ES from size聚合查询10000聚合查询，是每个分片先聚合，再统计。还是所有节点查询1万条后，再聚合

在 Elasticsearch 中，聚合查询 的执行过程是 分布式 的，Elasticsearch 会先在每个分片（shard）上执行本地聚合，然后再在协调节点（coordinating node）上对所有分片的聚合结果进行 全局汇总。具体过程如下：

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1. 聚合查询的执行过程

1.1 分片级别的本地聚合

• 查询分发：当你在 Elasticsearch 中执行一个聚合查询时，协调节点会将查询分发到索引的每个分片（shard）上。

• 本地聚合：每个分片会在本地对匹配的文档执行聚合操作（例如求和、平均值、分组等）。每个分片只会处理自己分片内的数据。

• 返回中间结果：每个分片将本地的聚合结果返回给协调节点。

1.2 协调节点的全局汇总

• 结果收集：协调节点会从所有分片中收集聚合结果。

• 全局汇总：协调节点会对所有分片的聚合结果进行全局汇总。例如：

  • 如果是 求和（sum），协调节点会将所有分片的求和结果相加。

  • 如果是 平均值（avg），协调节点会计算所有分片的平均值。

  • 如果是 分组（terms），协调节点会合并所有分片的分组结果，并重新排序。

• 返回最终结果：协调节点将最终的聚合结果返回给客户端。

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2. 具体示例

假设你执行以下聚合查询：

json

复制

POST /your_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "total_sales": {
      "sum": {
        "field": "sales"
      }
    }
  }
}

执行步骤

1. 查询分发：

   • 假设索引有3个分片（shard1, shard2, shard3）。

   • 协调节点将查询分发到 shard1、shard2 和 shard3。

2. 本地聚合：

   • shard1 计算本地的 sales 字段总和，假设结果为 1000。

   • shard2 计算本地的 sales 字段总和，假设结果为 1500。

   • shard3 计算本地的 sales 字段总和，假设结果为 2000。

3. 全局汇总：

   • 协调节点收集所有分片的聚合结果：1000（shard1） + 1500（shard2） + 2000（shard3）。

   • 协调节点计算全局总和：1000 + 1500 + 2000 = 4500。

4. 返回结果：

   • 协调节点将最终结果 4500 返回给客户端。

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3. 关于 from 和 size 的影响

在聚合查询中，from 和 size 参数通常用于控制返回的 文档数量，而不是聚合结果的数量。例如：

json

复制

POST /your_index/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10000,
  "aggs": {
    "total_sales": {
      "sum": {
        "field": "sales"
      }
    }
  }
}

• from 和 size 的作用：

  • from=0, size=10000 表示返回前10,000条文档。

  • 聚合操作是基于这10,000条文档进行的。

• 执行过程：

  • 每个分片会先根据 from 和 size 参数返回匹配的文档（最多10,000条）。

  • 然后在这些文档上执行本地聚合。

  • 协调节点会汇总所有分片的聚合结果。

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4. 分片聚合 vs 全局聚合

• 分片聚合：每个分片只处理自己分片内的数据，返回中间结果。

• 全局聚合：协调节点对所有分片的中间结果进行汇总，返回最终结果。

注意事项

1. 数据分布：聚合结果的准确性依赖于数据在分片中的分布。如果数据分布不均匀，可能会导致聚合结果不准确。

2. 性能问题：如果聚合查询涉及大量数据，可能会导致协调节点的内存和 CPU 资源消耗过高。

3. size 参数：在聚合查询中，size 参数通常用于控制返回的文档数量，而不是聚合结果的数量。如果需要控制聚合结果的数量，可以使用 terms 聚合的 size 参数。

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5. 总结

• 聚合查询的执行过程：

  • 每个分片先执行本地聚合。

  • 协调节点对所有分片的聚合结果进行全局汇总。

• from 和 size 的作用：

  • 控制返回的文档数量，而不是聚合结果的数量。

• 性能优化：

  • 避免在聚合查询中使用过大的 from 和 size 参数。

  • 使用 composite 聚合或 bucket_sort 聚合对聚合结果进行分页。

通过理解 Elasticsearch 的分布式聚合机制，可以更好地优化查询性能，避免资源浪费。