## 1. 正排（doc value）與倒排 > 搜索的時候，要依靠倒排索引；排序的時候，需要依靠正排索引，看到每個document的每個field，然后進行排序，所謂的正排索引，其實就是doc values > 在建立索引的時候，一方面會建立倒排索引，以供搜索用；一方面會建立正排索引，也就是doc values，以供排序，聚合，過濾等操作使用 > 正排索引： > 1. 如果你的某個field設置為不分詞，那么在建立索引的時候（index-time），就會自動生成doc value > 2. doc value（正排索引）： > 是被保存在磁盤上的，此時如果內存足夠，os會自動將其緩存在內存中，性能還是會很高；如果內存不足夠，os會將其寫入磁盤上 ~~~ doc1: hello world you and me doc2: hi, world, how are you ~~~ > 倒排索引：數據-文檔的二維矩陣 ~~~ word doc1 doc2 hello * world * * you * * and * me * hi * how * are * ~~~ > 例如搜索hello you,搜索語句會按照index中對應的field的分詞器進行分詞 > hello you --> hello, you ~~~ hello --> doc1 you --> doc1,doc2 ~~~ ~~~ doc1: hello world you and me doc2: hi, world, how are you ~~~ > 正排索引 ~~~ doc1: { "name": "jack", "age": 27 } doc2: { "name": "tom", "age": 30 } ~~~ > 文檔-數據的二維矩陣 ~~~ document name age doc1 jack 27 doc2 tom 30 ~~~ > 例如通過age排序，方便排序 > ## 2. 對于分詞的field進行聚合 * 正常情況下，是不可以對分詞的field進行聚合的 ~~~ PUT myindex/test/1 { "name":"dailin" } ~~~ 聚合測試 ~~~ GET myindex/_search { "size": 0, "aggs": { "groupby_name": { "terms": { "field": "name" } } } } ~~~ 報錯 ~~~ "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [name] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead." ~~~ Fielddata默認是關閉的，必須要打開fielddata，然后將正排索引數據加載到內存中，才可以對分詞的field執行聚合操作，而且會消耗很大的內存。 如果對分詞的field進行聚合，有以下幾種方法 1. 對應field的Fielddata設置成true 首先設置mapping ~~~ POST myindex/_mapping/test { "properties": { "name":{ "type": "text", "fielddata": true } } } ~~~ 再次聚合 ~~~ GET myindex/_search { "size": 0, "aggs": { "groupby_name": { "terms": { "field": "name" } } } } ~~~ 成功 ~~~ "aggregations": { "groupby_name": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": "dailin", "doc_count": 1 } ] } } } ~~~ 2. 使用分詞field的keyword子field 5.X版本以后，es默認會為每個textfield生成一個keyword（不分詞），我們可以利用這個field聚合 * 查看mapping `GET myindex/_mapping` ~~~ "name": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", # 生成一個不分詞的子field "ignore_above": 256 } } ~~~ * 聚合測試 ~~~ GET myindex/_search { "size": 0, "aggs": { "groupby_name": { "terms": { "field": "name.keyword" } } } } ~~~ 同樣得到一樣的結果 >1. 如果一定要對分詞的field執行聚合，那么必須將fielddata=true，然后es就會在執行聚合操作的時候，現場將field對應的數據，建立一份fielddata正排索引，fielddata正排索引的結構跟doc value是類似的，但是只會講fielddata正排索引加載到內存中來，然后基于內存中的fielddata正排索引執行分詞field的聚合操作 >2. fielddata加載到內存的過程是lazy加載的，對一個analzyed field執行聚合時，才會加載，而且是field-level加載的一個index的一個field，所有doc都會被加載，而不是少數doc不是index-time創建，是query-time創建 > 3. 監控fielddata內存使用 ~~~ # 各個分片的fiedata內存占用情況 GET /_stats/fielddata?fields=* # 各個node的fielddata的內存占用情況 GET /_nodes/stats/indices/fielddata?fields=* GET /_nodes/stats/indices/fielddata?level=indices&fields=* ~~~ > 4. circuit breaker(fielddata內存使用控制) ~~~ 如果一次query load的feilddata超過總內存，就會oom --> 內存溢出 circuit breaker會估算query要加載的fielddata大小，如果超出總內存，就短路，query直接失敗 indices.breaker.fielddata.limit：fielddata的內存限制，默認60% indices.breaker.request.limit：執行聚合的內存限制，默認40% indices.breaker.total.limit：綜合上面兩個，限制在70%以內 ~~~ ### fielddata預加載 如果真的要對分詞的field執行聚合，那么每次都在query-time現場生產fielddata并加載到內存中來，速度可能會比較慢 我們是不是可以預先生成加載fielddata到內存中來？？？ 1. fielddata預加載 ~~~ POST /test_index/_mapping/test_type { "properties": { "test_field": { "type": "string", "fielddata": { "loading" : "eager" } } } } ~~~ query-time的fielddata生成和加載到內存，變為index-time，建立倒排索引的時候，會同步生成fielddata并且加載到內存中來，這樣的話，對分詞field的聚合性能當然會大幅度增強 2. 序號標記預加載 global ordinal原理解釋 ~~~ doc1: status1 doc2: status2 doc3: status2 doc4: status1 ~~~ 有很多重復值的情況，會進行global ordinal標記 ~~~ status1 --> 0 status2 --> 1 doc1: 0 doc2: 1 doc3: 1 doc4: 0 ~~~ 建立的fielddata也會是這個樣子的，這樣的好處就是減少重復字符串的出現的次數，減少內存的消耗 ~~~ POST /test_index/_mapping/test_type { "properties": { "test_field": { "type": "string", "fielddata": { "loading" : "eager_global_ordinals" } } } } ~~~