定它是否适用于 Elastic Search 1.5 版。

试试这个查询：-

{
    "query": {
        "constant_score": {
            "filter":{
                "term": {
                "_id": "a36403af960840b86452bf1a6bd42fde3b4773e0"
                }
            }
        }
    },
    "aggs": {
        "mywordcloud": {
            "terms": {
                "field": "post.content_terms"
            }
        }
    }
}

或

 {
        "aggregations": {
            "bylife": {
                "terms": {
                    "field": "post.content_terms"
                },
                "aggregations": {
                    "bylife2": {
                        "filter": {
                            "term": {
                                "_id": "a36403af960840b86452bf1a6bd42fde3b4773e0"
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

我知道这会给出不同的数据，但你可以用这种方法改变你的逻辑。

【讨论】：