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【Elastic Engineering】Elasticsearch：inverted index，doc_values 及 source

更新时间：2021-08-18 08:07:22

作者：：刘晓国


当我们学习 Elasticsearch 时，经常会遇到如下的几个概念：

Reverted index

doc_values

source


这个几个概念分别指的是什么？有什么用处？如何配置它们？只有我们熟练地掌握了这些概念，我们才可以正确地使用它们。

【Elastic Engineering】Elasticsearch：inverted index，doc_values 及 source

Inverted index


在 Elasticsearch 中，最基本的数据存储单位是 shard。 但是，通过 Lucene 镜头看，情况会有所不同。 在这里，每个 Elasticsearch 分片都是一个 Lucene 索引 (index)，每个 Lucene 索引都包含几个 Lucene segments。 一个 Segment 包含映射到文档里的所有术语（terms) 一个反向索引 (inverted index)。


【Elastic Engineering】Elasticsearch：inverted index，doc_values 及 source


Inverted index（反向索引）是 Elasticsearch 和任何其他支持全文搜索的系统的核心数据结构。当一段文字从最原始的文字导入到 Elasticsearch 中，需要经过一个叫做 indexing 的过程。如果大家需要对 analyzer 有更深的认识，可以参阅我之前的文章 “Elasticsearch: analyzer”。

【Elastic Engineering】Elasticsearch：inverted index，doc_values 及 source



反向索引类似于你在任何书籍结尾处看到的索引。 它将出现在文档中的术语映射到文档。通过这个索引，我们可以很快地查找到术语所在的页面。这个术语在索引中也是按照字母的先后顺序来进行排序的。


【Elastic Engineering】Elasticsearch：inverted index，doc_values 及 source


例如，你可以从以下字符串构建反向索引：

【Elastic Engineering】Elasticsearch：inverted index，doc_values 及 source

Elasticsearch 从已建立索引的三个文档中构建数据结构。 以下数据结构称为反向索引 (inverted index)：

【Elastic Engineering】Elasticsearch：inverted index，doc_values 及 source

在这里反向索引指的的是，我们根据 term 来寻找相应的文档 ids。这和常规的根据文档 id 来 寻找 term 相反。如果我们搜索 sunday，那么文档1和2将被同时搜到。如果你搜索 last day of the week，那么根据上面的表格，我们可以看出来文档2和3将被搜索出来。其中文档3被搜索到的原因是因为 the 也出现在文档3里面。


请注意以下几点：


删除标点符号并将其小写后，文档会按术语进行细分。

术语按字母顺序排序

“Frequency” 列捕获该术语在整个文档集中出现的次数


第三列捕获了在其中找到该术语的文档。 此外，它还可能包含找到该术语的确切位置（文档中的偏移）


在文档中搜索术语时，查找给定术语出现在其中的文档非常快捷。 如果用户搜索术语 “sunday”，那么从 “Term” 列中查找 sunday 将非常快，因为这些术语在索引中进行了排序。 即使有数百万个术语，也可以在对术语进行排序时快速查找它们。


随后，考虑一种情况，其中用户搜索两个单词，例如 last sunday。 反向索引可用于分别搜索 last 和 sunday 的发生； 文档2包含这两个术语，因此比仅包含一个术语的文档1更好。


反向索引是执行快速搜索的基础。 同样，很容易查明索引中出现了多少次术语。 这是一个简单的计数汇总。 当然，Elasticsearch 在我们在这里解释的简单的反向排索引的基础上使用了很多创新。 它兼顾搜索和分析。


默认情况下，Elasticsearch 在文档中的所有字段上构建一个反向索引，指向该字段所在的 Elasticsearch 文档。也就是说在每个 Elasticsearch 的 Lucene里，有一个位置存放这个 inverted index。如果你的索引包含包含五个全文字段的文档，你将有五个反向索引。


在 Kibana 中，我们建立一个如下的文档：

PUT twitter/_doc/1
{
  "user" : "双榆树-张三",
  "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
  "uid" : 2,
  "age" : 20,
  "city" : "北京",
  "province" : "北京",
  "country" : "中国",
  "name": {
    "firstname": "三",
    "surname": "张"
  },
  "address" : [
    "中国北京市海淀区",
    "中关村29号"
  ],
  "location" : {
    "lat" : "39.970718",
    "lon" : "116.325747"
  }
}

当这个文档被建立好以后，Elastic 就已经帮我们建立好了相应的 inverted index 供我们进行搜索，比如：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "user": "张三"
    }
  }
}

