Elasticsearch：fielddata作用

Question

Elasticsearch：fielddata作用是什么，原理是什么，执行的具体步骤，一方面它是把索引信息存储到缓存，另一方面是给分词字段提供聚合查询功能，详细解释怎么给分词字段提供聚合功能

Answer 1

该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

好的，让我来解答你关于Elasticsearch中fielddata的问题。

1. fielddata的作用是什么？

在Elasticsearch中，fielddata的作用是允许对文本字段进行聚合和排序操作。它将文本字段的值加载到内存中，以便可以快速地执行聚合、排序等操作，而不需要每次查询时重新计算。这样可以大大提高查询的效率。

2. fielddata的原理是什么？

fielddata的原理是将文本字段的值加载到内存中的数据结构中，以便进行快速的聚合和排序操作。当字段被标记为需要fielddata时，Elasticsearch会在每个分片上维护一个fielddata结构，该结构将字段中的每个唯一值映射到一个整数。然后，这些整数可以在内存中进行排序和聚合操作，而不需要对实际文本值进行操作。

3. fielddata执行的具体步骤是什么？

fielddata的执行具体步骤如下：

• 当字段被标记为需要fielddata时，在每个分片上创建一个fielddata结构。
• 将文本字段的每个唯一值映射到一个整数，并将这些整数存储在内存中。
• 在查询时，根据聚合或排序的要求，使用存储在内存中的整数进行操作，而不需要对实际文本值进行操作。
• 如果文本字段的值发生变化，fielddata结构会相应地更新。

  4. 给分词字段提供聚合功能的具体解释：

  要给分词字段提供聚合功能，需要首先将该字段标记为需要fielddata。然后，在执行聚合操作时，Elasticsearch会使用存储在内存中的fielddata结构进行操作，而不需要对原始文本进行处理。这样可以大大提高聚合操作的效率。
  例如，假设我们有一个索引包含一个text类型的字段"content"，我们想对该字段进行聚合操作。首先，我们需要将该字段标记为需要fielddata：
  json
  Copy code

  PUT /my_index
  {
  "mappings": {
  "properties": {
  "content": {
  "type": "text",
  "fielddata": true
  }
  }
  }
  }
  

  然后，我们可以执行聚合操作，例如按照"content"字段的值进行词项计数：
  json
  Copy code

  POST /my_index/_search
  {
  "size": 0,
  "aggs": {
  "content_terms": {
  "terms": {
  "field": "content.keyword"
  }
  }
  }
  }
  

  这样，我们就可以对分词字段"content"进行聚合操作了，而不需要担心性能问题。
  希望这些解答对你有帮助！

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