关于#elasticsearch#的管道聚合问题，如何解决？

Question

原需求是多个字段groupby 查询terms的字段和求和，目前采用的是管道聚合符合要求，但数据量大（几千万条数据）之后反而很慢，求解决思路

GET xxx-20240929/_search
{
  "size": 0,
  "timeout": "5m",
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "bool": {
            "must_not": [
              {
                "term": {
                  "a.country": {
                    "value": "中国"
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "bool": {
            "must_not": [
              {
                "term": {
                  "b.country": {
                    "value": "中国"
                  }
                }
              }
            ]
          }
        }
      ],
      "must": [
        {
          "range": {
            "ts": {
              "gte": 1726290562000,
              "lte": 1726549762000
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {
      "ts": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "track_total_hits": true,
  "aggregations": {
    "totalCount": {
      "cardinality": {
        "script": {
          "source": "doc['hg'].value+'__##__'+doc['kp'].value",
          "lang": "painless"
        }
      }
    },
    "NAME": {
      "terms": {
        "script": {
          "source": "doc['hg'].value+'__##__'+doc['kp'].value",
          "lang": "painless"
        },
        "size": 50,
        "min_doc_count": 1,
        "shard_min_doc_count": 0,
        "show_term_doc_count_error": false,
        "order": [
          {
            "glowEnd": "desc"
          },
          {
            "_key": "asc"
          }
        ]
      },
      "aggregations": {
        "bytesToClient": {
          "sum": {
            "field": "glow.bytes_toclient"
          }
        },
        "bytesToServer": {
          "sum": {
            "field": "glow.bytes_toserver"
          }
        },
        "glowAge": {
          "sum": {
            "field": "glow.age"
          }
        },
        "hgpt": {
          "terms": {
            "field": "hgpt",
            "size": 100,
            "min_doc_count": 1,
            "shard_min_doc_count": 0,
            "show_term_doc_count_error": false,
            "order": [
              {
                "_count": "desc"
              },
              {
                "_key": "asc"
              }
            ]
          }
        },
        "kppt": {
          "terms": {
            "field": "kppt",
            "size": 100,
            "min_doc_count": 1,
            "shard_min_doc_count": 0,
            "show_term_doc_count_error": false,
            "order": [
              {
                "_count": "desc"
              },
              {
                "_key": "asc"
              }
            ]
          }
        },
        "glowEnd": {
          "max": {
            "field": "glow.end"
          }
        },
        "glowStart": {
          "min": {
            "field": "glow.start"
          }
        },
        "topHits": {
          "top_hits": {
            "from": 0,
            "size": 1,
            "version": false,
            "seq_no_primary_term": false,
            "explain": false,
            "sort": [
              {
                "ts": {
                  "order": "desc"
                }
              }
            ]
          }
        },
        "pages": {
          "bucket_sort": {
            "sort": [],
            "from": 1,
            "size": 50,
            "gap_policy": "SKIP"
          }
        }
      }
    }
  }
}

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

针对Elasticsearch管道聚合在处理大量数据时的性能问题，以下是几种可能的解决方案：

1. 调整查询策略：你的查询中包含多个条件（包括应该包含和不包含某些值），可能需要进行优化。确保所有的过滤条件都是必要的，并考虑是否可以合并或简化它们。例如，你可以尝试使用bool查询的filter子句替换should子句中的term查询，以提高性能。此外，检查查询的逻辑是否正确实现了你想要的业务逻辑。如果逻辑上能够减少过滤的范围或缩小数据量，则可能会提高查询速度。
2. 增加硬件资源：对于大量的数据处理，足够的内存和处理器资源是关键。如果你的服务器硬件资源有限，尝试升级服务器硬件或者使用云计算服务提供更高性能的计算资源。
3. 调整聚合结构：如果你的聚合过于复杂或嵌套太多层级，这可能会影响性能。考虑简化你的聚合结构或者调整管道聚合的层级。可能可以通过重新设计数据结构或者优化查询来避免过度的聚合。同时，尽量减少不必要的聚合和计算操作。针对你的问题描述，可以考虑合并一些不必要的聚合或合并相关字段的聚合以减少计算量。
4. 使用分页和分页参数：在你的聚合查询中使用了bucket_sort，它会涉及大量数据的排序操作。当数据量很大时，可能会导致性能问题。考虑使用分页参数（如from和size）来限制返回的数据量，以减少排序操作的负担。对于大量的数据聚合，尽量限制返回的结果数量。如果不需要所有的结果，可以使用分页来限制结果集的大小。另外，对于管道聚合中的某些子聚合，也可以考虑使用分页参数来限制数据的处理量。确保这些分页参数的设定合理以避免不必要的数据检索和计算成本。还需要检查是否存在过多数据分割的极端情况导致的效率下降（对于大量的聚合，由于数据的分布可能导致需要访问过多的分片）。考虑对字段进行优化处理或者优化数据分布策略。同时检查是否有数据倾斜问题（某些分片的数据量远大于其他分片）。针对这个问题可以使用Elasticsearch的动态路由来提高性能或者使用合适的数据分布策略避免数据倾斜。通过重新路由或创建适当的分片映射可以改善性能问题。还需要确保索引是有效的并且分配了足够的资源来执行这些复杂的聚合操作（特别是使用bucket_sort等需要大量内存的操作）。考虑对内存分配进行调整以支持更高效的查询处理（确保Elasticsearch有足够的内存资源来执行操作）。另外检查Elasticsearch集群的健康状态和配置设置是否正确（如是否开启了足够的分片）。5 调整集群架构或设置。可能需要将大规模数据处理分布在集群内的不同节点上进行负载分散或横向扩展来处理更多数据负载。同时检查集群配置是否适合当前的工作负载需求包括分片数量、副本数量等设置以满足数据的分布式处理和存储需求从而提高整体性能效率减少瓶颈和优化数据访问速度特别是在涉及大规模数据聚合时确保集群配置能够支持这些操作的需求。总之针对Elasticsearch管道聚合在处理大量数据时出现的性能问题需要从多个方面进行优化和调整包括查询策略、硬件资源、数据结构、分页参数以及集群架构和设置等以达到最佳性能状态根据您的实际需求和数据量调整优化方案是非常必要的如果需要更深入的技术支持和调整请与相关技术团队进行联系共同研究和解决相关问题以实现最优的解决方案和提高性能表现此外随着Elasticsearch版本的更新新版本可能会带来新的优化特性和功能请考虑升级到最新版本以获得更好的性能和稳定性表现希望这些解决方案能够帮助您解决Elasticsearch管道聚合在处理大量数据时出现的性能问题如有其他问题请随时提问祝您好运！