一、 _source 字段：数据的“真相之源”
1. 是什么？
_source 是一个独立的、特殊的元字段。它存储了你在索引文档时提交的原始JSONbody的完整内容。
2. 工作原理与用途
- 写入：当你索引一个文档
{"title": "My Book", "price": 29.99}，这个完整的JSON对象就会被原封不动地存储到_source字段中。 - 读取：
- 搜索返回：当你执行搜索请求，默认返回的
hits.hits._source里的数据，就是直接从_source字段提取的，并非从倒排索引中重建。这是为什么ES搜索返回结果如此之快的原因之一。 - 重建索引/更新：
updateAPI和reindexAPI都严重依赖_source字段。更新操作本质上是“获取文档 -> 修改_source-> 重新索引”；重建索引则是直接从源索引读取_source来写入新索引。 - 高亮（Highlighting）：高亮功能通常需要访问原始文本内容来确定字符位置，
_source是其数据来源之一。
- 搜索返回：当你执行搜索请求，默认返回的
3. 禁用 _source？
你可以通过映射禁用 _source，但强烈不建议这样做。
PUT my_index
{"mappings": {"_source": {"enabled": false},"properties": {...}}
}
禁用后果：
- 无法使用
updateAPI。 - 无法直接通过
_reindexAPI 迁移数据。 - 无法使用高亮（除非显式地将高亮所需字段设置为
"store": true）。 - 无法在查询结果中看到原始文档。
- 调试困难。
最佳实践：永远不要禁用 _source。如果担心磁盘占用，可以通过索引压缩、使用更高效的硬件等方式解决，而不是牺牲核心功能。
二、 doc_values：列式存储的基石
1. 是什么？
doc_values 是默认开启的、在磁盘上的、基于列式存储的数据结构。它的存在是为了高效地完成排序（Sorting）、聚合（Aggregation）和脚本访问（Scripting）。
2. 为什么需要它？
倒排索引是为“查找包含某个词项的文档”而优化的（即搜索）。但要回答“对某个字段进行聚合或排序”就非常困难且低效，因为这需要遍历所有文档并获取字段值。
doc_values 解决了这个问题。它为所有支持它的字段类型（如 keyword, numeric, date, geo_point, ip 等，但不包括 text）在索引时额外创建了一个列式存储结构。
| Document | price (Field Value) |
|---|---|
| Doc_1 | 100 |
| Doc_2 | 200 |
| Doc_3 | 150 |
3. 工作原理与用途
- 列式存储：数据按列（字段）存储，而不是按行（文档）。这使得ES可以高效地：
- 排序：快速遍历一列中的所有值。
- 聚合：计算一列中值的总和、平均值、百分位数等。
- 脚本访问：在脚本中引用
doc['price'].value时，数据来源于doc_values。
- 磁盘存储：
doc_values存储在磁盘上，但OS会将其缓存到文件系统缓存中，以提供高速访问。
4. 禁用 doc_values？
你可以按字段禁用 doc_values，但仅在你100%确定该字段永远不会用于排序、聚合或脚本时才可以这样做。这可以节省磁盘空间。
"my_field": {"type": "keyword","doc_values": false // 谨慎禁用！
}
三、 fielddata：内存中的倒排索引
1. 是什么？
fielddata 是 doc_values 的内存版互补方案，主要用于 text 字段。
2. 为什么需要它？
text 字段默认会被分词（analyzed），因此它们默认没有 doc_values。如果你突然需要对一个 text 字段进行聚合或排序（例如，对 product_name 这个 text 字段做 terms 聚合），ES需要能够通过文档ID快速找到该文档的字段值。
fielddata 就是将所有分词后的词项与包含它们的文档的对应关系，从磁盘上的倒排索引加载到JVM堆内存中形成的数据结构。这是一个昂贵且延迟高的操作。
3. 工作原理与用途
- 默认关闭，需要手动在映射中为
text字段开启。 - 数据存储在 JVM堆内存中，极易导致内存溢出（OOM）和集群不稳定。
- 主要用于
text字段的聚合和排序。
PUT my_index/_mapping
{"properties": {"my_text_field": {"type": "text","fielddata": true // 警告：请谨慎开启！}}
}
4. fielddata vs doc_values
| 特性 | doc_values | fielddata |
|---|---|---|
| 存储介质 | 磁盘（利用文件系统缓存） | JVM堆内存 |
| 创建时机 | 索引时 | 首次聚合/排序时（延迟加载） |
| 默认状态 | 对支持字段默认开启 | 对 text 字段默认关闭 |
| 性能影响 | 低，磁盘操作 | 高，极易引起GC压力和OOM |
