本文主要是介绍Elasticsearch 中映射参数doc_values 和 fielddata分析比较，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、doc_values
默认情况下，大部分字段是索引的，这样让这些字段可被搜索。倒排索引（inverted index）允许查询请求在词项列表中查找搜索项（search term），并立即获得包含该词项的文档列表。
倒排索引（inverted index）：
如果我们想要获得所有包含 brown 的文档的词的完整列表，我们会创建如下查询：
GET /my_index/_search
{
"query" : {
"match" : {
"body" : "brown"
}
},
"aggs" : {
"popular_terms": {
"terms" : {
"field" : "body"
}
}
}
}
倒排索引是根据词项来排序的，所以我们首先在词项列表中找到 brown，然后扫描所有列，找到包含 brown 的文档。我们可以快速看到 Doc_1 和 Doc_2 包含 brown 这个 token。
然后，对于聚合部分，我们需要找到 Doc_1 和 Doc_2 里所有唯一的词项。用倒排索引做这件事情代价很高： 我们会迭代索引里的每个词项并收集 Doc_1 和 Doc_2 列里面 token。这很慢而且难以扩展：随着词项和文档的数量增加，执行时间也会增加。
Doc values 通过转置两者间的关系来解决这个问题。倒排索引将词项映射到包含它们的文档，doc values 将文档映射到它们包含的词项：
当数据被转置之后，想要收集到 Doc_1 和 Doc_2 的唯一 token 会非常容易。获得每个文档行，获取所有的词项，然后求两个集合的并集。
Doc values 可以使聚合更快、更高效并且内存友好。Doc values 的存在是因为倒排索引只对某些操作是高效的。
倒排索引的优势：在于查找包含某个项的文档，而对于从另外一个方向的相反操作并不高效，即：确定哪些项是否存在单个文档里，聚合需要这种访问模式。
在 Elasticsearch 中，Doc Values 就是一种列式存储结构，默认情况下每个字段的 Doc Values 都是激活的，Doc Values 是在索引时创建的。当字段索引时，Elasticsearch 为了能够快速检索，会把字段的值加入倒排索引中，同时它也会存储该字段的 `Doc Values`。
Elasticsearch 中的 Doc Values 常被应用到以下场景：
- 对一个字段进行排序
- 对一个字段进行聚合
- 某些过滤，比如地理位置过滤
- 某些与字段相关的脚本计算
因为文档值（doc values）被序列化到磁盘，我们可以依靠操作系统的帮助来快速访问。当 working set 远小于节点的可用内存，系统会自动将所有的文档值保存在内存中，使得其读写十分高速；当其远大于可用内存，操作系统会自动把 Doc Values 加载到系统的页缓存中，从而避免了 jvm 堆内存溢出异常。
因此，搜索和聚合是相互紧密缠绕的。搜索使用倒排索引查找文档，聚合操作收集和聚合 doc values 里的数据。
doc values 支持大部分字段类型，但是text 字段类型不支持（因为analyzed）。
(1) status_code 字段默认启动 doc_values 属性；
(2) session_id 显式设置 doc_values = false，但是仍然可以被查询；
如果确信某字段不需要排序或者聚合，或者从脚本中访问字段值，那么我们可以设置 doc_values = false，这样可以节省磁盘空间。
二、fielddata
与 doc values 不同，fielddata 构建和管理 100% 在内存中，常驻于 JVM 内存堆。这意味着它本质上是不可扩展的。
fielddata可能会消耗大量的堆空间，尤其是在加载高基数（high cardinality）text字段时。一旦fielddata已加载到堆中，它将在该段的生命周期内保留。此外，加载fielddata是一个昂贵的过程，可能会导致用户遇到延迟命中。这就是默认情况下禁用fielddata的原因。
如果需要对 text 类型字段进行排序、聚合、或者从脚本中访问字段值，则会出现如下异常：
Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [your_field_name] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory.
但是，在启动fielddata 设置之前，需要考虑为什么针对text 类型字段进行排序、聚合、或脚本呢？通常情况下，这是不太合理的。
text字段在索引时，例如New York，这样的词会被分词，会被拆成new、york 2个词项，这样当搜索new 或 york时，可以被搜索到。在此字段上面来一个terms的聚合会返回一个new的bucket和一个york的bucket，但是你可能想要的是一个单一new york的bucket。
怎么解决这一问题呢？
你可以使用 text 字段来实现全文本查询，同时使用一个未分词的 keyword 字段，且启用doc_values，来处理聚合操作。
(1) 使用my_field 字段用于查询；
(2) 使用my_field.keyword 字段用于聚合、排序、或脚本；
可以使用 PUT mapping API 在现有text 字段上启用 fielddata，如下所示：
这篇关于Elasticsearch 中映射参数doc_values 和 fielddata分析比较的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
