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更新时间：2026-01-28 GMT+08:00

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配置OpenSearch集群聚合增强

在处理大规模数据时，用户经常面临聚合查询性能低、分析效率低的问题。CSS服务的OpenSearch集群聚合增强能力通过向量化技术和数据聚簇优化，显著提升大规模数据的聚合查询分析性能，帮助用户在复杂数据场景中实现高效分析和提升业务决策效率。

功能介绍

聚合增强能力的核心原理是通过合理设置排序键（Sort Key）和聚簇键（Clustering Key）在数据写入时对数据进行预排序和物理聚簇，从而减少查询时聚合过程中的数据扫描和计算开销。

排序键：数据按指定字段（如时间戳）顺序存储，确保相同值或相近值的文档在磁盘上连续分布。
聚簇键：作为排序键的前缀子集（如各城市订单数），进一步将数据聚簇，使聚合操作可批量处理连续数据块，而非逐条遍历。

例如，对于包含region、host、value三个字段的索引，在写入时文档将按region、host、value字段顺序进行排序，并按region和host字段进行聚簇存储。相同region和host组合的文档在物理上连续存储，且在聚簇内部按value字段的有序排列。

聚合查询可直接按聚簇键（region和host）进行查询，或在同一聚簇内基于value字段的取值范围进行批量查询，从而提升查询效率。

图1 聚合增强示例

表1 聚合增强的适用场景
场景	描述
低基字段聚合	字段值种类较少，适合分组聚合。例如，统计各城市订单数量时，数据聚簇后可快速定位并批量处理。
高基字段聚合	字段值种类繁多，适合直方图聚合。例如，按小时统计访问量时，使用排序键可加速区间数据的聚合。
低基和高基字段混合聚合	先对低基字段使用聚簇键进行分组（如各城市订单），再对高基字段使用排序键进行直方图聚合（如时间），通过多级聚簇提升混合查询效率。

约束限制

OpenSearch集群仅2.19.0版本支持聚合增强功能。

登录OpenSearch Dashboards

登录OpenSearch Dashboards进入命令执行页面。OpenSearch集群支持多种客户端访问，本文仅以CSS服务集成的OpenSearch Dashboards为例介绍配置指导。

登录云搜索服务管理控制台。
在左侧导航栏，选择“集群管理 > OpenSearch”。
在集群列表，选择目标集群，单击操作列的“Dashboards”，登录OpenSearch Dashboards。
在OpenSearch Dashboards左侧导航栏选择“Dev Tools”，进入操作页面。
控制台左侧是命令输入框，其右侧的三角形图标为执行按钮，右侧区域则显示执行结果。

低基字段聚合

低基字段一般采用分组聚合，在排序的情况下具备较好的数据聚簇性，利于批量处理数据。

例如，当需要对“city”和“product”这两个低基字段进行聚合增强时，可以执行以下操作步骤实现聚合任务。

执行如下命令，设置索引testindex。

PUT testindex
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "date": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd"
      },
      "city": {
        "type": "keyword"
      },
      "product": {
        "type": "keyword"
      },
      "trade": {
        "type": "double"
      }
    }
  },
  "settings": {
    "index": {
      "search": {
        "turbo": {
          "enabled": "true" 
        }
      },
      "sort": {
        "field": [
          "city",
          "product"
        ]
      },
      "cluster": {
        "field": [
          "city",
          "product"
        ]
      }
    }
  }
}

表2 低基字段聚合的参数说明
参数	类型	默认值	说明
index.search.turbo.enabled	Boolean	false	是否启用聚合增强能力。使用聚合分析时必须启用聚合增强能力。取值范围： false：不启用聚合增强。 true：启用聚合增强。
index.sort.field	Array of strings	无	指定排序键。排序键用于定义文档排序所依据的字段。在配置排序键时，可以指定一个或多个字段。当多个字段被指定时，排序将按照字段的顺序依次进行。第一个字段的排序结果将作为主要排序依据，第二个字段则在第一个字段排序结果的基础上进行次级排序，以此类推。取值范围：必须是索引包含的字段。
index.cluster.field	Array of strings	无	指定聚簇键。聚簇键用于对文档进行聚簇处理，具有相同键值的文档会被归类到同一聚簇中。在进行聚合操作时，同一聚簇内的文档能够被批量处理，从而显著提升聚合性能。约束限制：聚簇键必须是排序键的前缀子集。取值范围：必须是索引包含的字段。

执行如下命令，导入样例数据。

PUT /_bulk
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "1" } }
{ "date": "2025-01-01", "city": "cityA", "product": "books", "trade": 3000.0}
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "2" } }
{ "date": "2025-01-02", "city": "cityA", "product": "books", "trade": 1000.0}
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "3" } }
{ "date": "2025-01-01", "city": "cityA", "product": "bottles", "trade": 100.0}
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "4" } }
{ "date": "2025-01-02", "city": "cityA", "product": "bottles", "trade": 300.0}
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "5" } }
{ "date": "2025-01-01", "city": "cityB", "product": "books", "trade": 7000.0}
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "6" } }
{ "date": "2025-01-02", "city": "cityB", "product": "books", "trade": 1000.0}

执行查询命令，实现低基字段聚合查询。

例如，查询不同city下每个product的trade平均值：

POST testindex/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "groupby_city": {
      "terms": {
        "field": "city"
      },
      "aggs": {
        "groupby_product": {
          "terms": {
            "field": "product"
          },
          "aggs": {
            "avg_trade": {
              "avg": {
                "field": "trade"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

