1 添加测试数据
| PUT /test_index/test_type/1 { "test_field":"test" } PUT /test_index/test_type/2 { "test_field":"test" }
|
2 对于分词的field执行aggregation，发现报错。。。
聚合操作
| GET /test_index/test_type/_search { "aggs": { "group_by_test_field": { "terms": { "field": "test_field" } } } } |
结果
| { "error": { "root_cause": [ { "type": "illegal_argument_exception", "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [test_field] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory." } ], "type": "search_phase_execution_exception", "reason": "all shards failed", "phase": "query", "grouped": true, "failed_shards": [ { "shard": 0, "index": "test_index", "node": "21o2lqRDTx2-C0g_2MYfmA", "reason": { "type": "illegal_argument_exception", "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [test_field] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory." } } ], "caused_by": { "type": "illegal_argument_exception", "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [test_field] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory." } }, "status": 400 } |
对分词的field，直接执行聚合操作，会报错，大概意思是说，你必须要打开fielddata，然后将正排索引数据加载到内存中，才可以对分词的field执行聚合操作，而且会消耗很大的内存
3 给分词的field，设置fielddata=true，发现可以执行，但是结果却。。。
给分词的field，设置fielddata=true
| POST /test_index/_mapping/test_type { "properties": { "test_field": { "type": "text", "fielddata": true } } } |
查看mapping
| GET /test_index/_mapping/test_type
结果： { "test_index": { "mappings": { "test_type": { "properties": { "test_field": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } }, "fielddata": true } } } } } } |
查询测试
| GET /test_index/test_type/_search { "size": 0, "aggs": { "group_by_test_field": { "terms": { "field": "test_field" } } } } |
结果
| { "took": 9, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "failed": 0 }, "hits": { "total": 2, "max_score": 0, "hits": [] }, "aggregations": { "group_by_test_field": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": "test", "doc_count": 2 } ] } } } |
如果要对分词的field执行聚合操作，必须将fielddata设置为true
4 使用内置field不分词，对string field进行聚合
新版本中，会自动为分词的词语建立一个不分词的keyword,默认截取256个字符不分词
使用不分词的字段进行搜索
| GET /test_index/test_type/_search { "size": 0, "aggs": { "group_by_test_field": { "terms": { "field": "test_field.keyword" } } } } |
结果
| { "took": 2, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "failed": 0 }, "hits": { "total": 2, "max_score": 0, "hits": [] }, "aggregations": { "group_by_test_field": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": "test", "doc_count": 2 } ] } } } |
如果对不分词的field执行聚合操作，直接就可以执行，不需要设置fieldata=true
5 分词field+fielddata的工作原理
不分词
doc value --> 不分词的所有field，可以执行聚合操作 --> 如果你的某个field不分词，那么在index-time，就会自动生成doc value --> 针对这些不分词的field执行聚合操作的时候，自动就会用doc value来执行
分词
分词field，是没有doc value的。。。原因：在index-time，如果某个field是分词的，那么是不会给它建立doc value正排索引的，因为分词后，占用的空间过于大，所以默认是不支持分词field进行聚合的
分词field默认没有doc value，所以直接对分词field执行聚合操作，是会报错的
对于分词field，必须打开和使用fielddata，完全存在于纯内存中。。。结构和doc value类似。。。如果是ngram或者是大量term，那么必将占用大量的内存。。。
如果一定要对分词的field执行聚合，那么必须将fielddata=true，然后es就会在执行聚合操作的时候，现场将field对应的数据，建立一份fielddata正排索引，fielddata正排索引的结构跟doc value是类似的，但是只会讲fielddata正排索引加载到内存中来，然后基于内存中的fielddata正排索引执行分词field的聚合操作
如果直接对分词field执行聚合，报错，才会让我们开启fielddata=true，告诉我们，会将fielddata uninverted index，正排索引，加载到内存，会耗费内存空间
为什么fielddata必须在内存？因为大家自己思考一下，分词的字符串，需要按照term进行聚合，需要执行更加复杂的算法和操作，如果基于磁盘和os cache，那么性能会很差
- Fieldate 是加载到内存里面去的，而doc value 是放到磁盘上去的。
- Fieldate 是给分词的用的，而dao value 是给不分词的用的。
- Fieldate 是在进行聚合操作时，当发现该字段是分词的，才在内存中建立fieldata 正排索引；而doc value 是在创建mapping或者put,post 时，对不分词创建的。