本章，我们来讲下Elasticsearch在进行聚合分析时，所用到的两种遍历算法： 深度优先遍历 和 广度优先遍历 。深度优先遍历和广度优先遍历其实是图的两种基本遍历算法。
一、深度优先
假设我们现在有一些关于电影的数据集，每条doc里面会有一个数组类型的字段，存储着表演该电影的所有演员名字：
{
"actors" : [
"Fred Jones",
"Mary Jane",
"Elizabeth Worthing"
]
}
如果我们想要先按演员分组，找到出演影片最多的10个演员；然后，对于每个子组再找出与当前演员合作最多的5个演员，那么可以像下面这样构造请求：
{
"aggs" : {
"actors" : {
"terms" : {
"field" : "actors",
"size" : 10
},
"aggs" : {
"costars" : {
"terms" : {
"field" : "actors",
"size" : 5
}
}
}
}
}
}
但是， 这个看上去简单的查询可以轻而易举地消耗大量内存，我们可以通过在内存中构建一个树来查看这个 terms 聚合。 actors 聚合会构建树的第一层，每个演员都有一个桶。然后，内套在第一层的每个节点之下， costar 聚合会构建第二层，每个联合出演一个桶，这意味着每部影片会生成 nxn 个桶！
上述聚合分析，只是希望得到前10位演员和与他们联合出演者，但是为了得到最终的结果，我们创建了一个有nxn桶的树，然后对其排序，取 top10。如果我们有 2 亿doc，想要得到前 100 位演员以及与他们合作最多的 20 位演员，可以推测，聚合出来的分组数非常大。上述这种遍历方式就是深度优先。
二、广度优先
Elasticsearch 允许我们改变聚合的 集合模式 ，就是为了应对这种状况。 我们之前展示的策略叫做 深度优先 ，它是默认设置， 先构建完整的树，然后修剪无用节点。 深度优先 的方式对于大多数聚合都能正常工作，但对于上述情形就不太适用。
为了应对这些特殊的应用场景，我们应该使用另一种集合策略叫做 广度优先 。这种策略的工作方式有些不同，它先执行第一层聚合， 然后先做修剪，再执行下一层聚合。
在我们的示例中， actors 聚合会首先执行，在这个时候，我们的树只有一层，但我们已经知道了前 10 位的演员，这就没有必要保留其他的演员信息，因为它们无论如何都不会出现在前十位中。
要使用广度优先，只需简单的通过参数 collect_mode 开启：
{
"aggs" : {
"actors" : {
"terms" : {
"field" : "actors",
"size" : 10,
"collect_mode" : "breadth_first"
},
"aggs" : {
"costars" : {
"terms" : {
"field" : "actors",
"size" : 5
}
}
}
}
}
}
广度优先 仅仅适用于每个组的聚合数量远小于当前总组数的情况 ，因为广度优先会在内存中缓存裁剪后的每个组的所有数据，如果裁剪后的每个组下的数据量非常大，广度优先就不是一个好的选择，这也是为什么深度优先作为默认策略的原因。
三、总结
本章，我们介绍了Elasticsearch的聚合分析遍历策略，主要有深度优先遍历和广度优先遍历，默认采用深度优先遍历。如果读者对这两种算法感兴趣，可以进一步阅读我的传统算法系列。
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