搜索的时候,要依靠倒排索引;排序的时候,须要依靠正排索引,看到每一个document的每一个field,而后进行排序,所谓的正排索引,其实就是doc values
在创建索引的时候,一方面会创建倒排索引,以供搜索用;一方面会创建正排索引,也就是doc values,以供排序,聚合,过滤等操做使用
doc values是被保存在磁盘上的,此时若是内存足够,os会自动将其缓存在内存中,性能仍是会很高;若是内存不足够,os会将其写入磁盘上
向index中存储的文档
PUT /cc_article/long_article/1
{
"Title":"Thinking in Elastic Search",
"Price":30
}
PUT /cc_article/long_article/2
{
"Title":"Deep in Elastic Search",
"Price":25
}
创建倒排索引(假设索引中还有doc三、doc4)
注意:在ES中,每一个被索引的字段,都有本身的倒排索引
Title的倒排索引:
term doc1 doc2 doc3 doc4
-----------------------------------------------------------
Thinking *
in * *
Elastic * *
Search * *
Deep *
Price的倒排索引:
term doc1 doc2 doc3 doc4
------------------------------------------------------------
30 *
25 *
22 *
27 *
搜索并排序
GET /cc_article/long_article/_search
{
"query": {
"match": {
"Title": "Elastic Search"
}
},
"sort": [
{
"Price": {
"order": "asc"
}
}
]
}
返回:
doc2:{Title:"Deep in E.S."}
doc1:{Title:"Thinking in E.S."}
执行分析:
在执行搜索时,会直接去倒排索引中,查Elastic和Search后面,对应的文档。获得doc1,doc2
可是在执行按Price排序的时候,就不能使用Price的倒排索引了。加入使用Price倒排索引,
须要遍历整个Price的倒排索引,才能知道doc一、doc2对应的Price,而后再进行排序。这就会带来检索Price=2二、27等这种并不命中搜索结果的额外开销。
所以,高效的作法是,创建Price的正排索引。正排索引是列式存储的,即一个索引中,全部doc的同一字段,放在一块儿。不一样字段,放在不一样列中。
正排索引:
doc title
----------------------------------------------
doc1 Thinking, in, Elastic, Search
doc2 Deep,in,Elastic,Search
doc price
--------------------------------
doc1 30
doc2 25
doc3 22
doc4 27
执行排序:
由于在执行搜索时,肯定告终果范围为doc1,doc2。
所以,在按Price排序时,直接去 price的正排索引中,取出doc一、doc2对应的price,再排序便可。(能够把索引理解为key-value集合,正排的key为docid,倒排的key为字段值)