面试题：ElasticSearch中位数绝对偏差聚合的实现原理及优化

Question

详细描述ElasticSearch中中位数绝对偏差聚合的实现原理。如果在大规模数据下，该聚合操作性能不佳，你会从哪些方面进行优化？

Answer 1

ElasticSearch中位数绝对偏差聚合实现原理

1. 数据收集：
   • ElasticSearch首先从各个分片收集数据。当执行聚合请求时，请求会被发送到包含相关数据的所有分片。每个分片独立地处理自己的数据子集。
2. 排序：
   • 分片内数据收集完成后，对数据进行排序。这是计算中位数及中位数绝对偏差的基础，因为中位数的计算依赖于有序的数据序列。
3. 计算中位数：
   • 如果数据量为奇数，中位数就是排序后数据序列中间位置的数值。例如，对于数据序列 [1, 3, 5]，中位数为 3。
   • 如果数据量为偶数，中位数是中间两个数的平均值。例如，对于数据序列 [1, 3, 5, 7]，中位数为 (3 + 5) / 2 = 4。
4. 计算绝对偏差：
   • 计算每个数据点与中位数的绝对偏差。即对于每个数据值 (x_i)，计算 (|x_i - \text{Median}|)。例如，数据序列 [1, 3, 5]，中位数为 3，绝对偏差分别为 (|1 - 3| = 2)，(|3 - 3| = 0)，(|5 - 3| = 2)。
5. 计算中位数绝对偏差：
   • 对这些绝对偏差再次计算中位数，得到中位数绝对偏差（MAD）。例如，上述绝对偏差序列 [2, 0, 2] 的中位数为 2，这就是该数据集的中位数绝对偏差。

大规模数据下性能优化方向

1. 数据采样：
   • 原理：在大规模数据下，可以对数据进行采样，而不是处理全部数据。通过选取具有代表性的样本数据进行聚合计算，能大幅减少计算量。
   • 实施方式：可以使用ElasticSearch内置的采样功能，如 reservoir sampling（蓄水池采样）算法的实现，设置合适的采样率，确保采样数据能反映整体数据特征。
2. 分布式计算优化：
   • 原理：ElasticSearch本身是分布式的，但在大规模数据下，可进一步优化分布式计算过程。例如，优化分片之间的数据传输和合并策略，减少网络开销。
   • 实施方式：可以调整分片数量，根据数据量和硬件资源合理分配每个分片的数据量，减少跨分片聚合时的数据传输量。同时，优化聚合请求在各分片间的调度，避免某些分片负载过高。
3. 缓存机制：
   • 原理：对于经常查询的聚合结果，可以使用缓存。如果相同的聚合请求再次到来，直接从缓存中获取结果，避免重复计算。
   • 实施方式：可以使用ElasticSearch的查询缓存（如 filter cache），或者在应用层实现自定义缓存，根据聚合条件构建缓存键，存储和检索聚合结果。
4. 数据预处理：
   • 原理：在数据索引之前，对数据进行预处理，如计算部分聚合结果并存储。这样在执行中位数绝对偏差聚合时，可以直接利用预处理结果，减少实时计算量。
   • 实施方式：例如，在索引数据时，可以按一定规则（如时间窗口、类别等）对数据进行分组，并预先计算每个组内数据的部分统计信息，如子中位数等，在最终聚合时利用这些信息加速计算。