Elasticsearch对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现？

分析&回答

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Elasticsearch 提供的首个近似聚合是cardinality 度量。它提供一个字段的基数，即该字段的distinct或者unique值的数目。它是基于HLL算法的。HLL 会先对我们的输入作哈希运算，然后根据哈希运算的结果中的 bits 做概率估算从而得到基数。其特点是：可配置的精度，用来控制内存的使用（更精确 ＝ 更多内存）；小的数据集精度是非常高的；我们可以通过配置参数，来设置去重需要的固定内存使用量。无论数千还是数十亿的唯一值，内存使用量只与你配置的精确度相关。

反思&扩展

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HyperLogLog

下面简称为HLL，它是 LogLog 算法的升级版，作用是能够提供不精确的去重计数。存在以下的特点：

代码实现较难。

• 能够使用极少的内存来统计巨量的数据，在 Redis 中实现的 HyperLogLog，只需要12K内存就能统计2^64个数据。
• 计数存在一定的误差，误差率整体较低。标准误差为 0.81% 。
• 误差可以被设置辅助计算因子进行降低。

特点–关键词

1. 比特串
2. 分桶
3. 偏差修正

方法

• pfadd key value，将 key 对应的一个 value 存入
• pfcount key，统计 key 的 value 有多少个

应用场景

• 基数不大，数据量不大就用不上，会有点大材小用浪费空间
• 有局限性，就是只能统计基数数量，而没办法去知道具体的内容是什么
• 和bitmap相比，属于两种特定统计情况，简单来说，HyperLogLog 去重比 bitmap 方便很多
• 一般可以bitmap和hyperloglog配合使用，bitmap标识哪些用户活跃，hyperloglog计数

一般使用：

• 统计注册 IP 数
• 统计每日访问 IP 数
• 统计页面实时 UV 数
• 统计在线用户数
• 统计用户每天搜索不同词条的个数

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