53_ElasticSearch string field聚合实验以及fielddata原理

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一、概念

  • 对于分词的field执行聚合是有问题的
  • 如果对不分词的field执行聚合操作,直接就可以执行,不需要设置fieldata=true
  • 如果要对分词的field执行聚合操作,必须将fielddata设置为true
  • 分词field默认没有doc value,所以直接对分词field执行聚合操作,是会报错的

分词field+fielddata的工作原理

doc value 
--> 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,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
  • 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

  • 分词field默认没有doc value,所以直接对分词field执行聚合操作,是会报错的

  • 1、对于分词field,必须打开和使用fielddata,

  • 2、完全存在于纯内存中。结构和doc value类似。如果是ngram或者是大量term,那么必将占用大量的内存。

  • 3、如果一定要对分词的field执行聚合,那么必须将fielddata=true,然后es就会在执行聚合操作的时候,现场将field对应的数据,建立一份fielddata正排索引,fielddata正排索引的结构跟doc value是类似的,但是只会讲fielddata正排索引加载到内存中来,然后基于内存中的fielddata正排索引执行分词field的聚合操作

  • 4、如果直接对分词field执行聚合,报错,才会让我们开启fielddata=true,告诉我们,会将fielddata uninverted index,正排索引,加载到内存,会耗费内存空间

  • 5、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

二、 场景一

1、对于分词的field执行aggregation,发现报错。

GET /test_index/test_type/_search 
{
  "aggs": {
    "group_by_test_field": {
      "terms": {
        "field": "test_field"
      }
    }
  }
}

  • 对分词的field,直接执行聚合操作,会报错,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
{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "illegal_argument_exception",
        "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [test_field] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory."
      }
    ],
    "type": "search_phase_execution_exception",
    "reason": "all shards failed",
    "phase": "query",
    "grouped": true,
    "failed_shards": [
      {
        "shard": 0,
        "index": "test_index",
        "node": "4onsTYVZTjGvIj9_spWz2w",
        "reason": {
          "type": "illegal_argument_exception",
          "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [test_field] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory."
        }
      }
    ],
    "caused_by": {
      "type": "illegal_argument_exception",
      "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [test_field] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory."
    }
  },
  "status": 400
}

例子二

  • 给分词的field,设置fielddata=true,发现可以执行。
  • 如果要对分词的field执行聚合操作,必须将fielddata设置为true

设置 "fielddata": true

POST /test_index/_mapping/test_type 
{
  "properties": {
    "test_field": {
      "type": "text",
      "fielddata": true
    }
  }
}

{
  "test_index": {
    "mappings": {
      "test_type": {
        "properties": {
          "test_field": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            },
            "fielddata": true
          }
        }
      }
    }
  }
}

查询:

GET /test_index/test_type/_search 
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "group_by_test_field": {
      "terms": {
        "field": "test_field"
      }
    }
  }
}

查询结果:

{
  "took": 23,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 2,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "group_by_test_field": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "test",
          "doc_count": 2
        }
      ]
    }
  }
}

例子三

使用内置field keyword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"
      }
    }
  }
}

结果:

{
  "took": 3,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 2,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "group_by_test_field": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "test",
          "doc_count": 2
        }
      ]
    }
  }
}

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