【Elasticsearch】doc_values 可以用于查询操作

确实,`doc values` 可以用于查询操作,尽管它们的主要用途是支持排序、聚合和脚本中的字段访问。在某些情况下,Elasticsearch 也会利用 `doc values` 来执行特定类型的查询。以下是关于 `doc values` 在查询操作中的使用及其影响的详细解释:

### Doc Values 的主要用途

- **排序**:当您对搜索结果进行排序时,Elasticsearch 使用 `doc values` 来获取字段值。
- **聚合**:对于需要计算统计信息(如平均值、总和等)的操作,`doc values` 提供了高效的执行方式。
- **脚本字段**:在通过脚本访问字段值时,`doc values` 提供了一种快速的方式来进行数据访问。

### Doc Values 在查询中的应用

虽然 `doc values` 主要不是为查询设计的,但在以下几种查询类型中会用到 `doc values`:

1. **范围查询(Range Query)**:
   - 当您执行数值或日期字段上的范围查询时,Elasticsearch 可能会使用 `doc values` 来加速这些查询。这是因为 `doc values` 以列式格式存储,非常适合于范围扫描。

2. **Term 查询和 Terms 查询**:
   - 对于非 `text` 字段(例如 `keyword`、数值型字段),`term` 和 `terms` 查询可以直接使用 `doc values`

### Elasticsearch 中 `doc_values` 的功能和用法 #### 功能概述 `doc_values` 是一种基于磁盘的数据结构,它在文档索引时被创建并存储于磁盘上。这种数据结构允许 Elasticsearch 更高效地处理排序、聚合以及其他需要频繁访问字段值的操作[^3]。 #### 原理分析 当文档被索引到 Elasticsearch 时,其内容会被解析成倒排索引以便快速检索匹配条件的文档。然而,对于某些场景(如排序或聚合),仅依赖倒排索引并不够高效。因此,Elasticsearch 提供了 `doc_values` 这一机制。`doc_values` 将字段值以列式存储的形式保存下来,使得这些值可以被快速读取而无需重新解析 `_source` 字段的内容[^4]。 #### 支持的字段类型 几乎所有的字段类型都支持 `doc_values`,但有一些例外情况需要注意: - **不支持的字段类型**:`text` 和 `annotated_text` 类型的字段默认不会启用 `doc_values`,因为这类字段通常经过分词处理,不适合用于排序或聚合操作。 - **其他字段类型**:诸如数值型、日期型、布尔型以及未分词字符串类型的字段均支持 `doc_values`[^1]。 #### 如何验证字段是否启用了 `doc_values` 为了确认某个字段是否已经成功启用了 `doc_values`,可以通过检查索引的映射配置来完成此任务。具体方法如下所示: ```json GET /<index_name>/_mapping ``` 返回的结果中,如果目标字段定义部分存在 `"doc_values": true` 属性,则表明该字段已启用 `doc_values`。 #### 应用实例 假设有一个包含销售记录的索引,其中有一名为 `price` 的数值字段表示商品价格。当我们对该字段执行范围查询或者按价格区间进行统计汇总时,Elasticsearch 很可能会利用 `doc_values` 来加速此类操作[^2]。 下面是一个简单的聚合示例代码片段: ```json POST /sales/_search { "size": 0, "aggs": { "prices_histogram": { "histogram": { "field": "price", "interval": 10 } } } } ``` 在此请求中,由于涉及到对 `price` 字段的计算操作,所以系统会优先考虑通过 `doc_values` 获取所需数据而非直接加载整个 `_source` 内容。 ---
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