我们可与得到相应的搜索结果：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.5753642,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.5753642,
        "_source" : {
          "user" : "双榆树-张三",
          "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
          "uid" : 2,
          "age" : 20,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "name" : {
            "firstname" : "三",
            "surname" : "张"
          },
          "address" : [
            "中国北京市海淀区",
            "中关村29号"
          ],
          "location" : {
            "lat" : "39.970718",
            "lon" : "116.325747"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

如果我们想不让我们的某个字段不被搜索，也就是说不想为这个字段建立 inverted index，那么我们可以这么做：

DELETE twitter
PUT twitter
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "city": {
        "type": "keyword",
        "ignore_above": 256
      },
      "address": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "age": {
        "type": "long"
      },
      "country": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "location": {
        "properties": {
          "lat": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "lon": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      },
      "message": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "name": {
        "properties": {
          "firstname": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "surname": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      },
      "province": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "uid": {
        "type": "long"
      },
      "user": {
        "type": "object",
        "enabled": false
      }
    }
  }
}
 
PUT twitter/_doc/1
{
  "user" : "双榆树-张三",
  "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
  "uid" : 2,
  "age" : 20,
  "city" : "北京",
  "province" : "北京",
  "country" : "中国",
  "name": {
    "firstname": "三",
    "surname": "张"
  },
  "address" : [
    "中国北京市海淀区",
    "中关村29号"
  ],
  "location" : {
    "lat" : "39.970718",
    "lon" : "116.325747"
  }
}

在上面，我们通过 mapping 对 user 字段进行了修改：

 "user": {
        "type": "object",
        "enabled": false
  }

也就是说这个字段将不被建立索引，同时也不会建立 doc values。这个字段将不能被用于搜索和做聚合。我们如果使用这个字段进行搜索的话，不会产生任何的结果：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "user": "张三"
    }
  }
}

搜索的结果为：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 0,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  }
}

显然是没有任何的结果。但是如果我们对这个文档进行查询的话：


GET twitter/_doc/1

显示的结果是：

{
  "_index" : "twitter",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "user" : "双榆树-张三",
    "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
    "uid" : 2,
    "age" : 20,
    "city" : "北京",
    "province" : "北京",
    "country" : "中国",
    "name" : {
      "firstname" : "三",
      "surname" : "张"
    },
    "address" : [
      "中国北京市海淀区",
      "中关村29号"
    ],
    "location" : {
      "lat" : "39.970718",
      "lon" : "116.325747"
    }
  }
}

显然 user 的信息是存放于 source 里的。只是它不被我们所搜索而已。


如果我们不想我们的整个文档被搜索，我们甚至可以直接采用如下的方法：

DELETE twitter
 
PUT twitter 
{
  "mappings": {
    "enabled": false 
  }
}

那么整个 twitter 索引将不建立任何的 inverted index，那么我们通过如下的命令：

PUT twitter/_doc/1
{
  "user" : "双榆树-张三",
  "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
  "uid" : 2,
  "age" : 20,
  "city" : "北京",
  "province" : "北京",
  "country" : "中国",
  "name": {
    "firstname": "三",
    "surname": "张"
  },
  "address" : [
    "中国北京市海淀区",
    "中关村29号"
  ],
  "location" : {
    "lat" : "39.970718",
    "lon" : "116.325747"
  }
}
 
GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "city": "北京"
    }
  }
}

上面的命令执行的结果是，没有任何搜索的结果。更多阅读，可以参阅 “Mapping parameters: enabled”。


我们也可以使用如下的方式来使得我们禁止对一个字段进行查询：

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "http_version": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      }
     ...
    }
  }
}

上面的设置使得 http_version 不被索引。上面的 mapping 使得我们不能对 http_version 字段进行搜索，从而节省磁盘空间，但是它并不妨碍我们对该字段进行 aggregation 及对 source 的访问。我们不能对上面的字段进行如下的查询：

GET _search
{
    “query": {
       "match": {
         "http_version": "1.2"
        }
    }
}


Source


在 Elasticsearch 中，通常每个文档的每一个字段都会被存储在 shard 里存放 source 的地方，比如：

PUT twitter/_doc/2
{
  "user" : "双榆树-张三",
  "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
  "uid" : 2,
  "age" : 20,
  "city" : "北京",
  "province" : "北京",
  "country" : "中国",
  "name": {
    "firstname": "三",
    "surname": "张"
  },
  "address" : [
    "中国北京市海淀区",
    "中关村29号"
  ],
  "location" : {
    "lat" : "39.970718",
    "lon" : "116.325747"
  }
}

