在上一篇文章中，是我对es indexSort的优化对检索性能提升的测试。测试结论是：好的情况下，会有50%的性能提升效果。这让我对它是如何做到的，产生了浓烈的兴趣。
在这篇文章中，结合源码对原理进行一个解析
这里我想先提出两个问题
如何做到indexSort的，对已经写入的数据，再加入新的数据的时候，是不是需要对原来的数据进行重新排序？
更新逻辑是什么样的？在使用indexSort后，假如数据要更新，如何保证数据有序？
为什么会对检索性能提升这么多？
在下文中，会给出答案。
IndexSort使用场景有限
需要需要满足两个条件
需要查询的Sort顺序与IndexSorting的顺序相同
并且不需要获取符合条件的记录总数(TotalHits)， "track_total_hits": false
除此之外，还有一些场景不能生效
对于字符串进行Range查询，且Range范围内有很多符合条件的Term的场景。这个场景下，查询可能会慢在两个地方，一个是Range范围内符合条件的Term非常多，扫描FST耗时很大，另一个如果这些Term对应的doc数很多，要构造BitSet也会非常耗时。因为利用IndexSorting的提前中断是发生在BitSet构造好之后，所以并不能优化到这个地方的性能。
对数字类型在BKD-Tree上进行范围查找时，因为BKD-Tree里的docID不是顺序排列的，所以并不像倒排链一样可以顺序读取。如果BKD-Tree上符合条件的docID很多，构造BitSet也很耗时，也不是IndexSorting能够优化到的。
检索需要依赖相关性的时候 ，因为根据相关性排序，一定要扫描一下全表才知道一个全局的分数。不可能通过局部的分数精准的取出TopK。
也就是说，假如在一次查询中，如果时间花费在 构建bitSet上。那么就算用了indexSet也不会有太好的效果。索引可以使用 profile分析一下检索语句，检索过程。
indexSort对检索性能提升的本质
实际上就是对数据做预处理 + 提前终止查询过程 。
与查询时的Sort不同，IndexSorting是一种预排序，即数据预先按照某种方式进行排序，它是Index的一个设置，不可更改。大家知道，Elasticsearch的底层是Lucene，Lucene中是以Segment为单位进行查询的，这里说的IndexSorting对数据进行预排序也是在每个Segment内有序的。
一个Segment中的每个文档，都会被分配一个docID，（注意这里docID 是内存储用的，不是文档里边的_id），docID从0开始，顺序分配。在没有IndexSorting时，docID是按照文档写入的顺序进行分配的，在设置了IndexSorting之后，docID的顺序就与IndexSorting的顺序一致。
举个例子来说，假如文档中有一列为Timestamp，我们在IndexSorting中设置按照Timestamp逆序排序，那么在一个Segment内，docID越小，对应的文档的Timestamp越大，即按照Timestamp从大到小的顺序分配docID。
Lucene中的倒排链都是按照docID从小到大的顺序排列的，在进行组合条件查询时，也是按照docID从小到大的顺序选出符合条件的doc。那么当查询时的Sort顺序与IndexSorting的顺序相同时，会发生什么呢？
比如查询时希望按照Timestamp降序排序后返回100条结果，在Lucene中进行查询时，发现docID对应的doc顺序也刚好是Timestamp降序排序的，那么查询到前100个符合条件的结果即可返回，这100个一定也是Timestamp最大的100个，这就做到了提前中断。
提前中断可以极大的提升查询性能，特别是当一个查询条件命中的文档数量非常多的时候。在没有IndexSorting时，必须把所有符合条件的文档的docID扫描一遍，并且读取这些doc的一些字段来排序，选出符合条件的doc。有了IndexSorting之后，只需要选出前Top个doc即可，避免了全部扫描，性能甚至可以提升几个数量级。
indexSort的发展历史
在Elasticsearch中，IndexSorting是6.0版本才引入的。ES其实本身是一个分布式壳子，实际上基本上都是在Lucene上做的。所以也要看看在lucene中的发展历史。
在Lucene中，IndexSorting其实已经发展了一段时间。最早在10年，Lucene提供了一个IndexSorter的工具，作为一个离线工具可以对Index数据排序后生成一个新的Index。后来13年加入了SortingMergePolicy，在Segment进行merge的时候可以生成排好序的新Segment，在17年又加入了Sorting on flushed segment的功能，在Segment最初生成时就进行排序。另一方面是Lucene在查询时也做了很多优化，如果有IndexSorting，很多地方做了提前中断，后面会讲提前中断对查询性能的巨大作用。经过几次Lucene的改进和优化，IndexSorting这个功能也终于被集成进Elasticsearch。
