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聚合查询的缓存与索引优化在ElasticSearch中

2022-05-215.3k 阅读

ElasticSearch聚合查询基础

Elasticsearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，广泛应用于全文搜索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合。聚合（Aggregations）是 Elasticsearch 中强大的数据分析功能，允许用户对文档集合进行复杂的统计计算。

聚合操作可以分为两类：度量聚合（Metrics Aggregations）和桶聚合（Bucket Aggregations）。度量聚合用于计算统计值，如平均值、总和、最大值等。例如，计算一组商品价格的平均值：

{
    "aggs": {
        "avg_price": {
            "avg": {
                "field": "price"
            }
        }
    }
}

上述代码中，avg_price 是聚合的名称，avg 表示这是一个平均值的度量聚合，field 指定了要计算平均值的字段为 price。

桶聚合则是根据某些条件将文档分组到不同的桶中。例如，按照商品类别对商品进行分组：

{
    "aggs": {
        "product_categories": {
            "terms": {
                "field": "category"
            }
        }
    }
}

这里，product_categories 是聚合名称，terms 是桶聚合类型，field 为 category，表示按照 category 字段的值进行分组。

聚合查询的缓存机制

在 Elasticsearch 中，缓存机制对于聚合查询的性能优化起着关键作用。Elasticsearch 有多种缓存类型，与聚合查询相关的主要是分片请求缓存（Shard Request Cache）。

分片请求缓存原理

分片请求缓存存储在每个分片的节点上，它缓存了整个分片上的查询结果。当相同的查询再次到达该分片时，Elasticsearch 可以直接从缓存中返回结果，而无需重新执行查询。这大大减少了查询处理时间，提高了系统的响应速度。

缓存的 key 是基于查询的内容生成的，包括查询条件、聚合定义等。只要查询内容完全相同，就可以命中缓存。例如，对于以下两个完全相同的聚合查询：

// 第一次查询
{
    "aggs": {
        "avg_price": {
            "avg": {
                "field": "price"
            }
        }
    }
}

// 第二次查询，内容与第一次完全相同
{
    "aggs": {
        "avg_price": {
            "avg": {
                "field": "price"
            }
        }
    }
}

如果第一次查询结果被缓存，第二次查询就可以直接从缓存中获取结果。

启用与配置分片请求缓存

默认情况下，分片请求缓存是启用的，但可以通过 Elasticsearch 的配置文件进行调整。在 elasticsearch.yml 文件中，可以设置缓存的大小等参数：

indices.requests.cache.enable: true
indices.requests.cache.size: 10%

indices.requests.cache.enable 用于开启或关闭分片请求缓存，设置为 true 表示启用。indices.requests.cache.size 定义了缓存占用堆内存的比例，这里设置为 10%。

不过，需要注意的是，缓存并非总是有益的。如果数据更新频繁，缓存可能会很快过期，导致缓存命中率降低，反而增加了内存开销。

缓存失效与更新

缓存失效机制是确保缓存数据有效性的关键。当索引发生更改（如文档的新增、删除、更新）时，相关分片的缓存会自动失效。例如，当一个商品的价格被更新后，包含该商品的分片上与价格相关的聚合查询缓存就会失效。

此外，还可以手动清除缓存。通过 Elasticsearch 的 API，可以清除整个索引或特定分片的缓存：

# 清除整个索引的缓存
POST /your_index/_cache/clear

# 清除特定分片的缓存
POST /your_index/_shard_stores/<shard_id>/cache/clear

这里，your_index 是索引名称，<shard_id> 是具体的分片 ID。

聚合查询的索引优化

除了缓存机制，合理的索引设计对于聚合查询性能同样至关重要。

字段数据类型与索引设置

选择合适的字段数据类型是优化的第一步。例如，对于数值类型的字段，如果只需要进行聚合计算而不需要全文搜索，可以将其设置为 keyword 类型，以减少索引开销。

{
    "mappings": {
        "properties": {
            "price": {
                "type": "keyword",
                "doc_values": true
            }
        }
    }
}

上述代码中，price 字段设置为 keyword 类型，并启用了 doc_values。doc_values 是一种列式存储结构，对于聚合操作非常高效，因为它可以快速定位和读取字段值。

