主要知识点：
- 直接对分词的term进行聚合后果
- 设置fielddata=true
- 直接用.keyword进行聚合
- doc value 的性能问题
一、直接对分词的term进行聚合后果
对于分词的field执行aggregation，发现报错。。。
1、新建一条数据（隐式创建一个索引和type)
POST /test_index/test_type/1
{
"test_field":"test"
}
2、进行聚合操作
GET /test_index/test_type/_search
{
"aggs": {
"group_by_test_field": {
"terms": {
"field": "test_field"
}
}
}
}
执行结果如下：
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [test_field] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory."
}
对分词的field直接执行聚合操作es会报错，错误信息中会说，必须要打开fielddata（fielddata=true），然后将正排索引数据加载到内存中，才可以对分词的field执行聚合操作，而且会消耗很大的内存
二、设置fielddata=true
1、给分词的field，设置fielddata=true
POST /test_index/_mapping/test_type
{
"properties": {
"test_field": {
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}
2、查看mapping
GET /test_index/_mapping/test_type
执行结果
{
"test_index": {
"mappings": {
"test_type": {
"properties": {
"test_field": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
},
"fielddata": true
}
}
}
}
}
}
3、再次执行聚合操作
GET /test_index/test_type/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_test_field": {
"terms": {
"field": "test_field"
}
}
}
}
执行结果如下：
"aggregations": {
"group_by_test_field": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "test",
"doc_count": 2
}
]
}
}
}
可以看出如果要对分词的field执行聚合操作，必须将fielddata设置为true
三、直接用.keyword进行聚合
1、使用内置field不分词，对string field进行聚合。在es新版本中，新对text的字段新建一个.keyword的字段，可以直接用这个字段进行聚合操作
GET /test_index/test_type/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_test_field": {
"terms": {
"field": "test_field.keyword"
}
}
}
}
执行结果如下：
"aggregations": {
"group_by_test_field": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "test",
"doc_count": 2
}
]
}
}
}
可以看出此时就已经可以聚合。如果对不分词的field执行聚合操作，直接就可以执行，不需要设置fieldata=true
四、分词field+fielddata的工作原理
在es内部会对所有不分词的field建立doc value,这些不分词的field可以执行聚合操作，如果某一个field不分词，那么在新建index的时候就已经建立了doc value值，所以es针对不分词的field会自动使用doc value来执行聚合操作。
对于分词field，是没有doc value的，在新建索引时，如果某个field是分词的，那么es是不会给它建立doc value正排索引的，因为分词后，占用的空间过于大，所以默认是不支持分词field进行聚合。对于分词field，必须打开和使用fielddata，完全存在于纯内存中结构和doc value类似，如果是ngram或者是大量term，那么必将占用大量的内存，性能会变的很差。
如果一定要对分词的field执行聚合，那么必须将fielddata=true，然后es就会在执行聚合操作的时候，现场将field对应的数据，建立一份fielddata正排索引，fielddata正排索引的结构跟doc value是类似的，但是只会将fielddata正排索引加载到内存中来，然后基于内存中的fielddata正排索引执行分词field的聚合操作。这种方式会耗费大量的内存空间。
为什么fielddata必须在内存？因为分词的字符串，需要按照term进行聚合，需要执行更加复杂的算法和操作，如果基于磁盘和os cache，那么性能会很差。
