本篇文章不是讲ElasticSearch（下面简称ES）聚合分析的基本概念和用法的，这些网上的资料很多，不清楚的可以自行查阅。

我下面聚合分析使用的数据都是kibana自带的，这样方便有些读者实际测试文中的示例。

基本概念

ES为了满足搜索的实时性，在聚合分析的一些场景会通过损失精准度的方式加快结果的返回。这其实ES在实时性和精准度中间的权衡。

需要明确的是，并不是所有的聚合分析都会损失精准度，比如min,max等这些就没有精准度的问题。

可能这样直接说不好理解，下面会有详细的分析。

问题描述

我们通过一个示例引入问题。

首先我会把kibana自带的航班信息索引(名为kibana_sample_data_flights)reindex到我自定义的一个索引(名为my_flights)中，我的mapping和自带的索引完全一样，唯一的区别在于我设置了20个分片。索引的设置如下：

PUT my_flights
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 20
  },
  "mappings" : {
      "properties" : {
        "AvgTicketPrice" : {
          "type" : "float"
        },
        省略其它部分

reindex（以后有专门的文章讲reindex）的过程比较慢，我的电脑大概需要一分钟左右。

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "kibana_sample_data_flights"
  },
  "dest": {
    "index": "my_flights"
  }
}

然后我们执行聚合分析的查询，这个查询是根据航班的目的地进行分桶。

GET my_flights/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "dest": {
      "terms": {
        "field": "DestCountry"
      }
    }
  }
}

结果如下，

{
  "took" : 9,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 20,
    "successful" : 20,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 10000,
      "relation" : "gte"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "dest" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 52,
      "sum_other_doc_count" : 3187,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "IT",
          "doc_count" : 2371
        },
        {
          "key" : "US",
          "doc_count" : 1987
        },

        其它部分省略

在返回结果的aggregations中，有两个值：doc_count_error_upper_bound和sum_other_doc_count，我先来解释下，

• doc_count_error_upper_bound：表示没有在这次聚合中返回，但是可能存在的潜在聚合结果。

• sum_other_doc_count：表示这次聚合中没有统计到的文档数。这个好理解，因为ES统计的时候默认只会根据count显示排名前十的分桶。如果分类（这里是目的地）比较多，自然会有文档没有被统计到。

而这个doc_count_error_upper_bound就是我们本文要关注的重点对象，这个指标其实就是告诉用户本次的聚合结果究竟有多不精确。

问题分析

ES基于分布式，聚合分析的请求都是分发到所有的分片上单独处理，最后汇总结果。ES的terms聚合本身是前几个（size指定）结果，这就导致了结果必然有误差。

如上图所示，我们进行一个terms分桶查询，取前面3个结果。ES给出的结果是 A，B，C三个term，文档数量分别是12, 6, 4。

但是我们看最下面两个分片上的文档分布，人工也能看出来其实D应该是在结果中的，因为D的文档数量有6个，比C多，所以比较精确的结果应该是A，B，D。

产生问题的原因在于ES在对每个分片单独处理的时候，第一个分片的结果是A,B,C，第二个分片是A,B,D，并且第一个分片的C的文档数量大于D。所以汇总后的结果是A,B,C。

如何提高精准度

讨论完了问题，现在来看看如何解决问题。一般的方案有几种：

不分片

设置主分片为1，也就是不分片了。这个显而易见，上面分析聚合不精确的核心原因就在于分片，所以不分片肯定可以解决问题。但是缺点也是显然的，只适用于数据量小的情况下，如果数据量大都在一个分片上会影响ES的性能。

我们来做个测试，看看不分片的效果。我们使用自带的kibana_sample_data_flights索引来执行分桶聚合。

GET kibana_sample_data_flights/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "dest": {
      "terms": {
        "field": "DestCountry"      
        , "size": 3
      }
    }
  }
}

结果是，

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 10000,
      "relation" : "gte"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "dest" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 7605,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "IT",
          "doc_count" : 2371
        },
        其它部分省略

因为kibana_sample_data_flights索引的分片数量是1，所以没有损失精准度。

提高聚合的数量

如下所示，把size设置成20（默认情况是10）聚合查询。size是指定聚合返回的结果数量。返回的结果越多，精确度肯定就越高。

GET my_flights/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "dest": {
      "terms": {
        "field": "DestCountry"      
        , "size": 20
      }
    }
  }
}

结果，

"aggregations" : {
    "dest" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 571,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "IT",
          "doc_count" : 2371
        },
        其它部分省略

结果也是没有精准度的损失了。

调大shard_size值

这个值表示要从分片上拿来计算的文档数量。默认情况下和size是一样的。取得size的值越大，结果会越接近准确，不过很明显会影响性能。

总结

1. ES某些聚合统计会存在损失精准度的问题

2. 损失精准度的原因是分片处理中间结果，汇总引起的误差，是ES实时性和精准度的权衡

3. 可以通过调大shard_size等方法增加精准度 

转载：ES系列之原来ES的聚合统计不准确啊