# fielddata（字段数据） 所有字段是默认被 [**indexed**](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/mapping-index.html)（被索引的），这使得它们是可搜索的.可以在脚本中排序,聚合和获取字段值,但是需要不同的搜索模式. 搜索需要回答一个问题 “哪个 **document（文档）** 包含这个 **term**（词条）”,然而排序和聚合需要回答一个不同的问题 " 这个字段在这个 **document**（文档）中的值是多少？". 许多字段可以使用 **index-time**，在磁盘上的 **doc_values** 支持这种数据访问模式, 但是 **text** 字段不支持 **doc_values**。 相反,**text** 字段使用查询时存在于内存的数据结构 **fielddata**.这个数据结构是第一次将字段用于聚合,排序,或者脚本时基于需求构建的。它是通过读取磁盘上的每个 **segment**（片段）的整个反向索引来构建的，将 **term**（词条）和 **document**（文档）关系反转,并将结果存储在内存中,在**JVM**的堆中. ## text 字段默认关闭 Fielddata  **Fielddata** 会消耗很多堆空间,尤其是加载高基数的 **text** 字段的时候.一旦**fielddata **加载到堆中,它在  **segment**（片段）中的生命周期还是存在的.此外,加载  **fielddata** 是一件非常昂贵的过程,会导致用户体验到延迟的感觉.这就是为什么**fielddata **默认关闭. 如果你尝试对文本字段上的脚本进行排序,访问值,你会看到此异常： * **Field data **在 **text** 字段上默认是关闭的.在** [your_field_name] **上设置**fielddata = true**，以便通过反转反向索引来加载内存中的 **fielddata**。 请注意，这可能会使用显着的内存。 ## 在开启fielddata之前 在你开启 **fielddata ** 之前,考虑一下为什么你要在脚本中使用  **text **来聚合,排序.通常这么做是没有意义的. 在索引之前分析 **text** 字段,以至于像 **New York **这样的值可以通过 **new** 或者  **york** 来搜索.当你可能想要一个称作  **New York ** 的单一bucket（桶）, **term**（词条）在这个字段上聚合会返回一个 **new** **bucket**和一个 **york** **bucket**（桶）. 相反,你应该使用 **text** 字段进行全文搜索，以及一个开启 **doc_values** 的**unanalyzed**（未分析） **[keyword](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/keyword.html)**  字段用于聚合,如下: | `curl -XPUT ``'localhost:9200/my_index?pretty'` `-H ``'Content-Type: application/json'` `-d'` `{` `"mappings"``: {` `"my_type"``: {` `"properties"``: {` `"my_field"``: {  # ``1` `"type"``: ``"text"``,` `"fields"``: {` `"keyword"``: {  # ``2` `"type"``: ``"keyword"` `}` `}` `}` `}` `}` `}` `}` `'` | | 1 | 使用 **my_field** 用于搜索 | | 2 | 使用 **my_field.keyword** 用于聚合,排序,或者脚本. | ## 开启text 字段的fielddata 你可以使用以下的 [PUT mapping API](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/indices-put-mapping.html "Put Mapping")  给一个已经存在的 **text** 字段开启 **fielddata**. | `curl -XPUT ``'localhost:9200/my_index/_mapping/my_type?pretty'` `-H ``'Content-Type: application/json'` `-d'` `{` `"properties"``: {` `"my_field"``: {  # ``1` `"type"``:     ``"text"``,` `"fielddata"``: ``true` `}` `}` `}` `'` | | 1 | 你为 **my_field** 指定的映射应包含该字段已有的映射,再加上 **fielddata** 参数. | 建议 **fielddata.* **参数必须在相同索引的相同名称的字段有相同的设置.可以使用 [PUT mapping API](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/indices-put-mapping.html "Put Mapping")  在现有字段上更新其值. Global ordinals **Global ordinals**（全局序数）是一个基于 **field data**和 **doc_values** 的数据结构,它以字典顺序每户每个唯一 **term**（词根）的增量编号.每个**term**（词根）都有一个唯一的数,**term**（词根）A是低于 **term**（词根）B的.**Global ordinals** （全局序数）仅在 **[`text`](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/text.html "Text datatype")** 和 **[`keyword`](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/keyword.html "Keyword datatype")** 字段中支持. **Fielddata** 和 **doc_values** 也有 ordinals（序数）,它是特定**segment**（段）和字段中所有**term**（词根）的唯一编号**.Global ordinals**（全局序数）只是建立在 **fielddata**和 **doc_values**之上,通过在**segement ordinals** 和 **global ordinals** 之间提供映射,后者在整个**shard**（分片）中是唯一的. **Global ordinals** 是用于使用 **segement ordinals**（片段序数）的功能,例如排序和 **terms**（词根）聚合,以提高执行时间.**term**（词根）聚合完全依赖于 **Global ordinals**（全局序数）来执行 **shard** （分片）级别的聚合,然后将**global ordinals** （全局序数）转换为真正的 **term**（词根）,**term**（词根）仅用于最终减少阶段,其结合不同 **shard**（分片）的结果. 指定字段的 **Global ordinals** （全局序数）与 **shard**（分片）所有的字段相关联,而 **field data** 和 **doc_values **与单个 **segment**（片段）相关联.其与针对单个**segment**（段）相关联的特定字段的字段数据不同,一旦新的**segment**（片段）变得可见, **Global ordinals**（全局序数）就需要完全重建.  **Global ordinals**（全局序数）取决于一个字段上的 **terms**（词根）数量，但通常它是比较低的.因为源字符安数据已经被加载.**Global ordinals**（全局序数）的内存开销很小,因为它被有效的压缩. ## fielddata_frequency_filter **Fielddata **过滤可以用于减少加载到内存中 **term**（词根）数量,从而减少内存使用.**term**（词根）可以按频率来过滤 ： 频率过滤器允许你仅加载 **document**（文档）频率在最小和最大值之间的 **term**（词根）,可以表示为绝对数字（当数字大于1.0时）或百分比（例如0.01为1%，1.0为100%）.每个**segment**计算频率.百分比是基于 **docs**（文档）的数量,而不是该**segment**（片段）的所有 **docs**（文档）. 通过使用 **min_segment_size **指定 **segment**（片段）应包含的文档和最小数量,可以完全排除 ** small segment** （小的片段）,如下: | `curl -XPUT ``'localhost:9200/my_index?pretty'` `-H ``'Content-Type: application/json'` `-d'` `{` `"mappings"``: {` `"my_type"``: {` `"properties"``: {` `"tag"``: {` `"type"``: ``"text"``,` `"fielddata"``: ``true``,` `"fielddata_frequency_filter"``: {` `"min"``: ``0.001``,` `"max"``: ``0.1``,` `"min_segment_size"``: ``500` `}` `}` `}` `}` `}` `}` `'` |