概述
继续跟中华石杉老师学习ES,第53篇
课程地址: https://www.roncoo.com/view/55
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Collect Model:戳这里
示例
当buckets数量特别多的时候,深度优先和广度优先如何选择?
举个例子:每个演员的每个电影的评论
每个演员的评论的数量 --> 每个演员的每个电影的评论的数量
评论数量排名前10个的演员 --> 每个演员的电影取到评论数量排名前5的电影
代码语言:javascript复制{
"aggs" : {
"actors" : {
"terms" : {
"field" : "actors",
"size" : 10,
"collect_mode" : "breadth_first"
},
"aggs" : {
"costars" : {
"terms" : {
"field" : "films",
"size" : 5
}
}
}
}
}
}
深度优先的方式去执行聚合操作的
代码语言:javascript复制 actor1 actor2 .... actor
film1 film2 film3 film1 film2 film3 ...film
比如说,我们有10万个actor,最后其实是主要10个actor就可以了
但是我们已经深度优先的方式,构建了一整颗完整的树出来了,10万个actor,每个actor平均有10部电影,10万 100万 --> 110万的数据量的一颗树
裁剪掉10万个actor中的99990 actor,99990 * 10 = film,剩下10个actor,每个actor的10个film裁剪掉5个,110万 --> 10 * 5 = 50个
构建了大量的数据,然后裁剪掉了99.99%的数据,浪费了
广度优先的方式去执行聚合
代码语言:javascript复制actor1 actor2 actor3 ..... n个actor
10万个actor,不去构建它下面的film数据,10万 --> 去掉99990,10个actor,构建出film,裁剪出其中的5个film即可,10万 ->取 50个
和深度优先的方式(110万取50个)相比,10倍的优势