indexSort实现原理
如何保证数据根据某个字段排序？
想要弄清楚这个问题，需要大概知道es的底层存储原理。
es的一个分片是一个lucene实例。一次检索发生的最小单元是segment。segment也是lucene的概念。 es每次refresh，会产生一个新的segment。
es 是日志合并树的概念，也就是写入的数据，实际上是不再发生改变。上边说的refresh，实际上就是把堆中index buffer 中的数据生成一个segment，放在os 文件存储系统上，此时还没有落磁盘。但是段一旦产生，就已经不会再改变了。想要实现indexSort 在这在segment生成前，在堆内存中，要进行排序。
定期对小段进行合并，将符合条件的小段合并成大段。所以想要实现indexSort，会有第二个问题，在segment合并的过程中，再做一次排序。这里就相当于是把两个有序的链表，合并成一个有序的链表。
每个doc写入进来之后，按照写入顺序被分配一个docID，然后被IndexingChain处理，依次要对invert index、store fields、doc values和point values进行处理，有些数据会直接写到文件里，主要是store field和term vector，其他的数据会放到memory buffer中。
首先根据设定的列排序，这个排序可以利用内存中的doc values，排序之后得到老的docID到新docID的映射，因为之前docID是按照写入顺序生成的，现在重排后，生成的是新的排列。如果排序后与原来顺序完全一致，那么什么都不做，跟之前流程一样。
如果排序后顺序发生变化，如何排序呢？对于已经写到文件中的数据，比如store field和term vector，需要从文件中读出来，重新排列后再写到一个新文件里，原来的文件就相当于一个临时文件。对于内存中的数据结构，直接在内存中重排后写到文件中。
相比没有IndexSorting时，对性能影响比较大的一块就是store field的重排，因为这部分需要从文件中读出再写回，而其他部分都是内存操作，性能影响稍小一些。
不将store field和term vector这类数据也buffer在内存中，可以减少index buffer堆的压力
那假如把store field和term vector这类数据也buffer在内存中，是否可以提升IndexSorting开启时的写入性能？
indexSort实现细节
Elasticsearch中实现索引排序（Index Sorting）的方式是在文档被索引时对文档进行排序，并将排序后的信息存储在一个隐藏的字段中。当进行搜索时，Elasticsearch会利用该字段来执行排序操作，而不需要对原始数据进行排序。
具体实现方式是在倒排索引（Inverted Index）中维护一个有序列表（Sorted List），用于存储每个词项（Term）对应的文档ID以及在该词项下的排序值。当有新文档被索引时，会将该文档的ID和排序值插入到对应的有序列表中，并按照排序值进行排序。这样，当进行搜索时，可以根据查询语句中指定的排序规则快速访问对应的有序列表，并将文档ID按照顺序返回，实现了快速的排序操作。
Elasticsearch中的倒排索引实现是基于Lucene的实现。Lucene中的倒排索引使用了类似于跳表（Skip List）的数据结构，其中每个词项对应一个有序链表，链表中的每个节点存储了文档ID和在该词项下的排序值。为了提高搜索性能，Lucene还使用了一些优化技巧，例如使用倒排表（Inverted Table）存储有序链表的起始位置以及跨度（Span），以便快速定位和跳过无关的文档。
需要注意的是，索引排序会占用额外的存储空间，并在索引文档时会增加一定的性能开销。因此，在选择使用索引排序时，需要根据具体情况权衡性能和存储需求。
indexSort 相关源码
在Elasticsearch中实现Index Sorting的主要代码位于lucene-core模块中的Sorter.java和SorterTemplate.java文件中，这些代码是在Lucene中实现排序的基础上，针对Elasticsearch的需求进行了一些修改和优化。
Index Sorting的实现主要分为两个阶段：索引时的排序和搜索时的排序。
索引时的排序
在Elasticsearch中，索引时的排序是通过修改lucene-core模块中的IndexWriter.java文件实现的。具体而言，IndexWriter在向索引中添加新文档时，会根据排序规则计算出每个文档的排序值，并将排序值存储在一个名为"_doc"的隐藏字段中。同时，IndexWriter还会在每个字段的倒排索引中添加一个TermOrdValComparator对象，用于在添加新文档时对文档进行排序。