在这里，我们创建了一个 id 为2的文档。我们可以通过如下的命令来获得它的所有的存储的信息。


GET twitter/_doc/2

它将返回：

{
  "_index" : "twitter",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "2",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 1,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "user" : "双榆树-张三",
    "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
    "uid" : 2,
    "age" : 20,
    "city" : "北京",
    "province" : "北京",
    "country" : "中国",
    "name" : {
      "firstname" : "三",
      "surname" : "张"
    },
    "address" : [
      "中国北京市海淀区",
      "中关村29号"
    ],
    "location" : {
      "lat" : "39.970718",
      "lon" : "116.325747"
    }
  }
}

在上面的 _source 里我们可以看到 Elasticsearch 为我们所存下的所有的字段。如果我们不想存储任何的字段，那么我们可以做如下的设置：

DELETE twitter
 
PUT twitter
{
  "mappings": {
    "_source": {
      "enabled": false
    }
  }
}

那么我们使用如下的命令来创建一个 id 为1的文档：

PUT twitter/_doc/1
{
  "user" : "双榆树-张三",
  "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
  "uid" : 2,
  "age" : 20,
  "city" : "北京",
  "province" : "北京",
  "country" : "中国",
  "name": {
    "firstname": "三",
    "surname": "张"
  },
  "address" : [
    "中国北京市海淀区",
    "中关村29号"
  ],
  "location" : {
    "lat" : "39.970718",
    "lon" : "116.325747"
  }
}

那么同样地，我们来查询一下这个文档：

GET twitter/_doc/1

显示的结果为：

{
  "_index" : "twitter",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true
}

显然我们的文档是被找到了，但是我们看不到任何的 source。那么我们能对这个文档进行搜索吗？尝试如下的命令：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "city": "北京"
    }
  }
}

显示的结果为：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.5753642,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.5753642
      }
    ]
  }
}

显然这个文档 id 为1的文档可以被正确地搜索，也就是说它有完好的 inverted index 供我们查询，虽然它没有它的 source。


那么我们如何有选择地进行存储我们想要的字段呢？这种情况适用于我们想节省自己的存储空间，只存储那些我们需要的字段到source里去。我们可以做如下的设置：

DELETE twitter
 
PUT twitter
{
  "mappings": {
    "_source": {
      "includes": [
        "*.lat",
        "address",
        "name.*"
      ],
      "excludes": [
        "name.surname"
      ]
    }    
  }
}

在上面，我们使用 include 来包含我们想要的字段，同时我们通过 exclude 来去除那些不需要的字段。我们尝试如下的文档输入：

PUT twitter/_doc/1
{
  "user" : "双榆树-张三",
  "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
  "uid" : 2,
  "age" : 20,
  "city" : "北京",
  "province" : "北京",
  "country" : "中国",
  "name": {
    "firstname": "三",
    "surname": "张"
  },
  "address" : [
    "中国北京市海淀区",
    "中关村29号"
  ],
  "location" : {
    "lat" : "39.970718",
    "lon" : "116.325747"
  }
}

通过如下的命令来进行查询，我们可以看到：

GET twitter/_doc/1

结果是：

{
  "_index" : "twitter",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "address" : [
      "中国北京市海淀区",
      "中关村29号"
    ],
    "name" : {
      "firstname" : "三"
    },
    "location" : {
      "lat" : "39.970718"
    }
  }
}

显然，我们只有很少的几个字段被存储下来了。通过这样的方法，我们可以有选择地存储我们想要的字段。


在实际的使用中，我们在查询文档时，也可以有选择地进行显示我们想要的字段，尽管有很多的字段被存于source中：

GET twitter/_doc/1?_source=name,location

在这里，我们只想显示和name及location相关的字段，那么显示的结果为：

{
  "_index" : "twitter",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : {
      "firstname" : "三"
    },
    "location" : {
      "lat" : "39.970718"
    }
  }
}

更多的阅读，可以参阅文档 “Mapping meta-field: _source”


