ES from size聚合查询10000聚合查询，是每个分片先聚合，再统计。还是所有节点查询1万条后，再聚合
在 Elasticsearch 中，聚合查询 的执行过程是 分布式 的，Elasticsearch 会先在每个分片（shard）上执行本地聚合，然后再在协调节点（coordinating node）上对所有分片的聚合结果进行 全局汇总。具体过程如下：
1. 聚合查询的执行过程
1.1 分片级别的本地聚合
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查询分发：当你在 Elasticsearch 中执行一个聚合查询时，协调节点会将查询分发到索引的每个分片（shard）上。
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本地聚合：每个分片会在本地对匹配的文档执行聚合操作（例如求和、平均值、分组等）。每个分片只会处理自己分片内的数据。
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返回中间结果：每个分片将本地的聚合结果返回给协调节点。
1.2 协调节点的全局汇总
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结果收集：协调节点会从所有分片中收集聚合结果。
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全局汇总：协调节点会对所有分片的聚合结果进行全局汇总。例如：
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如果是 求和（sum），协调节点会将所有分片的求和结果相加。
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如果是 平均值（avg），协调节点会计算所有分片的平均值。
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如果是 分组（terms），协调节点会合并所有分片的分组结果，并重新排序。
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返回最终结果：协调节点将最终的聚合结果返回给客户端。
2. 具体示例
假设你执行以下聚合查询：
json
复制
POST /your_index/_search
{"size": 0,"aggs": {"total_sales": {"sum": {"field": "sales"}}}
}
执行步骤
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查询分发：
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假设索引有3个分片（shard1, shard2, shard3）。
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协调节点将查询分发到 shard1、shard2 和 shard3。
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本地聚合：
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shard1 计算本地的
sales字段总和，假设结果为 1000。 -
shard2 计算本地的
sales字段总和，假设结果为 1500。 -
shard3 计算本地的
sales字段总和，假设结果为 2000。
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全局汇总：
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协调节点收集所有分片的聚合结果：1000（shard1） + 1500（shard2） + 2000（shard3）。
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协调节点计算全局总和：1000 + 1500 + 2000 = 4500。
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返回结果：
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协调节点将最终结果
4500返回给客户端。
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3. 关于 from 和 size 的影响
在聚合查询中，from 和 size 参数通常用于控制返回的 文档数量，而不是聚合结果的数量。例如：
json
复制
POST /your_index/_search
{"from": 0,"size": 10000,"aggs": {"total_sales": {"sum": {"field": "sales"}}}
}
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from和size的作用：-
from=0, size=10000表示返回前10,000条文档。 -
聚合操作是基于这10,000条文档进行的。
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执行过程：
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每个分片会先根据
from和size参数返回匹配的文档（最多10,000条）。 -
然后在这些文档上执行本地聚合。
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协调节点会汇总所有分片的聚合结果。
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4. 分片聚合 vs 全局聚合
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分片聚合：每个分片只处理自己分片内的数据，返回中间结果。
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全局聚合：协调节点对所有分片的中间结果进行汇总，返回最终结果。
注意事项
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数据分布：聚合结果的准确性依赖于数据在分片中的分布。如果数据分布不均匀，可能会导致聚合结果不准确。
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性能问题：如果聚合查询涉及大量数据，可能会导致协调节点的内存和 CPU 资源消耗过高。
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size参数：在聚合查询中，size参数通常用于控制返回的文档数量，而不是聚合结果的数量。如果需要控制聚合结果的数量，可以使用terms聚合的size参数。
5. 总结
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聚合查询的执行过程：
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每个分片先执行本地聚合。
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协调节点对所有分片的聚合结果进行全局汇总。
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from和size的作用：-
控制返回的文档数量，而不是聚合结果的数量。
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性能优化：
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避免在聚合查询中使用过大的
from和size参数。 -
使用
composite聚合或bucket_sort聚合对聚合结果进行分页。
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通过理解 Elasticsearch 的分布式聚合机制，可以更好地优化查询性能，避免资源浪费。