面试题：ElasticSearch聚合功能之专家难度

Question

在一个ElasticSearch集群中，有一个大规模的索引数据，包含各种复杂的业务数据。现在要基于多个条件嵌套聚合，比如先按地区（region）聚合，然后在每个地区内按年龄段（age_group）聚合，同时在每个年龄段聚合内还要计算不同性别（gender）的某个数值型字段（value）的加权平均值，权重是另一个字段（weight）。并且要求在聚合结果中筛选出加权平均值大于某个阈值（如100）的年龄段聚合。请设计完整的解决方案，包括可能涉及到的性能优化措施，并写出精确的DSL语句。

Answer 1

1. 设计完整的解决方案

1. 嵌套聚合设计：利用Elasticsearch的聚合功能，按照题目要求进行多层嵌套聚合。先按region聚合，然后在每个region聚合结果内按age_group聚合，最后在每个age_group聚合内按gender聚合并计算value字段的加权平均值。
2. 筛选条件：在age_group聚合结果中，使用bucket_selector来筛选出加权平均值大于阈值（如100）的聚合。
3. 性能优化措施：
   • 数据建模优化：确保索引字段有合适的映射，特别是数值型字段和参与聚合的字段，合理设置doc_values等参数以提升聚合性能。
   • 缓存：利用Elasticsearch的缓存机制，例如filter缓存，如果查询条件中有固定的过滤条件，可以利用缓存来减少重复计算。
   • 分片优化：合理设置索引的分片数量，确保数据均匀分布在各个分片上，避免数据倾斜，提高聚合计算的并行度。

2. DSL语句

{
    "size": 0,
    "aggs": {
        "by_region": {
            "terms": {
                "field": "region.keyword",
                "size": 100
            },
            "aggs": {
                "by_age_group": {
                    "terms": {
                        "field": "age_group.keyword",
                        "size": 100
                    },
                    "aggs": {
                        "weighted_avg_by_gender": {
                            "weighted_avg": {
                                "value": {
                                    "field": "value"
                                },
                                "weight": {
                                    "field": "weight"
                                }
                            }
                        },
                        "filter_weighted_avg": {
                            "bucket_selector": {
                                "buckets_path": {
                                    "avg_value": "weighted_avg_by_gender"
                                },
                                "script": "params.avg_value > 100"
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

解释：

• size: 0 表示不返回文档，只返回聚合结果。
• by_region 是按region进行terms聚合。
• by_age_group 是在每个region聚合结果内按age_group进行terms聚合。
• weighted_avg_by_gender 是在每个age_group聚合内按gender计算value字段的加权平均值。
• filter_weighted_avg 使用bucket_selector筛选出加权平均值大于100的age_group聚合。