背景
在对ES某个筛选字段聚合查询,类似groupBy操作后，发现该字段新增的数据，聚合结果没有展示出来，但是用户在全文检索新增的筛选数据后，又可以查询出来, 针对该问题进行了相关排查。
排查思路
首先要明确我们数据的写入流程, 下图：
在检查Mysql库的数据没有问题之后，开始检查ES是否有问题，根据现象我们知道既然在全文检索中都能搜索到，说明数据肯定是写入ES里了，但是又如何确定聚合结果呢？
首先添加日志将代码最终生成DSL语句打印出来
LOGGER.info("\n{}", searchRequestBuilder);
这样就很方便地使用curl命令进行调试了
下面是对生成的DSL语句执行查询：
curl -XGET 'http://ip:9200/es_data_index/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"query":{
"bool":{
"must":[
{
"term":{
"companyId":{
"value":1,
"boost":1
}
}
},
{
"term":{
"yn":{
"value":1,
"boost":1
}
}
},
{
"match_all":{
"boost":1
}
}
],
"must_not":[
{
"term":{
"table_sentinel":{
"value":2,
"boost":1
}
}
}
],
"disable_coord":false,
"adjust_pure_negative":true,
"boost":1
}
},
"aggregations":{
"group_by_topics":{
"terms":{
"field":"topic",
"size":10,
"min_doc_count":1,
"shard_min_doc_count":0,
"show_term_doc_count_error":false,
"order":[
{
"_count":"desc"
},
{
"_term":"asc"
}
]
}
}
}
}'
上图group_by_topics 就是我们要聚合的字段， 下面是执行该DSL语句的结果：
"aggregations" : {
"group_by_topics" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 14,
"buckets" : [
{
"key" : 1,
"doc_count" : 35
},
{
"key" : 19,
"doc_count" : 25
},
{
"key" : 18,
"doc_count" : 17
},
{
"key" : 29,
"doc_count" : 15
},
{
"key" : 20,
"doc_count" : 12
},
{
"key" : 41,
"doc_count" : 8
},
{
"key" : 161,
"doc_count" : 5
},
{
"key" : 2,
"doc_count" : 3
},
{
"key" : 3,
"doc_count" : 2
},
{
"key" : 21,
"doc_count" : 2
}
]
}
}
经过观察发现聚合结果确实没有我们新增的筛选项， 同时返回的数据只有10条
"sum_other_doc_count" : 14, 这项是关键项，从字面意思看还有有其他的文档，于是查询具体在ES中的意义是什么？
经过查询发现有段描述：
就是只会返回top结果, 部分结果不响应返回
那如何让这部分结果返回呢?
带着问题, 发现使用桶聚合,默认会根据doc_count 降序排序,同时默认只返回10条聚合结果.
可以通过在聚合查询增大属性size来解决,如下
curl -XGET 'http://ip:9200/es_data_index/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"query":{
"bool":{
"must":[
{
"term":{
"companyId":{
"value":1,
"boost":1
}
}
},
{
"term":{
"yn":{
"value":1,
"boost":1
}
}
},
{
"match_all":{
"boost":1
}
}
],
"must_not":[
{
"term":{
"table_sentinel":{
"value":2,
"boost":1
}
}
}
],
"disable_coord":false,
"adjust_pure_negative":true,
"boost":1
}
},
"aggregations":{
"group_by_topics":{
"terms":{
"field":"topic",
"size":100,
"min_doc_count":1,
"shard_min_doc_count":0,
"show_term_doc_count_error":false,
"order":[
{
"_count":"desc"
},
{
"_term":"asc"
}
]
}
}
}
}'
下面是查询结果:
"aggregations" : {
"group_by_topics" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : 1,
"doc_count" : 35
},
{
"key" : 19,
"doc_count" : 25
},
{
"key" : 18,
"doc_count" : 17
},
{
"key" : 29,
"doc_count" : 15
},
{
"key" : 20,
"doc_count" : 12
},
{
"key" : 41,
"doc_count" : 8
},
{
"key" : 161,
"doc_count" : 5
},
{
"key" : 2,
"doc_count" : 3
},
{
"key" : 3,
"doc_count" : 2
},
{
"key" : 21,
"doc_count" : 2
},
{
"key" : 81,
"doc_count" : 2
},
{
"key" : 801,
"doc_count" : 2
},
{
"key" : 0,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 4,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 5,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 6,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 7,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 11,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 23,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 28,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 201,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 241,
"doc_count" : 1
}
]
}
把ES所有的筛选项数据都统计返回来.
代码里设置size:
TermsAggregationBuilder termAgg1 = AggregationBuilders.terms("group_by_topics")
.field("topic").size(100);
我们解决了问题, 现在思考下ES为什么不一下子返回所有统计项的结果数据呢?
答案是由ES聚合机制决定, ES怎么聚合呢
接受客户端的节点是协调节点
协调节点上,搜索任务会被分解成两个阶段: query和fetch
真正搜索或聚合任务的节点为数据节点,如图 2, 3, 4
聚合步骤:
- 客户端发请求到协调节点
- 协调节点将请求推送到各数据节点
- 各数据节点指定分片参与数据汇集工作
- 协调节点进行总结果汇聚
es 出于效率和性能原因等,聚合的结果其实是不精确的.什么意思? 以我们上面遇到的场景为例:
默认返回top 10 聚合结果, 首先在各节点分片取自己的topic 10 返回给协调节点,然后协调节点进行汇总. 这样就会导致全量的实际聚合结果跟预期的不一致.
虽然有很多办法提高ES聚合精准度,但是如果对于大数据量的精准聚合,响应速度要快场景,es并不擅长,需要使用类似clickhouse这样的产品来解决这样的场景.
总结
本文主要针对实际工作的应用问题,来排查解决ES聚合数据部分数据未展示问题, 同时对ES的聚合检索原理进行讲解 .在数据量大、聚合精度要求高、响应速度快的业务场景ES并不擅长.
参考
https://discuss.elastic.co/t/what-does-sum-other-doc-count-mean-exactly/159687