ElasticSearch教程——fielddata原理初探

- 日理万妓 2021-09-27 21:48 399阅读 0赞

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1、博文[kibana嵌套聚合，下钻分析，聚合分析][kibana]中kibana嵌套聚合，下钻分析，聚合分析

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

{
      "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
    }

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

2、如果要对分词的field执行聚合操作，必须将fielddata设置为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
              }
            }
          }
        }
      }
    }

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

3、使用内置field不分词，对string field进行聚合

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（keyword在256字符内忽略分词）

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

{
      "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
            }
          ]
        }
      }
    }

4、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 ，也就是说如果你的某个field不分词，那么在index-time（建立索引的时候），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

对于分词field，必须打开和使用fielddata，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。

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

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？

大家自己思考一下，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。

[ElasticSearch]: https://blog.csdn.net/gwd1154978352/article/details/82781731
[kibana]: https://blog.csdn.net/gwd1154978352/article/details/84232960