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。

tloadfielddataon[brandName]becausefielddataisunsupportedonfieldsoftype[keyword].Usedocvaluesinstead.”因属性中设置doc_values

1.1ElasticSearch相关文档：1.2Kibana的常用快捷键1.3kibana的注释方式2、term与terms的用法以及区别3、ElasticSearch中"index":"false","doc_values

Mapping设计指南目录概述需求：设计思路实现思路分析1、properties2.fields3.search_analyzer4.2、format1、enabled2、doc_values参考资料和推荐阅读

一、ES的数据存储结构：ES底层使用Lucene存储数据，Lucene的索引包含以下部分：ALuceneindexismadeofseveralcomponents:aninvertedindex,abkdtree,acolumnstore(docvalues),adocumentstore(storedfields)andtermvectors,andthesecomponentscancomm

esmapping参数详解一、前言二、Mapping的设置1.创建Index的Mapping2.添加新的字段3.修改已存在字段的mapping4.查看mapping三、Mapping参数1.analyzer2.boost3.coerce4.copy_to5.doc_values6.dynamic7.eager_global_ordinals8.enabled9.format10.ignore_ab

用于进行聚合的字段必须是exactvalue，分词字段不可进行聚合，对于text字段如果需要使用聚合，需要开启fielddata，但是通常不建议，因为fielddata是将聚合使用的数据结构由磁盘（doc_values

做dsl聚合操作时查询不了数据，查看映射发现字段设置了不进行索引，不参与聚合查看映射"brandName":{"type":"keyword","index":false,"doc_values":false

一、为什么要有DocValues我们都知道ElasticSearch之所以搜索这么快速，归功于他的倒排索引的设计，然而它也不是万能的，倒排索引的检索性能是非常快的，但是在字段值排序时却不是理想的结构。下面是一个简单的倒排索引的结构:如上表可以看出，它只有词对应的doc，并不知道每个doc的内容，那么想要排序的话每个doc都去获取一次文档内容就很耗时了。DocValues的出现，那么这个耗时的问题就

文章目录磁盘存储优化准备知识元数据字段`_all`索引字段的映射参数`index``norm``doc_values``store`优化措施磁盘存储优化准备知识元数据字段_all_all字段是一个特殊的

,"analyzer":"ik_smart"}使用ik_smart分词类型，需要安装ik分词器插件哦节省资源的设置："skuImg":{"type":"keyword","index":false,"doc_values

一.倒排索引倒排索引的概念，感兴趣的可以点击查看>也可以查看elasticsearch简介和倒排序索引介绍这篇文章，写的很清晰。1.1字段和倒排索引的关系首先，在es中，我们可以把一个doc(文档)理解为数据库中的一行数据，每个doc对应多个field(字段)，例如:PUT/employee/group/1{"age":25,"about":"Ilovetogorockclimbing","int

大家知道，搜索引擎的基本数据结构是反向索引，也就是为每个关键词建立了到文档的映射，然后所有的关键词是一个有序列表。搜索的时候，只要先从有序列表中匹配到关键词，就能搜索到包含该关键词的所有文档，反向索引的数据结构对于关键词搜索的场景是非常高效的。但聚合分析和搜索有很大的不同。典型的场景，比如计算某个文档中每个关键词的出现次数，反向索引就无能为力了，需要先扫描整个关键词映射表，才能找到该文档包含的所有

fielddata与doc_values比较fielddatadoc_values相同点都要创建正排索引，数据结构类似于列式存储都是为了可以聚合，排序之类的操作不同点字段类型对应的字段类型是text对应的字段类型是

doc_valuesDocvaluesaretheon-diskdatastructure,builtatdocumentindextime,whichmakesthisdataaccesspatternpossible.Theystorethesamevaluesasthe_sourcebutinacolumn-orientedfashionthatiswaymoreefficientforso

DocValues是什么其实大部分NoSQL在创建多个索引的时候也采用这种方式，就是再使用另一种方式存储一份文本，使得可以增强搜索。Docvalues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，Docvalues将文档映射到它们包含的词项：Doc      Terms----------------------------------------------------

doc_value是什么绝大多数的fields在默认情况下是indexed，因此字段数据是可被搜索的。倒排索引中按照一定顺序存放着terms供搜索，当命中搜索时，返回包含term的document。terms中包含很多termDoc_values本质上是一个序列化的列式存储，这个结构非常适用于聚合（aggregations）、排序（Sorting）、脚本（scriptsaccesstofield）

,但是针对排序,聚合以及脚本访问字段值则需要另外的访问方式;查询操作需要回答’哪些doc包含查询的词’,而排序和聚合则需要回答’doc中该字段的值是多少’;大多数字段可以通过文档索引在磁盘上默认设置的doc_values

