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es查询报错:too_many_buckets_exception

故障排除

es查询报错:too_many_buckets_exception

{"error":{"root_cause":[],"type":"search_phase_execution_exception","reason":"","phase":"fetch","grouped":true,"failed_shards":[],"caused_by":{"type":"too_many_buckets_exception","reason":"Trying to create too many buckets. Must be less than or equal to: [65536] but was [65537]. This limit can be set by changing the [search.max_buckets] cluster level setting.","max_buckets":65536}},"status":503}

问题原因

  • 过多的分组: 你在执行聚合查询时请求分组的字段数据量太大。这可能涉及高基数的字段(例如用户ID、商品ID等),导致生成的桶数量极多。

  • Elasticsearch 配置: ElasticSearch 有默认的限制用来防止过多的桶数据耗尽系统资源。

  • 数据量: 查询涉及到的数据量过大,或者数据的多样性太高,导致底层聚合器试图创建大量的桶。

解决方案

优化聚合查询增加过滤条件,限制查询的数据量

  1. 限制聚合的桶数量
    在聚合查询中,通过 size 参数来限制请求的桶数量。例如,如果你使用的是 terms 聚合,可以设置 size 参数为一个更低的数字,如 1000 或 5000。
{"aggs": {"my_agg": {"terms": {"field": "my_field","size": 1000  // 设置桶的数量限制}}}
}
  1. 使用 composite 聚合
    composite 聚合允许逐页检索聚合结果,可以避免一次性获取过多的桶。可以通过设置 after 参数来获取下一页的数据,适合高基数聚合场景。
{"aggs": {"my_composite_agg": {"composite": {"sources": [{ "my_field": { "terms": { "field": "my_field" } } }],"size": 1000  // 设置每次请求的大小}}}
}
  1. 过滤数据
    通过使用 query 过滤条件,减少输入到聚合的文档数量以及波动性,从而降低桶的数量。例如,添加时间范围过滤器、状态过滤器等。
{"query": {"range": {"timestamp": {"gte": "now-1d/d","lt": "now/d"}}},"aggs": {"my_agg": {"terms": {"field": "my_field","size": 1000}}}
}

扩充桶的数量(不推荐):

方式1: 进入容器执行:

curl -X PUT -k "http://127.0.0.1:9200/_cluster/settings" -H 'Content-Type:application/json' -d '{"persistent":{"search.max_buckets":1000000}}' -u 用户名:密码

方式2:是用工具请求postman等

PUT /_cluster/settings
{"transient": {"search.max_buckets": 20000  // 增加桶的阈值}
}

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