JAVA Elasticsearch 聚合报错？Fielddata 与 doc_values 策略讲解

大家好，今天我们来聊聊在使用 Java 访问 Elasticsearch 进行聚合操作时可能遇到的一个常见错误，以及理解 fielddata 和 doc_values 这两个关键概念。

问题背景：聚合报错与 fielddata

在 Elasticsearch 中，聚合操作允许我们对数据进行分组和统计。例如，我们可以统计每个用户的订单数量，或者计算某个商品的平均价格。然而，当我们在尝试对文本类型的字段进行聚合时，可能会遇到类似如下的错误：

Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [your_field_name] in order to load fielddata in memory more safely.

这个错误信息告诉我们，默认情况下，文本字段 (text field) 不允许使用 fielddata。那么，fielddata 到底是什么？为什么 Elasticsearch 要默认禁用它？

fielddata：一种内存数据结构

fielddata 是一种内存数据结构，用于支持对文本字段进行聚合、排序和脚本操作。当我们对一个文本字段执行这些操作时，Elasticsearch 需要将该字段的所有值加载到内存中，并以一种可以快速访问的形式组织起来。这种内存中的数据结构就是 fielddata。

为什么需要 fielddata？

简单来说，Elasticsearch 的倒排索引 (inverted index) 擅长查找包含特定词条 (term) 的文档。但对于聚合和排序等操作，我们需要知道每个文档中特定字段的值，而不是哪些文档包含哪些词条。 fielddata 正是弥补了这个差距，它将倒排索引转换为一种面向文档的数据结构，允许我们按文档 ID 快速查找字段值。

fielddata 的代价：内存占用

fielddata 的主要问题在于其内存占用。对于包含大量文本的字段，fielddata 可能会占用大量的内存，甚至导致 OutOfMemoryError。尤其是在多租户环境中，或者当索引包含大量文档时，这个问题会更加突出。

fielddata 的使用场景

尽管存在内存占用的问题，fielddata 在某些情况下仍然是必要的。例如，当你需要对文本字段进行精确的字符串排序时，或者当你需要在脚本中使用文本字段的值时。

doc_values：一种持久化数据结构

为了解决 fielddata 的内存占用问题，Elasticsearch 引入了 doc_values。 doc_values 是一种持久化的、面向文档的数据结构，存储在磁盘上。它们在索引时生成，并且在查询时可以被加载到内存中。

doc_values 与 fielddata 的区别

特性	`fielddata`	`doc_values`
存储位置	内存	磁盘 (可以缓存到内存)
生成时间	查询时 (首次需要该字段进行聚合/排序/脚本操作)	索引时
内存占用	高	低 (只有需要时才加载到内存)
适用场景	精确字符串排序、脚本操作等	聚合、排序、脚本操作 (大多数情况下是首选方案)
支持字段类型	文本字段、数值字段、日期字段等	除了 `analyzed` 文本字段外的所有字段类型

为什么 doc_values 更好？

降低内存占用： doc_values 存储在磁盘上，只有在需要时才加载到内存，从而大大降低了内存占用。
提高查询性能： doc_values 在索引时生成，这意味着查询时不需要进行实时计算，从而提高了查询性能。
支持更多字段类型： doc_values 支持大多数字段类型，包括数值字段、日期字段、地理位置字段等。

analyzed 文本字段的特殊性

doc_values 不支持 analyzed 文本字段。 analyzed 文本字段会被分词器处理，生成多个词条。如果直接对这些词条进行聚合，可能会得到不准确的结果。例如，如果我们要统计某个句子中每个单词出现的次数，直接对 analyzed 文本字段进行聚合是不行的，因为每个单词都被分词器处理过了。

如何解决聚合 analyzed 文本字段的问题？

解决这个问题有两种常用的方法：

使用 keyword 子字段： 在 Elasticsearch 的 mapping 中，我们可以为文本字段定义一个 keyword 子字段。 keyword 子字段不会被分词器处理，而是将整个文本作为一个词条进行索引。这样，我们就可以对 keyword 子字段进行聚合。
使用 fielddata： 虽然 fielddata 默认被禁用，但我们可以手动启用它。但需要谨慎使用，并确保有足够的内存。

代码示例：使用 keyword 子字段进行聚合

首先，我们需要创建一个包含 keyword 子字段的 mapping。例如：

import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory;
import java.io.IOException;

public class IndexMapping {

    public static void createIndexWithKeywordField(RestHighLevelClient client, String indexName) throws IOException {
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest(indexName);

        XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder();
        builder.startObject();
        {
            builder.startObject("properties");
            {
                builder.startObject("title");
                {
                    builder.field("type", "text");
                    builder.startObject("fields");
                    {
                        builder.startObject("keyword");
                        {
                            builder.field("type", "keyword");
                        }
                        builder.endObject();
                    }
                    builder.endObject();
                }
                builder.endObject();
            }
            builder.endObject();
        }
        builder.endObject();

        request.mapping(builder);

        CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);

        System.out.println("Index created: " + createIndexResponse.isAcknowledged());
    }
}

这个示例代码创建了一个名为 title 的文本字段，并为其定义了一个名为 keyword 的子字段。

然后，我们可以使用 Java 代码对 title.keyword 字段进行聚合：

import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;

import java.io.IOException;

public class AggregationExample {

    public static void aggregateByKeyword(RestHighLevelClient client, String indexName) throws IOException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName);
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();

        searchSourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.terms("title_keywords").field("title.keyword"));

        searchRequest.source(searchSourceBuilder);

        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        Terms titleKeywords = searchResponse.getAggregations().get("title_keywords");

        for (Terms.Bucket bucket : titleKeywords.getBuckets()) {
            System.out.println("Term: " + bucket.getKeyAsString() + ", Count: " + bucket.getDocCount());
        }
    }
}

这个示例代码使用 AggregationBuilders.terms() 方法对 title.keyword 字段进行聚合，并打印每个词条的计数。

代码示例：启用 fielddata (谨慎使用)

如果确实需要对 analyzed 文本字段进行聚合，并且确认有足够的内存，可以手动启用 fielddata。例如：

import org.elasticsearch.action.admin.indices.mapping.put.PutMappingRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory;
import org.elasticsearch.index.mapper.TextFieldMapper;

import java.io.IOException;

public class EnableFielddata {

    public static void enableFielddataForTextField(RestHighLevelClient client, String indexName, String fieldName) throws IOException {
        PutMappingRequest request = new PutMappingRequest(indexName);

        XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder();
        builder.startObject();
        {
            builder.startObject("properties");
            {
                builder.startObject(fieldName);
                {
                    builder.field("type", "text");
                    builder.field("fielddata", true);
                }
                builder.endObject();
            }
            builder.endObject();
        }
        builder.endObject();

        request.source(builder);

        client.indices().putMapping(request, RequestOptions.DEFAULT);

        System.out.println("Fielddata enabled for field: " + fieldName);
    }
}

重要提示： 启用 fielddata 可能会导致内存问题。建议在生产环境中进行充分的测试，并监控 Elasticsearch 的内存使用情况。

最佳实践建议

优先使用 keyword 子字段： 对于需要进行聚合和排序的文本字段，建议使用 keyword 子字段。这样可以避免 fielddata 的内存问题，并提高查询性能。
谨慎使用 fielddata： 只有在确实需要对 analyzed 文本字段进行聚合，并且确认有足够的内存时，才应该考虑启用 fielddata。
监控 Elasticsearch 的内存使用情况： 启用 fielddata 后，需要密切监控 Elasticsearch 的内存使用情况，并及时调整配置。
合理规划索引结构： 在设计索引结构时，应该充分考虑聚合和排序的需求，并选择合适的字段类型。
了解数据特点： 在选择 fielddata 或 doc_values 时，需要了解数据的特点，例如字段值的长度、唯一值的数量等。

总结：掌握数据结构，合理应对聚合问题

理解 fielddata 和 doc_values 的区别和适用场景至关重要。优先使用 keyword 子字段，谨慎使用 fielddata，并密切监控 Elasticsearch 的内存使用情况，可以帮助我们避免聚合报错，并提高 Elasticsearch 的性能和稳定性。

扩展：其他可能导致聚合报错的原因

除了 fielddata 和 doc_values 之外，还有一些其他原因可能导致聚合报错。例如：

字段类型不匹配： 聚合操作只能应用于支持聚合的字段类型。例如，不能对 binary 类型的字段进行聚合。
查询语句错误： 如果查询语句中存在语法错误，可能会导致聚合报错。
索引损坏： 如果索引损坏，可能会导致聚合报错。
Elasticsearch 版本问题： 某些 Elasticsearch 版本可能存在 bug，导致聚合报错。

当遇到聚合报错时，应该首先检查错误信息，然后逐步排查可能的原因。

进一步探索：高级聚合技巧

Elasticsearch 提供了丰富的聚合功能，除了简单的 terms 聚合之外，还有很多高级聚合技巧可以帮助我们更深入地分析数据。例如：

嵌套聚合： 可以在一个聚合中嵌套另一个聚合，从而实现更复杂的数据分析。
管道聚合： 可以对聚合的结果进行进一步的计算和处理。
地理位置聚合： 可以对地理位置数据进行聚合，例如统计某个区域内的用户数量。

学习和掌握这些高级聚合技巧，可以帮助我们更好地利用 Elasticsearch 的强大功能。

结束语：灵活运用策略，优化聚合性能

希望今天的讲解能够帮助大家更好地理解 fielddata 和 doc_values，并解决在使用 Java 访问 Elasticsearch 进行聚合操作时可能遇到的问题。记住，选择合适的策略，才能让我们的聚合操作更加高效、稳定。

JAVA Elasticsearch 聚合报错？Fielddata 与 doc_values 策略讲解

发表回复 取消回复

发表回复取消回复