PUT/music/_mapping/song{“properties”:{“tag”:{“type”:“string”,“index”:“not_analyzed”,“doc_values”:true

doc_values和fielddata就是用来给文档建立正排索引的。他俩一个很

In-memory模式中，fielddata受到heap内存大小限制，虽然这个问题可以通过集群的横向扩容解决——可需要经常增加节点——而且即使加了，你还是会发现在其他一些资源利用不充分的节点上，在排序和聚合查询的时候仍然会消耗你大量的heap空间。fielddata字段数据默认下，会频繁的在内存当中加载。但这不是唯一的方法，在索引数据时，fielddata字段数据还可以被写在磁盘中，这种方式可以提

doc_values大部分字段默认被索引，这使得它们可以被搜索。倒排索引可以让搜索在一个唯一的排序过的词列表里查询搜索词，并且立刻从中找到包含该搜索词的文档列表。

doc_values和fielddata就是用来给文档建立正排索引的。他俩一个很

doc_values和fielddata就是用来给文档建立正排索引的。他俩一个很

当我们学习Elasticsearch时，经常会遇到如下的几个概念：Revertedindexdoc_valuessource？这个几个概念分别指的是什么？有什么用处？如何配置它们？只有我们熟练地掌握了这些概念，我们才可以正确地使用它们。Invertedindexinvertedindex（反向索引）是Elasticsearch和任何其他支持全文搜索的系统的核心数据结构。反向索引类似于您在任何书籍结

目录一、概览1.1影响性能的参数1.2其他二、ignore_malformed三、enable四、store五、dynamic六、doc_values七、fielddata八、index_option九

默认是开启的，大多数字段在索引时都会生成doc_values，但是text字段除外。对于确定不需要排序或者聚合的字段，可以关闭doc_values以节省磁盘空间。

Elasticsearch6.3版本下新增字段如：给索引index的类型type新增字段name：POSTindex/type/_mapping{"properties":{"name":{"type":"keyword","doc_values

boost在查询时，各个字段可以自动提升-更多地依赖于相关性得分，boost参数如下：PUTmy_index{"mappings":{"_doc":{"properties":{"title":{"type":"text","boost":2},"content":{"type":"text"}}}}}title字段上的匹配将是content字段的两倍权重，默认字段的提升率为1。增强仅适用于术语查

现在，_field_names字段仅索引已禁用doc_values和规范的字段的名称。对于启用了doc_values或norm的字段

其实原理相当简tong单，主要依赖fielddata（内存常驻，逐渐被doc_values取代），将需要排序的字段记录事

稀疏主要影响norms和doc_values，一些可以避免稀疏的推荐：避免将不

最近在做一些索引相关的优化测试，顺便记录一下测试以及效果1：优化mapping主要包括doc_values,index,norms，type的keyword和text//效果明显doc_values属性用于把数据序列化到磁盘

导言ES是在系统架构设计时常用到的数据搜索与存储系统，对于输入的数据，ES会按照预先定义好的设置（如果没有预先设置好，可以设置动态映射）进行分词，建立倒排索引和Doc_values，以方便搜索查询。

doc_values和fielddata就是用来给文档建立正排索引的。他俩一个很

doc":{"properties":{"curr_time":{"type":"date","format":"yyyy-MM-ddHH:mm:ss.SSSZ","locale":"zh_CN","doc_values

doc_values按列存储，按docId排序，在query阶段使用，直接根据docId获取具体field的value，用来排序，聚合等。

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。

DocValues是什么其实大部分NoSQL在创建多个索引的时候也采用这种方式，就是再使用另一种方式存储一份文本，使得可以增强搜索。Docvalues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，Docvalues将文档映射到它们包含的词项：Doc      Terms----------------------------------------------------

文章目录1.背景介绍2.ES存储–概述3.配置项速查4.配置项详解_all_sourceindexdoc_valuesenabledstore1.背景介绍最近在使用ES搭建时序数据和日志的存储，阅读了一下ES的官方文档和博客，ESmapping里有很多设置选项，初看令人眼花缭乱，理不清楚之间的关系。这些选项设置不当，有的可能浪费存储空间，有的可能导致无法使用Aggregation，有的可能导致不能

阅读更多一、doc_values介绍docvalues是一个我们再三重复的重要话题了，你是否意识到一些东西呢？

存在doc_values里。doc_values用于在做聚合运算的时候，根据一批文档id快

In-memory模式中，fielddata受到heap内存大小限制，虽然这个问题可以通过集群的横向扩容解决——可需要经常增加节点——而且即使加了，你还是会发现在其他一些资源利用不充分的节点上，在排序和聚合查询的时候仍然会消耗你大量的heap空间。fielddata字段数据默认下，会频繁的在内存当中加载。但这不是唯一的方法，在索引数据时，fielddata字段数据还可以被写在磁盘中，这种方式可以提