问题一、如何验证：字段索引时，到底存了哪些数据
- text类型存储：默认存储到inverted index,_source
- 非text类型存储：默认存储到inverted index,_source,doc_value
如何验证存储了这些数据呢？我们可以通过一些参数，打开和关闭这些选项，并通过查询数据来验证
以下实例，我们都通过一个text类型和一个keyword类型来验证以上两个内容
1、enabled:false
1、text类型存储：不存储到inverted index，doc_value,存储到_source。
2、keyword类型存储：不存储i到nverted index,doc_value,存储到_source，
我们通过搜索字段内容来验证inverted index,通过脚本访问doc对象来验证doc_store,通过访问params或ctx来验证_source
代码语言：txt复制DELETE message
##1、建立mapping
PUT message
{
"mappings": {
"enabled": false,
"properties": {
"msg1": {
"type": "text"
},
"msg2": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
GET message/_doc/1
GET message/_mapping
##2、插入多条数据
PUT message/_doc/1
{
"msg1":"学习好",
"msg2":"大家好"
}
PUT message/_doc/2
{
"msg1":"学习好",
"msg2":"身体好"
}
PUT message/_doc/3
{
"msg1":"学习好",
"msg2":"你好"
}
POST message/_refresh
GET message/_doc/1
##3、无法通过索引查询，因为没有建立倒排索引
GET message/_search
{
"query": {
"match": {
"msg1": "学习"
}
}
}
GET message/_search
{
"query": {
"match": {
"msg2": "好"
}
}
}
##4、无法分组统计，因为不存储doc_value
GET message/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"msg2_group": {
"terms": {
"field": "msg2"
}
}
}
}
##5、无法从doc_value中读取数据，因为不存储doc_value
GET message/_search
{
"query": {
"script_score": {
"script": {
"lang": "painless",
"source": "doc['msg1'].value.length()"
},
"query": {
"match_all": {}
}
}
}
}
GET message/_search
{
"query": {
"script_score": {
"script": {
"lang": "painless",
"source": "doc['msg2'].value.length()"
},
"query": {
"match_all": {}
}
}
}
}
##6、可以读取数据，这个数据从_source中读取
GET message/_search
{
"query": {
"script_score": {
"script": {
"lang": "painless",
"source": "params['_source']['msg1'].length()"
},
"query": {
"match_all": {}
}
}
}
}
GET message/_search
{
"query": {
"script_score": {
"script": {
"lang": "painless",
"source": "params['_source']['msg2'].length()"
},
"query": {
"match_all": {}
}
}
}
}如果我只想对单个字段不存储倒索引可以吗？也是可以的，如下：
代码语言：txt复制PUT message
{
"mappings": {
"properties": {
"msg1": {
"enabled": false
},
"msg2": {
"enabled": false
}
}
}
}2、index:false
这个选项的作用是，不建立倒排索引，但是存储doc_value,_source选项,同样通过上面的脚本可以进行测试
代码语言：txt复制PUT message
{
"mappings": {
"properties": {
"msg1": {
"type": "text"
},
"msg2": {
"type": "keyword",
"index":false
}
}
}
}问题2：如果我要实现对text类型分组如何操作呢
代码语言：txt复制# 在text类型启用fielddata:true即可，但是这将导致堆内存增加
PUT message
{
"mappings": {
"properties": {
"msg1": {
"type":"text",
"fielddata":true
},
"msg2": {
"enabled": false
}
}
}
}问题3：还需要store的内容干什么？
已经有了倒排索引，也有正排索引doc_value用于排序和分组，还有原始数据_source,那还需要store的内容干什么？
代码语言：txt复制#其中的一个场景就是，单个文档内容很多，比如有title标题，description描述，还有body内容，
平时只想通过title和description查询和展示，不需要整个_source的内容，如何解决这个问题。
这个时候可以禁用_source,通过单独存储每个字段的内容store属性,通过以下脚本测试
PUT message
{
"mappings": {
"_source": {
"enabled": false
},
"properties": {
"msg1": {
"type": "text",
"store": true
},
"msg2": {
"type":"keyword",
"store": true
}
}
}
}
PUT message/_doc/1
{
"msg1":"学习好",
"msg2":"大家好"
}
PUT message/_doc/2
{
"msg1":"学习好",
"msg2":"身体好"
}
PUT message/_doc/3
{
"msg1":"学习好",
"msg2":"你好"
}
POST message/_refresh
GET message/_doc/1
GET message/_search
{
"query": {
"match": {
"msg1": "学习"
}
}
}
GET message/_search
{
"query": {
"match": {
"msg2": "好"
}
}
}
GET message/_search
{
"stored_fields": ["msg1","msg2"],
"query": {
"match": {
"msg1": "学习"
}
}
}结论：
1、数据存储在哪里，如何通过实验来验证。
2、每个存储参数选项的作用是要解决什么问题，需要理清楚。
