使用ES不久,今天发现生产环境数据异常,其使用的ES版本是2.1.2,其它版本也类似。通过使用ES的HTTP API进行查询,发现得到的数据跟javaClient API 查询得到的数据不一致,于是对代码逻辑以及ES查询工具产生了怀疑。通过查阅官方文档找到如下描述:

Precision controledit

This aggregation also supports the precision_threshold option:

The precision_threshold option is specific to the current internal implementation of the cardinality agg, which may change in the future

  1. {
  2. "aggs" : {
  3. "author_count" : {
  4. "cardinality" : {
  5. "field" : "author_hash",
  6. "precision_threshold": 100
  1. }
  2. }
  3. }
  4. }

The precision_threshold options allows to trade memory for accuracy, and defines a unique count below which counts are expected to be close to accurate. Above this value, counts might become a bit more fuzzy. The maximum supported value is 40000, thresholds above this number will have the same effect as a threshold of 40000. Default value depends on the number of parent aggregations that multiple create buckets (such as terms or histograms).

Counts are approximateedit

Computing exact counts requires loading values into a hash set and returning its size. This doesn’t scale when working on high-cardinality sets and/or large values as the required memory usage and the need to communicate those per-shard sets between nodes would utilize too many resources of the cluster.

This cardinality aggregation is based on the HyperLogLog++ algorithm, which counts based on the hashes of the values with some interesting properties:

  • configurable precision, which decides on how to trade memory for accuracy,
  • excellent accuracy on low-cardinality sets,
  • fixed memory usage: no matter if there are tens or billions of unique values, memory usage only depends on the configured precision.

For a precision threshold of c, the implementation that we are using requires about c * 8 bytes.

The following chart shows how the error varies before and after the threshold:

For all 3 thresholds, counts have been accurate up to the configured threshold (although not guaranteed, this is likely to be the case). Please also note that even with a threshold as low as 100, the error remains under 5%, even when counting millions of items.

 

  其意思就是:聚合查询存在误差,在5%范围之内,通过调整“precision_threshold”参数进行调整。

  于是翻阅查询代码:加入如下部分问题得到解决。该参数在查询时未设置的情况下,默认值为3000。

  

  1. private void buildSearchQueryForAgg(NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder) {
  2. // 设置聚合条件
  3. TermsBuilder agg = AggregationBuilders.terms(aggreName).field(XXX.XXX).size(Integer.MAX_VALUE);
  4.  
  5. // 查询条件构建
  6. BoolQueryBuilder packBoolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
  7. FilterAggregationBuilder packAgg = AggregationBuilders.filter(xxx).filter(packBoolQuery);
  8.  
  9. packAgg.subAggregation(AggregationBuilders.cardinality(xxx).field(ZZZZ.XXX).precisionThreshold(CARDINALITY_PRECISION_THRESHOLD));//指定精度值
  10. agg.subAggregation(packAgg);
  11.  
  12. nativeSearchQueryBuilder.addAggregation(agg);
  13. }

ElasticSearch Cardinality Aggregation聚合计算的误差的更多相关文章

  1. Elasticsearch:aggregation介绍

    聚合(aggregation)功能集是整个Elasticsearch产品中最令人兴奋和有益的功能之一,主要是因为它提供了一个非常有吸引力对之前的facets的替代. 在本教程中,我们将解释Elasti ...

  2. Django Aggregation聚合 django orm 求平均、去重、总和等常用方法

    Django Aggregation聚合 在当今根据需求而不断调整而成的应用程序中,通常不仅需要能依常规的字段,如字母顺序或创建日期,来对项目进行排序,还需要按其他某种动态数据对项目进行排序.Djng ...

  3. JS数字计算精度误差的解决方法

    本篇文章主要是对javascript避免数字计算精度误差的方法进行了介绍,需要的朋友可以过来参考下,希望对大家有所帮助. 如果我问你 0.1 + 0.2 等于几?你可能会送我一个白眼,0.1 + 0. ...

