大部分字段类型默认被索引的(inverted index),可以被搜索search: 哪个文档有这个词sort&aggregations: look up the document and find the terms that it has in a field.这个文档的这个字段的值是什么 doc_values 磁盘上的数据结构,在文档索引的时候建立,数据可以被访问. 和_source存的值是一样的,采用column-oriented fashion,更高效的排序和聚合 doc_values…

Es官方文档整理-3.Doc Values和FieldData 1.Doc Values 聚合使用一个叫Doc Values的数据结构.Doc Values使聚合更快.更高效且内存友好. Doc Values的存在是因为倒排索引只对某些操作是高效的.倒排索引的优势在于查找包含某个项的文档,而反过来确定哪些项在单个文档里并不高效.   结构类似如下: Doc      Terms -----------------------------------------------------------…

ES进行如下聚合操作时,会报如题所示错误: ➜ Downloads curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d ' { "size": 0, "aggs": { "group_by_state": { "terms": { "field": "state" } } } }' 提示报错如下: { "error"…

原文地址:http://blog.csdn.net/u011403655/article/details/71107415 根据es官网的文档执行 GET /megacorp/employee/_search { "aggs": { "all_interests": { "terms": { "field": "interests" } } } } 这个例子时,报错 { "error":…

在es中,text类型的字段使用一种叫做fielddata的查询时内存数据结构.当字段被排序,聚合或者通过脚本访问时这种数据结构会被创建.它是通过从磁盘读取每个段的整个反向索引来构建的,然后存存储在java的堆内存中. fileddata默认是不开启的.Fielddata可能会消耗大量的堆空间,尤其是在加载高基数文本字段时.一旦fielddata已加载到堆中,它将在该段的生命周期内保留.此外,加载fielddata是一个昂贵的过程,可能会导致用户遇到延迟命中.这就是默认情况下禁用fielddat…

根据es官网的文档执行 GET /megacorp/employee/_search { "aggs": { "all_interests": { "terms": { "field": "interests" } } } } 这个例子时,报错 { "error": { "root_cause": [ { "type": "illegal…

在进行派粗前,先执行以下操作 { "properties": { "updatedate": { "type": "text", "fielddata": true } }…

# 执行https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_aggregation_test_drive.html中的例子时报错Fielddata is disabled on text fields ,只需要在查询的fields后面加上.kewwords即可 # 参考https://blog.csdn.net/u011403655/article/details/71107415/ def curl_es(data): re…

Reason of this error:Fielddata can consume a lot of heap space, especially when loading high cardinality text fields. Once fielddata has been loaded into the heap, it remains there for the lifetime of the segment.Also, loading fielddata is an expensi…

语法: POST /test_index/_mapping/test_type { "properties": { "test_field": { "type": "text", "fielddata": { "filter": { "frequency": { "min": 0.01, "min_segment_size":…