在ES里这种“列式存储”就是我们熟悉的“doc values”,默认情况下它是被启用的,doc values在index-time(索引期)被创建:当一个字段被索引时,ES会把“词”加入到倒排索引中,同时把这些词也加入到面向“列式存储”的doc values中(存储在硬盘上)。 doc values通常被应用在以下几个方面: 基于一个字段排序 基于一...
而且,随着ES版本的升级,对于doc_values的优化越来越好,索引的速度已经很接近fielddata了,而且我们知道硬盘的访问速度也是越来越快(比如SSD)。所以 doc_values 现在可以满足大部分场景,也是ES官方重点维护的对象。 所以我想说的是,doc values相比field data还是有很多优势的。所以 ES2.x 之后,支持聚合的字段属性默认都...
Doc Values默认对除了分词的所有字段起作用。因为分此字段产生太多tokens且Doc Values对其并不是很有效。 由于Doc Values默认开启,如果你不会执行基于一个确定的子段 聚合、排序或执行脚本(Script ),你可以选择关闭Doc Values,这可以为你节省磁盘空间,提高索引数据的速度。 PUT my_index { "mappings": { "my_type...
ES在8.1版本引入了Doc-values-only search,这是个非常实用的功能。具体功能见文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/doc-values.html#doc-value-only-fields ES默认在开启索引的时候,也会加上doc_values。doc_values是针对字段的列式存储。 很多时候,这些字段主要是用来做聚合和排序的...
1)关闭不需要字段的doc values。 2)尽量使用keyword替代一些long或者int之类,term查询总比range查询好 (http://lucene.apache.org/core/7_4_0/core/org/apache/lucene/index/PointValues.html)。 3)关闭不需要查询字段的_source功能,不将此存储仅ES中,以节省磁盘空间。
Doc Values默认会对所有不分词的字段开启,需要分词的字段并不适合Doc Values,因为会产生大量的Token, 会大大影响聚合的操作速率。而且会影响聚合的结果,如果你的索引不需要进行排序、聚合等操作你可以通过在设置该索引的mapping时,通过doc_values参数禁用该字段Doc Values,反过来也是可以的,如果你只想该字段参与...
正如上面所说,对于同一份数据,ES 默认会建立索引,行存,列存。对于某些并不重要的字段,可以通过指定(index: false , store: false ,doc_values: false)来关闭,以减少冗余存储成本。腾讯云ES 自研压缩编码优化,能够进一步降低存储成本。 ES 默认对于数值字段建立BKDTree 索引,但是倒排索引能够最大发挥Lucene 的查询...
DocValues 是一种列存储结构，能快速通过文档 ID 找到相关需要排序的字段。在 ES 中，默认开启所有（除了标记需 analyzed 的字符串字段）字段的 doc values，如果不需要对此字段做任何排序等工作，则可关闭以减少资源消耗。③关于 ES 索引与检索分片 ES 中一个索引由一个或多个 Lucene 索引构成，一个 Lucene 索引...
Doc Values默认对所有字段启用,除了analyzed strings。也就是说所有的数字、地理坐标、日志、IP和不分析字符类型都会默认开启。 analyzed strings暂时不能使用Doc Values,因为分析后会生成大量的Token,这样非常影响性能。虽然Doc Values非常好用,但是如果你存储的数据确实不需要这个特性,就不如禁用他,这样不仅节省磁盘空间...
当前用得最多的就是doc_values,列存储,对于不需要进行分词的字段,都可以开启doc_values来进行存储(且只保留keyword字段),节约内存,当然,开启doc_values会对查询性能有一定的影响,但是,这个性能损耗是比较小的,而且是值得的; fielddata构建和管理 100% 在内存中,常驻于 JVM 内存堆,所以可用于快速查询,但是这也意味...