复合索引与多字段聚合

在进行多字段聚合时，可以考虑创建复合索引。例如，当需要按照商品类别和品牌进行聚合时，可以创建一个复合索引：

{
    "mappings": {
        "properties": {
            "category_brand": {
                "type": "keyword",
                "fields": {
                    "category": {
                        "type": "keyword"
                    },
                    "brand": {
                        "type": "keyword"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

这样，在进行聚合时，可以直接基于 category_brand 字段进行操作，提高查询效率：

{
    "aggs": {
        "category_brand_agg": {
            "terms": {
                "field": "category_brand"
            }
        }
    }
}

索引的分片与副本设置

分片和副本的合理设置也会影响聚合查询性能。分片数量决定了数据的分布和并行处理能力。对于大规模数据集，适当增加分片数量可以提高查询并行度，但过多的分片会增加管理开销。

# 创建索引时设置分片和副本数量
PUT /your_index
{
    "settings": {
        "number_of_shards": 5,
        "number_of_replicas": 1
    }
}

这里，number_of_shards 设置为 5，表示将索引分为 5 个分片，number_of_replicas 设置为 1，表示每个分片有一个副本。副本主要用于提高数据可用性和读性能，但也会占用额外的存储空间。

复杂聚合查询的优化策略

在实际应用中，经常会遇到复杂的聚合查询，涉及多层次的桶聚合和度量聚合。对于这类查询，优化策略更为关键。

聚合顺序优化

在设计复杂聚合查询时，聚合的顺序对性能有显著影响。一般来说，应该先进行过滤性强的桶聚合，再进行度量聚合。例如，当需要先按照国家分组，再计算每个国家内商品的平均价格时：

{
    "aggs": {
        "countries": {
            "terms": {
                "field": "country"
            },
            "aggs": {
                "avg_price": {
                    "avg": {
                        "field": "price"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

这样的顺序可以先通过 terms 桶聚合将文档按国家分组，减少后续 avg 度量聚合的计算量。

减少数据传输量

在复杂聚合查询中，尽量减少从 Elasticsearch 传输到客户端的数据量。可以通过设置 size 参数来限制返回的桶数量。例如，只需要获取平均价格最高的前 10 个国家：

{
    "aggs": {
        "countries": {
            "terms": {
                "field": "country",
                "size": 10
            },
            "aggs": {
                "avg_price": {
                    "avg": {
                        "field": "price"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

使用脚本聚合

对于一些无法通过内置聚合函数实现的复杂计算，可以使用脚本聚合。不过，脚本聚合通常性能较低，应谨慎使用。例如，计算商品价格的自定义加权平均值：

{
    "aggs": {
        "weighted_avg_price": {
            "scripted_metric": {
                "init_script": "state.total = 0; state.count = 0",
                "map_script": "state.total += doc['price'].value * doc['weight'].value; state.count += doc['weight'].value",
                "combine_script": "double total = 0; long count = 0; for (def s : states) { total += s.total; count += s.count } return total / count",
                "reduce_script": "double total = 0; long count = 0; for (def s : states) { total += s.total; count += s.count } return total / count"
            }
        }
    }
}

上述代码中，init_script 用于初始化状态变量，map_script 对每个文档进行计算，combine_script 和 reduce_script 用于合并和最终计算结果。

性能监控与调优工具

为了确保聚合查询的性能，需要使用性能监控和调优工具。

Elasticsearch 内置监控 API

Elasticsearch 提供了一系列内置的监控 API。例如，_cat/indices API 可以查看索引的基本信息，包括文档数量、存储大小等：

GET _cat/indices?v

_cat/shards API 用于查看分片的状态：

GET _cat/shards?v

这些 API 可以帮助我们了解索引和分片的健康状况，为性能调优提供依据。

Kibana 监控功能

Kibana 是 Elasticsearch 的可视化工具，提供了强大的监控功能。在 Kibana 的监控界面中，可以查看集群的整体性能指标，如 CPU 使用率、内存使用情况、索引写入和查询速率等。同时，还可以深入查看具体索引和分片的性能数据，直观地发现性能瓶颈。