高基字段聚合

高基字段一般采用排序键进行直方图分组聚合，利于处理某个区间内的数据。

例如，当需要对典型的高基字段“date”进行聚合增强时，可以执行以下操作步骤实现聚合任务。

执行如下命令，设置索引testindex。

PUT testindex
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "date": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd"
      },
      "score": {
        "type": "double"
      }
    }
  },
  "settings": {
    "index": {
      "search": {
        "turbo": {
          "enabled": "true" 
        }
      },
      "sort": {
        "field": [
          "date"
        ]
      }
    }
  }
}

表3 高基字段聚合的参数说明
参数	类型	默认值	说明
index.search.turbo.enabled	Boolean	false	是否启用聚合增强能力。使用聚合分析时必须启用聚合增强能力。取值范围： false：不启用聚合增强。 true：启用聚合增强。
index.sort.field	Array of strings	无	指定排序键。排序键用于定义文档排序所依据的字段。在配置排序键时，可以指定一个或多个字段。当多个字段被指定时，排序将按照字段的顺序依次进行。第一个字段的排序结果将作为主要排序依据，第二个字段则在第一个字段排序结果的基础上进行次级排序，以此类推。取值范围：必须是索引包含的字段。

执行如下命令，导入样例数据。

PUT /_bulk
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "1" } }
{ "date": "2025-01-01", "score": "12.0"}
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "2" } }
{ "date": "2025-01-02","score": "24.0"}
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "3" } }
{ "date": "2025-01-01","score": "53.0"}
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "4" } }
{ "date": "2025-01-02", "score": "22.0"}
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "5" } }
{ "date": "2025-01-01", "score": "99.0"}
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "6" } }
{ "date": "2025-01-02","score": "26.0"}

执行查询命令，实现高基字段聚合查询。

该聚合任务是对时间字段date做直方图分组，然后求score的平均值。

POST testindex/_search?pretty
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "groupbytime": {
      "date_histogram": {
        "field": "date",
        "calendar_interval": "day"
      },
      "aggs": {
        "avg_score": {
          "avg": {
            "field": "score"
          }
        }
      }
    }
  }
}

低基和高基字段混合聚合

在低基字段和高基字段混合的场景下，一般先对低基字段使用聚簇键进行分组，然后再对高基字段使用排序键进行直方图聚合。

例如，当需要先对“city”低基字段进行分组，再对“product”低基字段进行分组，最后对“date”高基字段进行直方图分组时，可以执行以下操作步骤实现聚合任务。

执行如下命令，设置索引testindex。

PUT testindex
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "date": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd"
      },
      "city": {
        "type": "keyword"
      },
      "product": {
        "type": "keyword"
      },
      "trade": {
        "type": "double"
      }
    }
  },
  "settings": {
    "index": {
      "search": {
        "turbo": {
          "enabled": "true"
        }
      },
      "sort": { 
        "field": [
          "city",
          "product",
          "date"
        ]
      },
      "cluster": {
        "field": [
          "city",
          "product"
        ]
      }
    }
  }
}

表4 低基和高基字段混合聚合的参数说明
参数	类型	默认值	说明
index.search.turbo.enabled	Boolean	false	是否启用聚合增强能力。使用聚合分析时必须启用聚合增强能力。取值范围： false：不启用聚合增强。 true：启用聚合增强。
index.sort.field	Array of strings	无	指定排序键。排序键用于定义文档排序所依据的字段。在配置排序键时，可以指定一个或多个字段。当多个字段被指定时，排序将按照字段的顺序依次进行。第一个字段的排序结果将作为主要排序依据，第二个字段则在第一个字段排序结果的基础上进行次级排序，以此类推。约束限制：高基字段必须在排序键中，且高基字段必须在最后一个低基字段后面。取值范围：必须是索引包含的字段。
index.cluster.field	Array of strings	无	指定聚簇键。聚簇键用于对文档进行聚簇处理，具有相同键值的文档会被归类到同一聚簇中。在进行聚合操作时，同一聚簇内的文档能够被批量处理，从而显著提升聚合性能。约束限制：聚簇键必须是排序键的前缀子集。取值范围：必须是索引包含的字段。

执行如下命令，导入样例数据。

PUT /_bulk
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "1" } }
{ "date": "2025-01-01", "city": "cityA", "product": "books", "trade": 3000.0}
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "2" } }
{ "date": "2025-01-02", "city": "cityA", "product": "books", "trade": 1000.0}
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "3" } }
{ "date": "2025-01-01", "city": "cityA", "product": "bottles", "trade": 100.0}
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "4" } }
{ "date": "2025-01-02", "city": "cityA", "product": "bottles", "trade": 300.0}
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "5" } }
{ "date": "2025-01-01", "city": "cityB", "product": "books", "trade": 7000.0}
{ "index": { "_index": "testindex", "_id": "6" } }
{ "date": "2025-01-02", "city": "cityB", "product": "books", "trade": 1000.0}

执行查询命令，实现低基和高基字段混合聚合查询。

例如，查询不同city下每个product的在date字段每天的trade平均值：

POST testindex/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "groupby_region": {
      "terms": {
        "field": "city"
      },
      "aggs": {
        "groupby_host": {
          "terms": {
            "field": "product"
          },
          "aggs": {
            "groupby_timestamp": {
              "date_histogram": {
                "field": "date",
                "interval": "day"
              },
              "aggs": {
                "avg_score": {
                  "avg": {
                    "field": "trade"
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

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