fielddata（字段数据）

所有字段是默认被 indexed（被索引的），这使得它们是可搜索的.可以在脚本中排序,聚合和获取字段值,但是需要不同的搜索模式.

搜索需要回答一个问题 “哪个 document（文档）包含这个 term（词条）”,然而排序和聚合需要回答一个不同的问题 " 这个字段在这个 document（文档）中的值是多少？".

许多字段可以使用index-time，在磁盘上的doc_values支持这种数据访问模式, 但是text字段不支持doc_values。

相反,text 字段使用查询时存在于内存的数据结构 fielddata.这个数据结构是第一次将字段用于聚合,排序,或者脚本时基于需求构建的。它是通过读取磁盘上的每个 segment（片段）的整个反向索引来构建的，将 term（词条）和 document（文档）关系反转,并将结果存储在内存中,在JVM的堆中.

text 字段默认关闭 Fielddata

Fielddata会消耗很多堆空间,尤其是加载高基数的 text字段的时候.一旦fielddata 加载到堆中,它在 segment（片段）中的生命周期还是存在的.此外,加载 fielddata是一件非常昂贵的过程,会导致用户体验到延迟的感觉.这就是为什么fielddata 默认关闭.

如果你尝试对文本字段上的脚本进行排序,访问值,你会看到此异常：

• Field data 在text字段上默认是关闭的.在[your_field_name] 上设置fielddata = true，以便通过反转反向索引来加载内存中的fielddata。 请注意，这可能会使用显着的内存。

在开启fielddata之前

在你开启fielddata 之前,考虑一下为什么你要在脚本中使用 text 来聚合,排序.通常这么做是没有意义的.

在索引之前分析text字段,以至于像New York 这样的值可以通过new或者 york 来搜索.当你可能想要一个称作 New York 的单一bucket（桶）,term（词条）在这个字段上聚合会返回一个newbucket和一个yorkbucket（桶）.

相反,你应该使用text字段进行全文搜索，以及一个开启doc_values的unanalyzed（未分析）keyword 字段用于聚合,如下:

curl -XPUT 'localhost:9200/my_index?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "my_field": {  # 1
          "type": "text",
          "fields": {
            "keyword": {  # 2
              "type": "keyword"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
'

1	使用my_field用于搜索
2	使用my_field.keyword用于聚合,排序,或者脚本.

开启text 字段的fielddata

你可以使用以下的PUT mapping API 给一个已经存在的text 字段开启fielddata.

curl -XPUT 'localhost:9200/my_index/_mapping/my_type?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "properties": {
    "my_field": {  # 1
      "type":     "text",
      "fielddata": true
    }
  }
}
'

1	你为my_field指定的映射应包含该字段已有的映射,再加上fielddata参数.

建议：fielddata.* 参数必须在相同索引的相同名称的字段有相同的设置.可以使用 PUT mapping API在现有字段上更新其值.

Global ordinals

Global ordinals（全局序数）是一个基于field data和doc_values的数据结构,它以字典顺序每户每个唯一term（词根）的增量编号.每个term（词根）都有一个唯一的数,term（词根）A是低于term（词根）B的.Global ordinals（全局序数）仅在text和keyword字段中支持.

Fielddata和doc_values也有 ordinals（序数）,它是特定segment（段）和字段中所有term（词根）的唯一编号.Global ordinals（全局序数）只是建立在fielddata和doc_values之上,通过在segement ordinals和global ordinals之间提供映射,后者在整个shard（分片）中是唯一的.

Global ordinals是用于使用segement ordinals（片段序数）的功能,例如排序和terms（词根）聚合,以提高执行时间.term（词根）聚合完全依赖于Global ordinals（全局序数）来执行shard（分片）级别的聚合,然后将global ordinals（全局序数）转换为真正的term（词根）,term（词根）仅用于最终减少阶段,其结合不同shard（分片）的结果.

指定字段的Global ordinals（全局序数）与shard（分片）所有的字段相关联,而field data和doc_values与单个segment（片段）相关联.其与针对单个segment（段）相关联的特定字段的字段数据不同,一旦新的segment（片段）变得可见,Global ordinals（全局序数）就需要完全重建.

Global ordinals（全局序数）取决于一个字段上的terms（词根）数量，但通常它是比较低的.因为源字符安数据已经被加载.Global ordinals（全局序数）的内存开销很小,因为它被有效的压缩.

fielddata_frequency_filter

Fielddata 过滤可以用于减少加载到内存中 term（词根）数量,从而减少内存使用.term（词根）可以按频率来过滤 ：

频率过滤器允许你仅加载 document（文档）频率在最小和最大值之间的 term（词根）,可以表示为绝对数字（当数字大于1.0时）或百分比（例如0.01为1%，1.0为100%）.每个segment计算频率.百分比是基于docs（文档）的数量,而不是该segment（片段）的所有docs（文档）.

通过使用 min_segment_size 指定 segment（片段）应包含的文档和最小数量,可以完全排除 small segment（小的片段）,如下:

curl -XPUT 'localhost:9200/my_index?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "tag": {
          "type": "text",
          "fielddata": true,
          "fielddata_frequency_filter": {
            "min": 0.001,
            "max": 0.1,
            "min_segment_size": 500
          }
        }
      }
    }
  }
}
'