转载自：https://blog.csdn.net/u010454030/article/details/71762838
我们都知道Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎，每个索引都可以有多个分片，用来将一份大索引的数据切分成多个小的物理索引，解决单个索引数据量过大导致的性能问题，另外每个shard还可以配置多个副本，来保证高可靠以及更好的抗并发的能力。
将一个索引切分成多个shard，大多数时候是没有问题的，但是在es里面如果索引被切分成多个shard，在使用group进行聚合时，可能会出现问题，这个在官网文档里，描述也非常清楚
下面就针对官网的例子，描述下，group count如果有多个shard可能会出现的问题
假设我们现在，我们有一份商品的索引数据，它有3个shard，每个shard的数据如下所示：
image.png
现在我们的需求是，按商品分组求top5的商品，es收到这个请求后，会去搜索这三个shard，然后子每个shard上面取top5，数据如下图所示：
image.png
最后，将三个shard的top5的数据，最后做一下汇聚然后最终排序取top5结果如下图：
image.png
最后我们发现这个top5的结果，并不是100%精确的，只是一个近似精确的结果值：
Product A在所有top5的shard数据里面都存在，所以它的结果是精确的， Product C仅仅返回了 shard A 和 C里面的top5的数据，所以这里显示50是不精确的， Product C在shard B里面也存在，但是它在 top5里面没有出现，所以group后的结果实际上是有误差的，再来看下 Product Z仅仅返回了2个shards的数据 因为第三个里面不存在，所以它的结果是准确的，最后我们注意下 Product H实际上它的总数是44，横跨三个shard 但是它在每个shard的top5里面并没有出现，所以最终的top5里面也没有这条数据，这样看来最终的top5的值并不是100% 准确的，这一点在设计和使用es的时候需要特别注意。
虽然我们可以调大返回size的个数来提高精确度，但是size个数的提升，也意味着有更多的数据会被返回，从而会导致检索性能的下降，这一点是需要找到平衡点的。
那么有没有方法避免这种不精确的统计的呢？
答案是有的，es官网文档里面也提到，总共有2种：
第一种：
聚合操作在单个shard时是精确的，也就是说我们索引的数据全部插入到一个shard的时候 它的聚合统计结果是准确的。
第二种：
在索引数据的时候，使用route路由字段，将所有聚合的数据分布到同一个shard即可，这样再聚合时也是精确的。
上面的两种办法都是可以解决的，第一种适合数据量不大的场景下，我们直接把数据放在一份索引里面，第二种办法适合数据量比较大的场景下，我们通过业务字段将相同属性的数据路由在同一个shard里面即可，具体使用哪个需要和具体的业务场景相结合。
总结：
es虽然很强大，但是在一些场景下也是有局限的，比如上面提到的聚合分组的这个情况，或者聚合分组+分页的情况，此外min，max，sum这些函数在多个shard中聚合结果是准确的，count是近似准确的，但是es能保证top 前几的数据是精确的，这也是为什么搜索引擎一般都返回top n数据作为最终的返回结果，当然上面提到那个例子，如果聚合的key本来就很少，那么它的聚合结果也是准确的，比如按性别，月份聚合，因为这些返回的key，都是有限的，所以结果没问题，但是一旦对分组的个数没法确定，这种情况下出现问题的几率就比较大，跨表或者跨分片聚合其实在任何db系统里面都会存在这种问题，所以我们应该尽量在设计业务时就考虑到这种特殊情况，然后最终做特殊处理。
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