慢查询日志

Elasticsearch 的慢查询日志可以记录执行时间较长的查询，包括聚合查询。通过配置 slowlog 参数，可以设置慢查询的阈值。例如，在 elasticsearch.yml 文件中：

index.search.slowlog.threshold.query.warn: 10s
index.search.slowlog.threshold.query.info: 5s
index.search.slowlog.threshold.query.debug: 2s
index.search.slowlog.threshold.fetch.warn: 1s
index.search.slowlog.threshold.fetch.info: 800ms
index.search.slowlog.threshold.fetch.debug: 500ms

上述配置表示，当查询执行时间超过 10 秒时记录警告日志，超过 5 秒记录信息日志，超过 2 秒记录调试日志。对于获取结果阶段，超过 1 秒记录警告日志，超过 800 毫秒记录信息日志，超过 500 毫秒记录调试日志。通过分析慢查询日志，可以针对性地优化聚合查询。

实际案例分析

下面通过一个实际案例来展示聚合查询的缓存与索引优化的效果。

案例背景

假设有一个电商平台，存储了大量的商品信息，包括商品名称、价格、类别、品牌、产地等字段。需要经常进行聚合查询，如按照类别统计商品的平均价格、按照品牌和产地统计商品数量等。

优化前的情况

最初，索引设计较为简单，所有字段都采用默认的 text 类型，未启用 doc_values。聚合查询频繁，且响应时间较长。例如，按照类别统计平均价格的查询，平均响应时间达到 500 毫秒。

优化措施

  1. 索引优化：将价格字段改为 keyword 类型并启用 doc_values，对类别、品牌和产地字段创建复合索引。
{
    "mappings": {
        "properties": {
            "price": {
                "type": "keyword",
                "doc_values": true
            },
            "category_brand_origin": {
                "type": "keyword",
                "fields": {
                    "category": {
                        "type": "keyword"
                    },
                    "brand": {
                        "type": "keyword"
                    },
                    "origin": {
                        "type": "keyword"
                    }
                }
            }
        }
    }
}
  1. 缓存配置：调整分片请求缓存的大小，将其占堆内存比例从默认的 10% 提高到 20%，以适应频繁的聚合查询。
indices.requests.cache.size: 20%
  1. 聚合顺序优化：对于复杂的多字段聚合查询，优化聚合顺序，先进行过滤性强的桶聚合。例如，在按照品牌和产地统计商品数量时，先按照品牌分组，再在每个品牌组内按照产地分组。
{
    "aggs": {
        "brands": {
            "terms": {
                "field": "brand"
            },
            "aggs": {
                "origins": {
                    "terms": {
                        "field": "origin"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

优化后的效果

经过上述优化后，按照类别统计平均价格的查询响应时间缩短到 100 毫秒以内，复杂的多字段聚合查询响应时间也有显著提升。同时，由于缓存命中率提高，系统整体的资源利用率也得到改善。

应对高并发聚合查询

在高并发场景下，聚合查询的性能挑战更为严峻，需要采取一些额外的策略来确保系统的稳定性和响应速度。

负载均衡

使用负载均衡器将高并发的聚合查询请求均匀分配到多个 Elasticsearch 节点上。常见的负载均衡器有 Nginx、HAProxy 等。通过负载均衡，可以避免单个节点承受过多压力，提高系统的整体吞吐量。

例如，使用 Nginx 作为负载均衡器，配置如下：

upstream elasticsearch_cluster {
    server elasticsearch_node1:9200;
    server elasticsearch_node2:9200;
    server elasticsearch_node3:9200;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://elasticsearch_cluster;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
}

上述配置中，upstream 定义了 Elasticsearch 集群的节点，server 部分将请求转发到集群节点。

批量请求与异步处理

对于一些可以合并的聚合查询，可以将多个查询合并为一个批量请求，减少网络开销。Elasticsearch 提供了 _msearch API 支持批量查询。

POST _msearch
{ "index": "your_index" }
{ "aggs": { "avg_price": { "avg": { "field": "price" } } } }
{ "index": "your_index" }
{ "aggs": { "product_count": { "value_count": { "field": "product_id" } } } }

