聚合分析的内部原理是什么？？？？aggs，term，metric avg max，执行一个聚合操作的时候，内部原理是怎样的呢？用了什么样的数据结构去执行聚合？是不是用的倒排索引？
搜索+聚合，写个示例
GET /test_index/test_type/_search
{
"query": {
"match": {
"search_field": "test"
}
},
"aggs": {
"group_by_agg_field": {
"terms": {
"field": "agg_field"
}
}
}
}
纯用倒排索引来实现的弊端
es肯定不是纯用倒排索引来实现聚合+搜索的
search_field
doc1: hello world test1, test2
doc2: hello test
doc3: worldtest
倒排索引
hello doc1,doc2
world doc1,doc3
test1 doc1
test2 doc1
test doc2,doc3
"query": {
"match": {
"search_field": "test"
}
}test --> doc2,doc3 --> search result, doc2,doc3
agg_field
doc2: agg1
doc3: agg2
100万个值
...
...
...
...
agg1 doc2
agg2 doc3
doc2, doc3, search result --> 实际上，要搜索到doc2的agg_field的值是多少，doc3的agg_field的值是多少
doc2和doc3的agg_field的值之后，就可以根据值进行分组，实现terms bucket操作
doc2的agg_field的值是多少，这个时候，如果你手上只有一个倒排索引，你该怎么办？？？你要扫描整个倒排索引，去一个一个的搜，拿到每个值，比如说agg1，看一下，它是不是doc2的值，拿到agg2,看一下，是不是doc2的值，直到找到doc2的agg_field的值，在倒排索引中
如果用纯倒排索引去实现聚合，现实不现实啊？？？性能是很低下。搜索，search，搜倒排索引，搜那个term，就结束了;聚合，搜索出了1万个doc，每个doc都要在倒排索引中搜索出它的那个聚合field的值.
倒排索引+正排索引（doc value）的原理和优势
doc value：正排索引
search_field
doc1: hello world test1, test2
doc2: hello test
doc3: world test
hello doc1,doc2
world doc1,doc3
test1 doc1
test2 doc1
test doc2,doc3
"query": {
"match": {
"search_field": "test"
}
test --> doc2,doc3 --> search result, doc2,doc3
doc value数据结构，正排索引
...
...
...
100万个
doc2: agg1
doc3: agg2
倒排索引的话，必须遍历完整个倒排索引才可以。。。。
因为可能你要聚合的那个field的值，是分词的，比如说hello world my name --> 一个doc的聚合field的值可能在倒排索引中对应多个value
所以说，当你在倒排索引中找到一个值，发现它是属于某个doc的时候，还不能停，必须遍历完整个倒排索引，才能说确保找到了每个doc对应的所有terms，然后进行分组聚合
...
...
...
100万个
doc2: agg1 hello world
doc3: agg2 test hello
我们有没有必要搜索完整个正排索引啊？？1万个doc --> 搜 -> 可能跟搜索到15000次，就搜索完了，就找到了1万个doc的聚合field的所有值了，然后就可以执行分组聚合操作了