Elasticsearch几种内部数据结构

倒排索引 Inverted Index

正排vs倒排

正排索引

倒排索引

倒排索引特点

• 全文搜索非常快速

• 对排序不友好

• 是在索引时构建，会序列化到磁盘

doc_values & fielddata

搜索需要用到倒排索引，排序和聚合需要借助正排索引。doc_values 和 fielddata 就是用来给文档建立正排索引的。

大部分的字段都可以使用 doc_values 作为数据访问机制，但是 text 类型不支持 doc_values。

因此如果要使用 text 类型的字段进行排序、聚合等，就需要使用一种内存数据结构——fielddata，这个机制默认是禁用的

doc_values 和 fielddata 两者的区别如下

不推荐使用 fielddata，可以参考优化

doc_values 的特点

• 排序、聚合、脚本中使用
• 将单个字段的所有值一起存储在单个数据列中
• 默认情况下，对除 text 之外的所有字段类型启用 doc_values
• 在索引时创建，会序列化到磁盘

fielddata 特点**

• 仅适用于 text 字段
• 在查询时创建，内存数据结构，未序列化到磁盘
• 默认情况下禁用（构建它们很昂贵，并保留在堆中）

在启用 fielddata 之前，请考虑为什么要使用文本字段进行聚合、排序或在脚本中。这样做通常没有意义，因为它们的内存和计算成本很高。