52.基于doc value正排索引的聚合内部原理
主要知识点:
本节没有太懂,以后复习时补上
聚合分析的内部原理是什么????aggs,term,metric avg max,执行一个聚合操作的时候,内部原理是怎样的呢?用了什么样的数据结构去执行聚合?是不是用的倒排索引?
搜索+聚合,写个示例
GET /test_index/test_type/_search
{
"query": {
"match": {
"search_field": "test"
}
},
"aggs": {
"group_by_agg_field": {
"terms": {
"field": "agg_field"
}
}
}
}
纯用倒排索引来实现的弊端
es肯定不是纯用倒排索引来实现聚合+搜索的
search_field
doc1: hello world test1, test2
doc2: hello test
doc3: world test
hello doc1,doc2
world doc1,doc3
test1 doc1
test2 doc1
test doc2,doc3
"query": {
"match": {
"search_field": "test"
}
}
test --> doc2,doc3 --> search result, doc2,doc3
agg_field
doc2: agg1
doc3: agg2
100万个值
...
...
...
...
agg1 doc2
agg2 doc3
doc2, doc3, search result --> 实际上,要搜索到doc2的agg_field的值是多少,doc3的agg_field的值是多少
doc2和doc3的agg_field的值之后,就可以根据值进行分组,实现terms bucket操作
doc2的agg_field的值是多少,这个时候,如果你手上只有一个倒排索引,你该怎么办???你要扫描整个倒排索引,去一个一个的搜,拿到每个值,比如说agg1,看一下,它是不是doc2的值,拿到agg2,看一下,是不是doc2的值,直到找到doc2的agg_field的值,在倒排索引中
如果用纯倒排索引去实现聚合,现实不现实啊???性能是很低下的。。。搜索,search,搜倒排索引,搜那个term,就结束了。。。聚合,搜索出了1万个doc,每个doc都要在倒排索引中搜索出它的那个聚合field的值
倒排索引+正排索引(doc value)的原理和优势
doc value:正排索引
search_field
doc1: hello world test1, test2
doc2: hello test
doc3: world test
hello doc1,doc2
world doc1,doc3
test1 doc1
test2 doc1
test doc2,doc3
"query": {
"match": {
"search_field": "test"
}
}
test --> doc2,doc3 --> search result, doc2,doc3
doc value数据结构,正排索引
...
...
...
100万个
doc2: agg1
doc3: agg2
倒排索引的话,必须遍历完整个倒排索引才可以。。。。
因为可能你要聚合的那个field的值,是分词的,比如说hello world my name --> 一个doc的聚合field的值可能在倒排索引中对应多个value
所以说,当你在倒排索引中找到一个值,发现它是属于某个doc的时候,还不能停,必须遍历完整个倒排索引,才能说确保找到了每个doc对应的所有terms,然后进行分组聚合
...
...
...
100万个
doc2: agg1 hello world
doc3: agg2 test hello
我们有没有必要搜索完整个正排索引啊??1万个doc --> 搜 -> 可能跟搜索到15000次,就搜索完了,就找到了1万个doc的聚合field的所有值了,然后就可以执行分组聚合操作了
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