| 适用字段 | keyword, numeric, date, ip 等 | text |
最佳实践：极力避免开启 fielddata。如果需要对字符串进行聚合和排序，优先使用 keyword 类型或多字段：
"product_name": {"type": "text", // 用于全文搜索"fields": {"raw": { // 用于聚合和排序"type": "keyword" // 使用keyword类型，它天然有doc_values支持}}
}
查询时使用 product_name.raw 进行聚合。
四、 store 参数：存储“额外”的副本
1. 是什么？
默认情况下，字段值存储在 _source 中。如果你设置 "store": true，ES会额外将该字段的值单独存储在一份空间中。
2. 为什么需要它？
主要目的是在查询结果中返回某些特定的、未被 _source 包含的字段，或者从 _source 中提取某个字段开销很大时（因为 _source 需要被压缩和解压）。
常见误区："store": true 并不会让字段变得可搜索！字段是否可搜索只由 "index" 参数控制。它只影响该字段的值是否可以被单独返回。
3. 使用场景
场景一：_source 被禁用，但你仍希望返回某个字段的值。
场景二：_source 非常大（例如包含一个很长的文本内容），但你只需要频繁返回其中的一两个小字段（如 title, date）。单独存储这些小字段可以避免在每次查询时解压整个庞大的 _source，提升性能。
PUT my_index
{"mappings": {"_source": {"enabled": true // _source 仍然启用},"properties": {"title": {"type": "text","store": true // 额外存储一份},"content": {"type": "text","store": false // 不额外存储，只在 _source 里}}}
}// 查询时，使用 `stored_fields` 来指定返回哪些存储的字段
GET my_index/_search
{"stored_fields": [ "title" ], // 只返回显式声明为store=true的字段"query": {...}
}
最佳实践：这是一个非常高级的优化选项。在绝大多数情况下，你不需要设置 "store": true。依赖 _source 是更简单、更通用的做法。
五、 null_value：处理空值的利器
1. 是什么？
null_value 参数允许你用一个指定的值（如 "NULL", 0, -1）来替换显式的 null，以便该字段可以被搜索和聚合。
2. 为什么需要它？
在ES中，一个字段的值为 null、空数组 [] 或者根本不存在，在Lucene底层是等价的——它们都没有被索引。这意味着你无法通过 term 查询找到值为 null 的文档。
3. 使用方法
"status_code": {"type": "keyword","null_value": "NULL" // 将显式的null替换为字符串"NULL"
}
索引数据：
{ "status_code": "active" }
{ "status_code": null } // 实际在索引中，这个字段的值是 "NULL"
{ } // 这个文档的status_code字段不存在，值仍是null
查询：
现在，你可以找到所有 status_code 为 null 的文档了：
GET my_index/_search
{"query": {"term": {"status_code": "NULL" // 搜索被替换后的值}}
}
最佳实践：对于需要区分“空值”业务的字段（如状态码、标签、分类），使用 null_value 可以保证数据的可查询性。
总结与核心建议
| 概念 | 核心用途 | 默认值 | 建议 |
|---|---|---|---|
_source | 存储原始文档，用于结果返回、更新、重建索引 | true | 永远不要禁用 |
doc_values | 为排序、聚合、脚本提供磁盘上的列式存储 | true (对支持字段) | 不要禁用，除非绝对确定用不到 |
fielddata | 为 text 字段的排序聚合提供内存中的数据 | false | 极力避免开启，用keyword多字段替代 |
store | 额外存储字段值，用于特定优化场景 | false | 大多数情况不需要，优先使用_source |
null_value | 将null替换为可索引/聚合的默认值 | null | 按需使用，用于需要查询空值的业务字段 |
作为一名架构师，你的目标是：
- 保证功能：确保
_source可用。 - 追求性能：善用
doc_values，避免使用fielddata。 - 精细优化：在明确收益后，再考虑使用
store和null_value这类高级参数。
透彻理解这些底层机制，将使你能够设计出既高效又稳健的Elasticsearch系统，从容应对各种复杂的业务场景。
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