Doc_values


默认情况下，大多数字段都已编入索引，这使它们可搜索。反向索引允许查询在唯一的术语排序列表中查找搜索词，并从中立即访问包含该词的文档列表。


sort，aggregtion 和访问脚本中的字段值需要不同的数据访问模式。除了查找术语和查找文档外，我们还需要能够查找文档并查找其在字段中具有的术语。


Doc values 是在文档索引时构建的磁盘数据结构，这使这种数据访问模式成为可能。它们存储与 _source 相同的值，但以面向列（column）的方式存储，这对于排序和聚合而言更为有效。几乎所有字段类型都支持 doc 值，但对字符串字段除外 （text 及annotated_text）。Doc values 告诉你对于给定的文档 ID，字段的值是什么。比如，当我们向 Elasticsearch 中加入如下的文档：

PUT cities
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "city": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}
 
PUT cities/_doc/1
{
  "city": "Wuhan"
}
 
PUT cities/_doc/2
{
  "city": "Beijing"
}
 
PUT cities/_doc/3
{
  "city": "Shanghai"
}

那么将在在 Elasticsearch 中将创建像如下的 doc_values 的一个列存储（Columnar store）表格:


【Elastic Engineering】Elasticsearch：inverted index，doc_values 及 source

默认情况下，所有支持 doc 值的字段均已启用它们。如果你确定不需要对字段进行排序或汇总，也不需要通过脚本访问字段值，则可以禁用 doc 值以节省磁盘空间：


比如我们可以通过如下的方式来使得 city 字段不可以做 sort 或 aggregation：

DELETE twitter
PUT twitter
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "city": {
        "type": "keyword",
        "doc_values": false,
        "ignore_above": 256
      },
      "address": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "age": {
        "type": "long"
      },
      "country": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "location": {
        "properties": {
          "lat": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "lon": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      },
      "message": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "name": {
        "properties": {
          "firstname": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "surname": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      },
      "province": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "uid": {
        "type": "long"
      },
      "user": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      }
    }
  }
}

在上面，我们把 city 字段的 doc_values 设置为 false。

      "city": {
        "type": "keyword",
        "doc_values": false,
        "ignore_above": 256
      },

我们通过如下的方法来创建一个文档：

PUT twitter/_doc/1
{
  "user" : "双榆树-张三",
  "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
  "uid" : 2,
  "age" : 20,
  "city" : "北京",
  "province" : "北京",
  "country" : "中国",
  "name": {
    "firstname": "三",
    "surname": "张"
  },
  "address" : [
    "中国北京市海淀区",
    "中关村29号"
  ],
  "location" : {
    "lat" : "39.970718",
    "lon" : "116.325747"
  }
}

那么，当我们使用如下的方法来进行 aggregation 时：

GET twitter/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "city_bucket": {
      "terms": {
        "field": "city",
        "size": 10
      }
    }
  }
}

在我们的 Kibana 上我们可以看到：

{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "illegal_argument_exception",
        "reason": "Can't load fielddata on [city] because fielddata is unsupported on fields of type [keyword]. Use doc values instead."
      }
    ],
    "type": "search_phase_execution_exception",
    "reason": "all shards failed",
    "phase": "query",
    "grouped": true,
    "failed_shards": [
      {
        "shard": 0,
        "index": "twitter",
        "node": "IyyZ30-hRi2rnOpfx4n1-A",
        "reason": {
          "type": "illegal_argument_exception",
          "reason": "Can't load fielddata on [city] because fielddata is unsupported on fields of type [keyword]. Use doc values instead."
        }
      }
    ],
    "caused_by": {
      "type": "illegal_argument_exception",
      "reason": "Can't load fielddata on [city] because fielddata is unsupported on fields of type [keyword]. Use doc values instead.",
      "caused_by": {
        "type": "illegal_argument_exception",
        "reason": "Can't load fielddata on [city] because fielddata is unsupported on fields of type [keyword]. Use doc values instead."
      }
    }
  },
  "status": 400
}

显然，我们的操作是失败的。尽管我们不能做 aggregation 及 sort，但是我们还是可以通过如下的命令来得到它的 source：

GET twitter/_doc/1

显示结果为：

{
  "_index" : "twitter",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "user" : "双榆树-张三",
    "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
    "uid" : 2,
    "age" : 20,
    "city" : "北京",
    "province" : "北京",
    "country" : "中国",
    "name" : {
      "firstname" : "三",
      "surname" : "张"
    },
    "address" : [
      "中国北京市海淀区",
      "中关村29号"
    ],
    "location" : {
      "lat" : "39.970718",
      "lon" : "116.325747"
    }
  }
}

更多阅读请参阅 “Mapping parameters: doc_values”。


其实在实际的 Elasticsearch 存储中，还有一类存储。它就是 store。请详细阅读我的另外一篇文章 “Elasticsearch: 理解 mapping 中的 store 属性”。


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