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概述
在使用 Elasticsearch 进行大规模搜索和数据分析时，doc_values 和 倒排索引 是两个非常重要但又截然不同的概念。
它们都在不同的场景下发挥着关键作用，因此理解它们的区别和联系，对于优化搜索和分析性能至关重要。
倒排索引：从图书馆的索引卡片谈起
想象一下，你走进一个图书馆，想找一本书。每本书都有不同的内容，但你只关心其中的一些特定关键词。为了让你快速找到所有包含这些关键词的书籍，图书馆的工作人员制作了一个索引卡片系统：
- 每个卡片上写着一个关键词（例如："Elasticsearch"，"数据库"，"搜索引擎"等）。
- 索引卡片上列出了所有包含该关键词的书籍编号。
通过这个系统，你不需要翻遍所有的书籍，只要查看每个关键词对应的卡片，就能快速找到包含该关键词的书籍。这种快速查找的方式，就是 倒排索引。
倒排索引的工作原理
倒排索引是 Elasticsearch 的核心数据结构之一，专门为文本搜索优化。在倒排索引中，每个词项（Term）都会被映射到一个包含该词项的文档列表，实现了基于内容的快速查找。
例如：
- 对于关键词 "Elasticsearch"，倒排索引记录了所有包含 "Elasticsearch" 词语的文档。
- 当用户搜索某个词（如 "Elasticsearch"）时，系统可以直接根据倒排索引找到所有包含该词的文档，而不必扫描整个数据集。
倒排索引特别适合处理文本数据，尤其是支持全文搜索、词频分析等操作。
docValues：从数据库的列式存储说起
想象你正在处理一张数据库表格，表格中有若干列，每列存储不同类型的数据，比如日期、数字、文本等。假设你要进行如下操作：
- 按照某个数字字段（如订单金额）进行排序。
- 按照某个时间字段（如订单日期）进行聚合（例如，统计某个月的销售总额）。
为了高效地执行这些操作，数据库通常会将字段数据按列存储，而不是按行存储。这种按列存储的方式称为 列式存储 ，而 Elasticsearch 中的 doc_values 就是采用了类似的列式存储方式。
docValues的工作原理
doc_values 是 Elasticsearch 为了优化排序、聚合和脚本计算而设计的存储结构。它将每个文档的字段值存储为列式数据，并且对字段的每个值进行排序，方便后续对这些字段进行高效操作。
举个例子，假设你有一个包含日期字段的文档集合。通过 doc_values，Elasticsearch 会将所有日期值按列存储，并提供优化的数据访问模式。这使得基于日期的排序和聚合操作变得非常高效。
docValues与倒排索引的对比
| 特性 | 倒排索引 | docValues |
|---|---|---|
| 存储方式 | 按词项存储：每个词项指向包含它的文档 | 按字段存储：将字段值按列存储，便于聚合和排序 |
| 优化目的 | 优化全文搜索和词项匹配 | 优化排序、聚合和脚本计算 |
| 适用场景 | 主要用于文本数据，特别是用于支持快速查询和匹配 | 主要用于数值型、日期、关键字等字段，优化排序和聚合 |
| 查询效率 | 高效的全文搜索，快速找到包含特定词项的文档 | 高效的排序和聚合操作，尤其是大数据量时 |
两者的联系：组合使用，优化搜索与分析
虽然 倒排索引 和 doc_values 解决的是不同类型的问题，但它们可以结合使用，在 Elasticsearch 中发挥强大的性能。
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全文搜索与高效聚合的结合 ：倒排索引适用于快速查找包含某个词项的文档，而
doc_values则专门优化数值型字段（如时间、金额等）的排序和聚合操作。在实际应用中，倒排索引和doc_values可以共存，满足不同查询的需求。例如，你可以使用倒排索引来实现对产品描述的快速文本搜索，同时利用
doc_values对销售金额进行高效聚合，计算某段时间内销售的总额。 -
实时与批量分析的平衡 ：倒排索引适合快速响应查询，而
doc_values则使得批量处理（如聚合）更加高效。通过doc_values，Elasticsearch 可以处理大量的数据并在较短时间内完成排序和聚合操作，适用于实时数据分析和报表生成。
小结
- 倒排索引 就像是图书馆的索引卡片，专注于文本数据的快速查找。
- doc_values 就像是数据库的列式存储，专注于数值、日期、关键字等字段的高效排序与聚合。
虽然它们各自有不同的用途，但在 Elasticsearch 中，二者往往是互补的，共同为快速搜索和高效分析提供支持。通过合理配置和使用这两种技术，可以显著提高系统的性能，满足不同场景下的需求。
