概述
继续跟中华石杉老师学习ES，第45篇
课程地址： https://www.roncoo.com/view/55
易并行聚合算法
有些聚合分析的算法，是很容易就可以并行的，比如说 max
有些聚合分析的算法，是不好并行的，比如说，count(distinct)，并不是说，在每个node上，直接就出一些distinct value，就可以的，因为数据可能会很多.
es会采取近似聚合的方式，就是采用在每个node上进行近估计的方式，得到最终的结论，cuont(distcint)，假设数据有100万，近似聚合算法可能估计出来105万或者95万 --> 5%左右的错误率
近似估计后的结果，不完全准确，但是速度会很快，一般会达到完全精准的算法的性能的数十倍
三角选择原则
精准 实时 大数据 --> 3个里面只能选择2个
- （1）精准 实时: 没有大数据，数据量很小，那么一般就是单击跑，随便你则么玩儿就可以
- （2）精准 大数据：hadoop，批处理，非实时，可以处理海量数据，保证精准，可能会跑几个小时
- （3）大数据 实时：es，不精准，近似估计，可能会有百分之几的错误率
近似聚合算法
近似聚合算法 ： https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_approximate_aggregations.html
- 如果采取近似估计的算法：延时在100ms左右，0.5%错误
- 如果采取100%精准的算法：延时一般在几秒~几十秒，甚至几十分钟，几小时， 0%错误
