1、易并行聚合算法，三角选择原则，近似聚合算法
（1）、易并行聚合算法：比如max
（2）、不易的，如count(distinct)
（3）、产生的三角选择原则
精准+实时+大数据 --> 选择2个
（1）精准+实时: 没有大数据，数据量很小，那么一般就是单击跑，随便你则么玩儿就可以
（2）精准+大数据：hadoop，批处理，非实时，可以处理海量数据，保证精准，可能会跑几个小时
（3）大数据+实时：es，不精准，近似估计，可能会有百分之几的错误率
（4）、近似聚合算法
如果采取近似估计的算法：延时在100ms左右，0.5%错误
如果采取100%精准的算法：延时一般在5s~几十s，甚至几十分钟，几小时， 0%错误
2、cardinality去重及算法优化和HLL算法分析
es，去重，cartinality metric，对每个bucket中的指定的field进行去重，取去重后的count，类似于count(distcint)
GET /tvs/sales/_search
{
"size":0,
"aggs": {
"name_1": {
"date_histogram": {
"field": "sold_date",
"interval": "month",
"format": "yyyy-MM-dd"
},
"aggs": {
"distinct_1": {
"cardinality": {
"field": "brand",
"precision_threshold": 100
}
}
}
}
}
}
precision_threshold优化准确率和内存开销可以提高去重性能
cardinality算法，会占用precision_threshold * 8 byte 内存消耗，100 * 8 = 800个字节
HyperLogLog++ (HLL)算法性能优化
默认情况下，发送一个cardinality请求的时候，会动态地对所有的field value，取hash值; 将取hash值的操作，前移到建立索引的时候
PUT /tvs/
{
"mappings": {
"sales": {
"properties": {
"brand": {
"type": "text",
"fields": {
"hash": {
"type": "murmur3"
}
}
}
}
}
}
}
3、percentiles百分比算法以及网站访问时延统计
需求：比如有一个网站，记录下了每次请求的访问的耗时，需要统计tp50，tp90，tp99
tp50：50%的请求的耗时最长在多长时间
tp90：90%的请求的耗时最长在多长时间
tp99：99%的请求的耗时最长在多长时间
数据：
PUT /website/logs/_bulk
{ "index": {}}
{ "latency" : 105, "province" : "江苏", "timestamp" : "2016-10-28" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 83, "province" : "江苏", "timestamp" : "2016-10-29" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 92, "province" : "江苏", "timestamp" : "2016-10-29" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 112, "province" : "江苏", "timestamp" : "2016-10-28" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 68, "province" : "江苏", "timestamp" : "2016-10-28" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 76, "province" : "江苏", "timestamp" : "2016-10-29" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 101, "province" : "新疆", "timestamp" : "2016-10-28" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 275, "province" : "新疆", "timestamp" : "2016-10-29" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 166, "province" : "新疆", "timestamp" : "2016-10-29" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 654, "province" : "新疆", "timestamp" : "2016-10-28" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 389, "province" : "新疆", "timestamp" : "2016-10-28" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 302, "province" : "新疆", "timestamp" : "2016-10-29" }
不同概率百分比之间的防问效率：
GET /website/logs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"percen_1": {
"percentiles": {
"field": "latency",
"percents": [
50, 95,99
]
}
},
"avg_1":{
"avg": {
"field": "latency"
}
}
}
}
分组统计防问百分比，并计算平均值
GET /website/logs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_prov": {
"terms": {
"field": "province"
},
"aggs": {
"per_1": {
"percentiles": {
"field": "latency",
"percents": [
50,95,99
]
}
},
"avg_1":{
"avg": {
"field": "latency"
}
}
}
}
}
}
4、percentile ranks网站访问时延SLA统计
SLA：就是你提供的服务的标准
例以地区分组，计算以不同时间的响应百分比
GET /website/logs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_pr": {
"terms": {
"field": "province"
},
"aggs": {
"per_renks": {
"percentile_ranks": {
"field": "latency",
"values": [
200,
1500
]
}
}
}
}
}
}
5、doc value原理
（1）index-time生成
PUT/POST的时候，就会生成doc value数据，也就是正排索引
（2）核心原理与倒排索引类似