  4. mssql sqlserver 对不同群组对象进行聚合计算的方法分享

    摘要: 下文讲述通过一条sql语句,采用over关键字同时对不同类型进行分组的方法,如下所示: 实验环境:sql server 2008 R2 当有一张明细表,我们需同时按照不同的规则,计算平均.计数 ...

  5. 开发中使用mongoTemplate进行Aggregation聚合查询

    笔记:使用mongo聚合查询(一开始根本没接触过mongo,一点一点慢慢的查资料完成了工作需求) 需求:在订单表中,根据buyerNick分组,统计每个buyerNick的电话.地址.支付总金额以及总 ...

  6. java使用elasticsearch分组进行聚合查询(group by)-项目中实际应用

    java连接elasticsearch 进行聚合查询进行相应操作 一:对单个字段进行分组求和 1.表结构图片: 根据任务id分组,分别统计出每个任务id下有多少个文字标题 .SQL:select id ...

  7. 小试牛刀ElasticSearch大数据聚合统计

    ElasticSearch相信有不少朋友都了解,即使没有了解过它那相信对ELK也有所认识E即是ElasticSearch.ElasticSearch最开始更多用于检索,作为一搜索的集群产品简单易用绝对 ...

  8. Django Aggregation聚合

    在当今根据需求而不断调整而成的应用程序中,通常不仅需要能依常规的字段,如字母顺序或创建日期,来对项目进行排序,还需要按其他某种动态数据对项目进行排序.Djngo聚合就能满足这些要求. 以下面的Mode ...

  9. MDX Step by Step 读书笔记(七) - Performing Aggregation 聚合函数之 Sum, Aggregate, Avg

    开篇介绍 SSAS 分析服务中记录了大量的聚合值,这些聚合值在 Cube 中实际上指的就是度量值.一个给定的度量值可能聚合了来自事实表中上千上万甚至百万条数据,因此在设计阶段我们所能看到的度量实际上就 ...

随机推荐

  1. CF991C Candies 二分 第十五

    Candies time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output ...

  2. CF 987C Three displays DP或暴力 第十一题

    Three displays time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input ...

  3. C++ STL vector的学习

    vector就是一个不定长数组,vector是动态数组,随着元素的加入,它的内部机制会自行扩充空间以容纳新元素,使用vector之前,必须包含相应的头文件和命名空间. #include <vec ...

  4. PythonI/O进阶学习笔记_3.2面向对象编程_python的封装

    前言: 本篇相关内容分为3篇多态.继承.封装,这篇为第三篇 封装. 本篇内容围绕 python基础教程这段: 在面向对象编程中,术语对象大致意味着一系列数据(属性)以及一套访问和操作这些数据的方法.使 ...

  5. Day005_Linux基础之文件权限

    test.sh  举例: [oldboy@luffy001 ~]$ ls -l test.sh -rw-r--r-- 1 oldboy ops 0 Nov 14 10:42 test.sh  该文件权 ...

  6. MySQL二进制日志分析-概述篇

    MySQL从3.23版本开始引入了二进制日志,用于的数据复制, 二进制日志根据MySQL的版本不同,目前有4个版本: https://dev.mysql.com/doc/internals/en/bi ...

  7. SpringBoot系列——Security + Layui实现一套权限管理后台模板

    前言 Spring Security官网:https://spring.io/projects/spring-security Spring Security是一个功能强大且高度可定制的身份验证和访问 ...

  8. 【第九篇】uploadify上传文件

    依然不多说,上代码 首先是给文件夹的位置 然后上代码 <div class="upload"> <div class="uploadswf"& ...

  9. 手把手教程: CentOS 6.5 LVS + KeepAlived 搭建 负载均衡 高可用 集群

    为了实现服务的高可用和可扩展,在网上找了几天的资料,现在终于配置完毕,现将心得公布处理,希望对和我一样刚入门的菜鸟能有一些帮助. 一.理论知识(原理) 我们不仅要知其然,而且要知其所以然,所以先给大家 ...

  10. 大数据平台搭建 - Mysql在linux上的安装

    一.简介 MySQL是一个关系型数据库系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品.MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 WEB 应用方面,MySQL是最好的 ...