TermOrdValComparator实现了TermOrdValComparatorSource接口，其中TermOrdValComparatorSource定义了用于计算文档排序值的getComparator方法。在Elasticsearch中，TermOrdValComparatorSource的实现类是ElasticsearchFieldComparatorSource，该类会根据排序规则创建不同的FieldComparator对象，并在FieldComparator中实现计算文档排序值的方法。
搜索时的排序
在搜索时，Elasticsearch会根据查询语句中的排序规则从lucene-core模块中获取排序器（Sorter）对象，然后利用该对象对搜索结果进行排序。具体而言，Sorter会根据查询语句中指定的排序规则获取排序字段的倒排索引，并从中获取每个文档的排序值，然后根据排序规则对文档进行排序，并返回排序后的文档列表。
总的来说，Elasticsearch的Index Sorting实现是在lucene-core模块的基础上进行的，主要是通过修改IndexWriter.java文件和创建ElasticsearchFieldComparatorSource对象来实现索引时的排序，以及通过Sorter.java文件和ElasticsearchFieldComparatorSource对象来实现搜索时的排序。
具体来说，Elasticsearch的Index Sorting的实现可以分为以下几个步骤：
在创建索引时，指定需要排序的字段以及排序规则，例如：
PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"my_field": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
},
"settings": {
"sort": {
"my_field.keyword": {"order": "asc"}
}
}
}
在这个例子中，我们指定了对名为"my_field.keyword"的字段按照升序进行排序。
在文档被索引时，Elasticsearch会为每个文档计算出其排序值，并将排序值存储在一个名为"_doc"的隐藏字段中。
在搜索时，根据查询语句中的排序规则创建排序器（Sorter）对象，并利用该对象对搜索结果进行排序。排序器会从倒排索引中获取每个文档的排序值，并根据排序规则对文档进行排序，最终返回排序后的文档列表。
Elasticsearch的Index Sorting实现并不复杂，但是它可以大幅提升搜索性能，特别是在需要对大量文档进行排序时。由于Index Sorting会在索引时对文档进行排序，因此可以避免在搜索时对所有文档进行排序的开销，从而大幅提升搜索性能。所以这项提升的本质是预处理技术，将需要实时计算的部分，在数据写入的时候，做一个预处理。这是其实洗升了写入的速度。牺牲了将近一倍。
在Elasticsearch的源码中，Index Sorting的实现是基于Lucene的实现进行的，具体涉及到以下几个类：
ElasticsearchFieldComparatorSource
ElasticsearchFieldComparatorSource是Elasticsearch对Lucene的FieldComparatorSource接口的一个实现，用于计算文档排序值。在实现中，ElasticsearchFieldComparatorSource会根据排序规则创建不同的FieldComparator对象，其中FieldComparator实现了compare方法，用于比较文档排序值的大小。在compare方法中，ElasticsearchFieldComparatorSource会利用SortField对象中的属性信息，以及Document对象中的排序值信息来计算文档的排序值。
IndexSortingConsumer
IndexSortingConsumer是Elasticsearch的一个内部类，用于在索引文档时进行排序。在实现中，IndexSortingConsumer会利用ElasticsearchFieldComparatorSource计算每个文档的排序值，并将排序值存储在一个名为"_doc"的隐藏字段中。同时，IndexSortingConsumer还会在每个字段的倒排索引中添加一个TermOrdValComparator对象，用于在添加新文档时对文档进行排序。
Sorter
Sorter是Elasticsearch用于对搜索结果进行排序的核心类。在实现中，Sorter会根据查询语句中指定的排序规则获取排序字段的倒排索引，并从中获取每个文档的排序值，然后根据排序规则对文档进行排序，并返回排序后的文档列表。
SortBuilder
SortBuilder是Elasticsearch用于创建排序规则的类。在实现中，SortBuilder会根据用户指定的排序规则创建SortField对象，并将SortField对象传递给Sorter进行排序。
以上这些类都是基于Lucene的实现进行的，因此其实现原理与Lucene类似。在具体实现过程中，Elasticsearch还做了一些优化，例如在排序时利用FieldDataCache缓存排序字段的倒排索引，以及在排序时利用位集操作来优化文档排序的计算过程。