Elasticsearch 订单笔数对账失衡：掌握 Cardinality 原理拨云见日

2023-06-22 21:43:00

电商订单笔数统计：Cardinality 原理带来的挑战与解决方案

在电商交易中，订单笔数是一个至关重要的指标，它影响着商家决策、绩效评估以及财务结算。然而，许多商家经常面临订单笔数统计差异的问题，这不仅令人沮丧，更会对业务运营造成巨大影响。

罪魁祸首：Cardinality 原理

造成订单笔数统计差异的原因有很多，但其中一个最常见的罪魁祸首便是 Cardinality 原理。Cardinality 原理，即基数原理，在 Elasticsearch 中指的是一个索引中唯一值的个数。当我们对数据进行统计时，Elasticsearch 会计算每个字段的 Cardinality，并以此作为统计的基数。

如果 Cardinality 过高，则会对统计准确性造成影响。例如，在订单表中，如果用户 ID 字段的 Cardinality 过高，则意味着存在大量不同用户。在统计订单笔数时，如果我们对用户 ID 字段进行分组，则可能会导致某些用户订单被重复统计。

订单笔数对账失衡的解决方案

解决订单笔数对账失衡问题，关键在于控制 Cardinality。为此，我们需要采取以下措施：

1. 合理选择字段类型

在创建索引时，我们需要根据数据的特点选择合适的字段类型。对于基数较高的字段，应该选择合适的字段类型来限制其 Cardinality。例如，我们可以使用数字类型或哈希函数来对用户 ID 字段进行处理，以降低其 Cardinality。

代码示例：

{
  "settings": {
    "index": {
      "mapping": {
        "properties": {
          "user_id": {
            "type": "integer"
          }
        }
      }
    }
  }
}

2. 使用模糊匹配

在进行统计时，我们可以对某些字段使用模糊匹配，以避免重复统计。例如，在统计订单笔数时，我们可以对用户 ID 字段使用模糊匹配，这样可以将不同用户的订单匹配到同一个用户上，从而避免重复统计。

代码示例：

{
  "query": {
    "match": {
      "user_id": {
        "query": "12345",
        "fuzziness": "AUTO"
      }
    }
  }
}

3. 哈希取值

在某些情况下，我们也可以使用哈希取值来降低 Cardinality。例如，在统计订单笔数时，我们可以对用户 ID 字段进行哈希取值，这样可以将不同用户的 ID 映射到同一个哈希值上，从而降低 Cardinality。

代码示例：

{
  "script": {
    "lang": "painless",
    "source": """
      def userId = doc['user_id'].value;
      return Math.abs(userId.hashCode());
    """
  }
}

4. 优化索引

为了提高统计性能，我们需要对索引进行优化。例如，我们可以可以在索引中创建适当的索引，以提高查询速度。此外，我们还可以对索引进行定期维护，以确保索引的健康状态。

代码示例：

{
  "settings": {
    "index": {
      "routing": {
        "allocation": {
          "require": {
            "disk.type": "ssd"
          }
        }
      }
    }
  }
}