同时，采用异步处理方式，将聚合查询任务放入队列中，由后台线程逐步处理，避免阻塞前端请求。可以使用消息队列如 RabbitMQ、Kafka 等来实现异步处理。

缓存预热

在高并发场景下，缓存预热是提高初始响应速度的有效方法。在系统启动或负载较低时，预先执行一些常见的聚合查询，将结果缓存起来。这样，当高并发请求到来时，就可以直接从缓存中获取结果，减少响应时间。

例如，可以编写一个脚本，在系统启动时执行一系列热门聚合查询：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(['http://localhost:9200'])

queries = [
    { "aggs": { "avg_price": { "avg": { "field": "price" } } } },
    { "aggs": { "category_count": { "terms": { "field": "category" } } } }
]

for query in queries:
    es.search(index='your_index', body=query)

上述 Python 脚本使用 elasticsearch 库连接到 Elasticsearch 集群，并执行预先定义的聚合查询。

与其他技术结合优化

Elasticsearch 的聚合查询性能还可以通过与其他技术结合来进一步优化。

与缓存数据库结合

除了 Elasticsearch 自身的分片请求缓存，还可以结合外部缓存数据库，如 Redis。对于一些不经常变化且查询频繁的聚合结果，可以将其存储在 Redis 中。当接收到聚合查询请求时，先检查 Redis 中是否有缓存结果，如果有则直接返回，否则再查询 Elasticsearch，并将结果存入 Redis。

例如，使用 Python 和 Redis 实现这一过程：

import redis
from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(['http://localhost:9200'])
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

query_key = 'avg_price_aggregation'
cached_result = r.get(query_key)

if cached_result:
    print('从 Redis 缓存获取结果:', cached_result.decode('utf-8'))
else:
    query = { "aggs": { "avg_price": { "avg": { "field": "price" } } } }
    result = es.search(index='your_index', body=query)
    avg_price = result['aggregations']['avg_price']['value']
    r.set(query_key, str(avg_price))
    print('从 Elasticsearch 获取结果并缓存到 Redis:', avg_price)

与大数据处理框架结合

对于超大规模数据集的聚合分析，可以结合大数据处理框架，如 Apache Spark。Spark 可以利用其分布式计算能力对 Elasticsearch 中的数据进行预处理和聚合，然后将结果返回。这样可以充分发挥 Spark 的并行计算优势，提高聚合查询性能。

例如，使用 PySpark 连接 Elasticsearch 并进行聚合计算：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName('Elasticsearch Aggregation').getOrCreate()

es_read_conf = {
    "es.nodes": "localhost",
    "es.port": "9200",
    "es.resource": "your_index/_doc"
}

df = spark.read.format("org.elasticsearch.spark.sql").options(**es_read_conf).load()

agg_result = df.groupBy('category').avg('price').collect()

for row in agg_result:
    print(row)

上述代码使用 PySpark 读取 Elasticsearch 中的数据，并按照 category 分组计算平均价格。

未来发展趋势与展望

随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，Elasticsearch 聚合查询的缓存与索引优化也将不断演进。

智能化缓存管理

未来，Elasticsearch 可能会引入更智能化的缓存管理机制。通过机器学习算法分析查询模式和数据更新频率，动态调整缓存策略。例如，对于更新频繁但查询量也大的索引，采用更细粒度的缓存更新策略，在保证缓存数据一致性的同时，提高缓存命中率。

索引优化自动化

自动化工具将在索引优化中发挥更大作用。可以根据数据特征和查询模式自动生成最优的索引结构，包括字段类型选择、复合索引创建等。这将大大减轻开发人员的负担，提高索引优化的效率和准确性。

融合新技术

随着硬件技术的发展，如 NVMe 存储设备的普及，Elasticsearch 可能会更好地利用这些新技术来优化聚合查询性能。例如，利用 NVMe 设备的高速读写特性，加速索引的加载和数据的读取，进一步提升聚合查询的响应速度。同时，与新兴的人工智能和深度学习技术结合，实现更智能、更高效的聚合分析。