正排索引，也会写入磁盘文件中，os cache先进行缓存，以提升访问doc value正排索引的性能，如果os cache内存大小不足够放得下整个正排索引，doc value，就会将doc value的数据写入磁盘文件中
（3）性能问题：
es官方是建议，es大量是基于os cache来进行缓存和提升性能的，不建议用jvm内存来进行缓存，那样会导致一定的gc开销和oom问题给jvm更少的内存，给os cache更大的内存。
（4）、column压缩
doc1: 550
doc2: 550
doc3: 500
合并相同值，550，doc1和doc2都保留一个550的标识即可
（1）所有值相同，直接保留单值
（2）少于256个值，使用table encoding模式：一种压缩方式
（3）大于256个值，看有没有最大公约数，有就除以最大公约数，然后保留这个最大公约数
（4）如果没有最大公约数，采取offset结合压缩的方式：
如果的确不需要doc value，比如聚合等操作，那么可以禁用，减少磁盘空间占用
PUT my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"my_field": {
"type": "keyword"
"doc_values": false
}
}
}
}
}
6、对于分词的field执行aggregation，发现报错。。。
PUT /test_index/test_type/1
{
“test_field”:”test”
}
GET /test_index/test_type/_search
{
"aggs": {
"group_by_test_field": {
"terms": {
"field": "test_field"
}
}
}
}
如果直接对分词field执行聚合，报错，大概意思是说，你必须要打开fielddata，然后将正排索引数据加载到内存中，才可以对分词的field执行聚合操作，而且会消耗很大的内存
给分词的field，设置fielddata=true，发现可以执行
POST /test_index/_mapping/test_type
{
"properties": {
"test_field": {
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}
也可以用内置field不分词，对string field进行聚合
GET /test_index/test_type/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_test_field": {
"terms": {
"field": "test_field.keyword"
}
}
}
}
7、分词field+fielddata的工作原理
（1）、不分词的所有field，可以执行聚合操作 --> 如果你的某个field不分词，那么在index-time时，就会自动生成doc value --> 针对这些不分词的field执行聚合操作的时候，自动就会用doc value来执行
（2）、分词field，是没有doc value的。在index-time，如果某个field是分词的，那么是不会给它建立doc value正排索引的，因为分词后，占用的空间过于大，所以默认是不支持分词field进行聚合的
fielddata加载到内存的过程是lazy加载的，对一个analzyed field执行聚合时，才会加载，而且是field-level加载的。一个index的一个field，所有doc都会被加载，而不是少数doc，不是index-time创建，是query-time创建
为什么fielddata必须在内存？因为分词的字符串，需要按照term进行聚合，需要执行更加复杂的算法和操作，如果基于磁盘和os cache，那么性能会很差。
8、fielddata相关优化配置
（1）、内存限制
indices.fielddata.cache.size: 20%，超出限制，清除内存已有fielddata数据，fielddata占用的内存超出了这个比例的限制，那么就清除掉内存中已有的fielddata数据
默认无限制，限制内存使用，但是会导致频繁evict和reload，大量IO性能损耗，以及内存碎片和gc
（2）监控fielddata内存使用
GET /_stats/fielddata?fields=*
GET /_nodes/stats/indices/fielddata?fields=*
GET /_nodes/stats/indices/fielddata?level=indices&fields=*
（3）、circuit breaker断路器
如果一次query load的feilddata超过总内存，就会oom --> 内存溢出
circuit breaker会估算query要加载的fielddata大小，如果超出总内存，就短路，query直接失败
indices.breaker.fielddata.limit：fielddata的内存限制，默认60%
indices.breaker.request.limit：执行聚合的内存限制，默认40%
indices.breaker.total.limit：综合上面两个，限制在70%以内
（4）、fielddata filter的细粒度内存加载控制
POST /test_index/_mapping/my_type
{
"properties": {
"my_field": {
"type": "text",
"fielddata": {
"filter": {
"frequency": {
"min": 0.01,
"min_segment_size": 500
}
}
}
}
}
}
min：仅仅加载至少在1%的doc中出现过的term对应的fielddata
比如说某个值，hello，总共有1000个doc，hello必须在10个doc中出现，那么这个hello对应的fielddata才会加载到内存中来
min_segment_size：少于500 doc的segment不加载fielddata
加载fielddata的时候，也是按照segment去进行加载的，某个segment里面的doc数量少于500个，那么这个segment的fielddata就不加载
（5）、fielddata预加载
POST /test_index/_mapping/test_type
{
"properties": {
"test_field": {
"type": "string",
"fielddata": {
"loading" : "eager"
}
}
}
}
query-time的fielddata生成和加载到内存，变为index-time，建立倒排索引的时候，会同步生成fielddata并且加载到内存中来，这样的话，对分词field的聚合性能当然会大幅度增强
（6）、global ordinal序号标记预加载
有很多重复值的情况，会进行global ordinal标记
doc1: status1
doc2: status2
doc3: status2
doc4: status1
status1 --> 0 status2 --> 1
doc1: 0
doc2: 1
doc3: 1
doc4: 0
建立的fielddata也会是这个样子的，这样的好处就是减少重复字符串的出现的次数，减少内存的消耗
POST /test_index/_mapping/test_type
{
"properties": {
"test_field": {
"type": "string",
"fielddata": {
"loading" : "eager_global_ordinals"
}
}
}
}
