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Elasticsearch近似聚合与显著词分析

1. 基数度量（Cardinality Metric）

1.1 算法基础

基数度量是一种近似算法，基于HyperLogLog++（HLL）算法。HLL通过对输入进行哈希处理，并利用哈希值的位来对基数进行概率估计。该算法具有以下特性：
- 可配置精度：可控制内存使用，精度越高，内存使用越多。
- 低基数集合的高精度：在低基数集合上能提供出色的准确性。
- 固定内存使用：无论唯一值是数千个还是数十亿个，内存使用仅取决于配置的精度。

1.2 精度配置

要配置精度，需指定precision_threshold参数。该阈值定义了一个点，低于此点的基数预计非常接近准确值。例如：

GET /cars/transactions/_search?search_type=count { "aggs" : { "distinct_colors" : { "cardinality" : { "field" : "color", "precision_threshold" : 100 } } } }

precision_threshold接受0 - 40,000之间的数字，更大的值将被视为等同于40,000。此示例确保具有100个或更少不同值的字段将极其准确。如果基数低于