Elasticsearch: Rare Terms Aggregation

腾讯云大数据

修改于 2021-01-08 16:01:16

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修改于 2021-01-08 16:01:16

【腾讯云 Elasticsearch Service】高可用，可伸缩，云端全托管。集成X-Pack高级特性，适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景

在许多的情况下，我们做 terms聚合搜索的时候，我们想得到的是每个桶里满足条件的文档最多的搜索结果。但是有些情况，我们想寻找稀有的术语数量。尽管我们可以把我们的搜索结果按照升序来排序，但是对于很大数据的这种聚合操作很容易造成 unbunded error。在 Elasticsearch 了，Elastic提供了一种叫做 Rare Terms Aggregation 的方法。

它使用了可预测结果的资源高效算法。它是一种聚合，用于识别长系列关键词的尾部的数据，例如文档数较少的字词。从技术角度来看，稀有术语汇总通过维护术语映射以及与每个值关联的计数器来进行。每次识别该术语时，计数器都会增加。如果计数器超过预定义的阈值，则将该术语从map中删除并插入到 cuckoo filter。如果在 cuckoo filter 中找到了该术语，则假定该术语先前已从map中删除，并且是“常见的”。此聚合设计为比替代方案（将terms aggreation的size设置为：MAX_LONG）或通过计数递增排序项聚合（可能会导致 unbounded error）的内存效率更高。

Rare terms aggregation 有多种用例；例如，SIEM 用户经常对罕见事件感兴趣，这些罕见事件有时被怀疑是安全事件的体现。Rare terms aggregation 是Elastic在7.3版本中引入的新功能。

下面我们来用一个具体的例子来讲解。

准备数据

我们首先来下载我们的测试数据：

git clone https://github.com/liu-xiao-guo/best_games_json_data

然后我们通过Kibana把这个数据来导入到我们的Elasticsearch中：

在导入的过程中，我们选择Time field为year，并且指定相应的日期格式：

我们指定我们的索引名字为best_games：

我们可以查看一下一个样本的文档就像是下面的格式一样：

        "_source" : {          "global_sales" : 82.53,          "year" : 2006,          "image_url" : "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/e/e0/Wii_Sports_Europe.jpg/220px-Wii_Sports_Europe.jpg",          "platform" : "Wii",          "@timestamp" : "2006-01-01T00:00:00.000+08:00",          "user_score" : 8,          "critic_score" : 76,          "name" : "Wii Sports",          "genre" : "Sports",          "publisher" : "Nintendo",          "developer" : "Nintendo",          "id" : "wii-sports-wii-2006"        }

我们的这个数据里含有一个 genre 的字段，它表示游戏的种类。

聚合搜索

terms aggregation

为了说明问题，我们先来采用 terms aggregation 的方法，并使用升序的方式来进行查询：

GET best_games/_search{  "size": 0,  "aggs": {    "normal_genre": {      "terms": {        "field": "genre",        "order": {          "_count": "asc"        }      }    }  }}

我们可以看到这个结果：

  "aggregations" : {    "rare_genre" : {      "buckets" : [        {          "key" : "Strategy",          "doc_count" : 2        },        {          "key" : "Adventure",          "doc_count" : 7        },        {          "key" : "Puzzle",          "doc_count" : 8        },        {          "key" : "Simulation",          "doc_count" : 18        },        {          "key" : "Fighting",          "doc_count" : 19        }      ]    }  }

我们可以看到在 key 为 Strategy 里的文档有两个，而且文档的数值是按照升序的方法来进行排列的。

我们也许觉得这样的方法没有什么问题。它完全满足我们的需求。细心的开发者可以参考Elastic的 Terms aggeration 官方文档，可以看到这样的一段文字：

它的意思是使用升序来进行排序是不建议的一种方法。它会随着文档数量的增加而可能出现错误，特别是多 shard 进行搜索。为了克服这个问题，我们需要使用 Rare terms aggregation。

Rare terms aggregation

我们首先使用如下的命令来查询：

GET best_games/_search{  "size": 0,  "aggs": {    "rare_genre": {      "rare_terms": {        "field": "genre",        "max_doc_count": 1      }    }  }}

在这里，我们定义了 max_doc_count 为1。max_doc_count 参数用于控制术语可以具有的文档计数的上限。对于 rare terms aggregation 而言，它没有想 terms aggregation 那样有一个 size 的参数来控制返回数值的大小。这意味着将返回符合max_doc_count 条件的字词。 Rare terms aggregation 以这种方式起作用，以避免困扰术语聚合的升序问题。

但是，这的确意味着如果选择不正确，可以返回大量结果。为了限制此设置的危险，最大 max_doc_count 为100。

针对我们上面的用例，它返回的结果是：

{  "took" : 0,  "timed_out" : false,  "_shards" : {    "total" : 1,    "successful" : 1,    "skipped" : 0,    "failed" : 0  },  "hits" : {    "total" : {      "value" : 500,      "relation" : "eq"    },    "max_score" : null,    "hits" : [ ]  },  "aggregations" : {    "rare_genre" : {      "buckets" : [ ]    }  }}

也就是说所有的文档的数量都是大于1的，没有一个是少于1的。那么如果我们修改这个查询条件为：

GET best_games/_search{  "size": 0,  "aggs": {    "rare_genre": {      "rare_terms": {        "field": "genre",        "max_doc_count": 10      }    }  }}

那么返回的结果是：

  "aggregations" : {    "rare_genre" : {      "buckets" : [        {          "key" : "Strategy",          "doc_count" : 2        },        {          "key" : "Adventure",          "doc_count" : 7        },        {          "key" : "Puzzle",          "doc_count" : 8        }      ]    }

这次我们可以看到有三个返回的结果，而且他们的文档的数量都是小于10的。

参考：

【1】https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.3/search-aggregations-bucket-rare-terms-aggregation.html