速度优化edit

如果想要获得唯一值的数目， 通常 需要查询整个数据集合(或几乎所有数据)。 所有基于所有数据的操作都必须迅速，原因是显然的。

HyperLogLog 的速度已经很快了，它只是简单的对数据做哈希以及一些位操作。

但如果速度对我们至关重要，可以做进一步的优化。

因为 HLL 只需要字段内容的哈希值，我们可以在索引时就预先计算好。 就能在查询时跳过哈希计算然后将哈希值从 fielddata 直接加载出来。

预先计算哈希值只对内容很长或者基数很高的字段有用，计算这些字段的哈希值的消耗在查询时是无法忽略的。

尽管数值字段的哈希计算是非常快速的，存储它们的原始值通常需要同样(或更少)的内存空间。这对低基数的字符串字段同样适用，Elasticsearch 的内部优化能够保证每个唯一值只计算一次哈希。

基本上说，预先计算并不能保证所有的字段都更快，它只对那些具有高基数和/或者内容很长的字符串字段有作用。需要记住的是，预计算只是简单的将查询消耗的时间提前转移到索引时，并非没有任何代价，区别在于你可以选择在 什么时候 做这件事，要么在索引时，要么在查询时。

要想这么做，我们需要为数据增加一个新的多值字段。我们先删除索引，再增加一个包括哈希值字段的映射，然后重新索引：

DELETE /cars/

PUT /cars/

{

"mappings": {

"transactions": {

"properties": {

"color": {

"type": "string",

"fields": {

"hash": {

"type": "murmur3"

}

}

}

}

}

}

}

POST /cars/transactions/_bulk

{ "index": {}}

{ "price" : 10000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-10-28" }

{ "index": {}}

{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }

{ "index": {}}

{ "price" : 30000, "color" : "green", "make" : "ford", "sold" : "2014-05-18" }

{ "index": {}}

{ "price" : 15000, "color" : "blue", "make" : "toyota", "sold" : "2014-07-02" }

{ "index": {}}

{ "price" : 12000, "color" : "green", "make" : "toyota", "sold" : "2014-08-19" }

{ "index": {}}

{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }

{ "index": {}}

{ "price" : 80000, "color" : "red", "make" : "bmw", "sold" : "2014-01-01" }

{ "index": {}}

{ "price" : 25000, "color" : "blue", "make" : "ford", "sold" : "2014-02-12" }

多值字段的类型是 murmur3 ，这是一个哈希函数。

现在当我们执行聚合时，我们使用 color.hash 字段而不是 color 字段：

GET /cars/transactions/_search

{

"size" : 0,

"aggs" : {

"distinct_colors" : {

"cardinality" : {

"field" : "color.hash"

}

}

}

}

注意我们指定的是哈希过的多值字段，而不是原始字段。

现在 cardinality 度量会读取 "color.hash" 里的值(预先计算的哈希值)，取代动态计算原始值的哈希。

单个文档节省的时间是非常少的，但是如果你聚合一亿数据，每个字段多花费 10 纳秒的时间，那么在每次查询时都会额外增加 1 秒，如果我们要在非常大量的数据里面使用 cardinality ，我们可以权衡使用预计算的意义，是否需要提前计算 hash，从而在查询时获得更好的性能，做一些性能测试来检验预计算哈希是否适用于你的应用场景。。