概述
继续跟中华石杉老师学习ES，第50篇
课程地址： https://www.roncoo.com/view/55
思考
聚合分析的内部原理是什么？当我们使用比如aggs，term，avg 、max等执行一个聚合操作的时候，内部原理是怎样的呢？用了什么样的数据结构去执行聚合？是不是用的倒排索引？
知识点
ES搜索靠倒排索引。 排序的时候，需要依靠正排索引，看到每个document的每个field，然后进行排序，所谓的正排索引，其实就是doc values。
ES在建立索引的时候，
- 一方面会建立倒排索引，以供搜索用；
- 一方面会建立正排索引，也就是doc values，以供排序，聚合，过滤等操作使用。
doc values是被保存在磁盘上的，此时如果内存足够，os会自动将其缓存在内存中，性能还是会很高，若内存不足，os会将其写入磁盘。
举例说明
举一个 搜索+聚合 的例子 来理解下 倒排索引和正排索引。
GET /test_index/test_type/_search { "query": { "match": { "search_field": "test" } }, "aggs": { "group_by_agg_field": { "terms": { "field": "agg_field" } } } }
那上面的DSL举个例子
假设索引中有3个doc
doc1: hello world test1, test2 doc2: hello test doc3: world test
那ES建立的倒排索引如下：
hello ---> doc1,doc2 world ---> doc1,doc3 test1 ---> doc1 test2 ---> doc1 test ---> doc2,doc3
我们的DSL中的查询
"query": { "match": { "search_field": "test" } }
查询 “test” ，那么直接从倒排索引中查到对应的结果为doc2,doc3 ,那么搜索就是 doc2,doc3 。
纯用倒排索引来实现的弊端
先回归下，最简单的aggs操作
请求DSL中， "field": "color" ，按照某个字段划分bucket操作，
返回结果是 该field对应的value ，每个value对应一个bucket .
那我们上面的例子中的 aggs呢 ？ 假设也是 倒排索引的方式来查找，我们来分析下
agg_field
假设如下N多个doc：
... ... ... ...N多doc doc2: agg_field_value_1 doc3: agg_field_value_2
那建立的倒排索引 如下
... ... ... ... ...N多值 agg_field_value_1 doc2 agg_field_value_2 doc3
doc2, doc3, search result --> 实际上，要搜索到doc2的agg_field的值是多少，doc3的agg_field的值是多少
拿到doc2和doc3的agg_field的值之后，就可以根据值进行分组，实现terms bucket操作
doc2的agg_field的值是多少，这个时候，如果你手上只有一个倒排索引，你该怎么办？？？你要扫描整个倒排索引，去一个一个的搜，拿到每个值，比如说agg_field_value_1 ，看一下，它是不是doc2的值，拿到agg_field_value_2,看一下，是不是doc2的值，直到在倒排索引中找到doc2的agg_field的值。
如果用纯倒排索引去实现聚合，现实不现实啊？？？性能是很低下的。。。搜索，search，搜倒排索引，搜那个term，就结束了。。。聚合，搜索出了1万个doc，每个doc都要在倒排索引中搜索出它的那个聚合field的值。
倒排索引的话，必须遍历完整个倒排索引才可以。。。。
因为可能你要聚合的那个field的值，是分词的，比如说hello world my name --> 一个doc的聚合field的值可能在倒排索引中对应多个value
所以说，当你在倒排索引中找到一个值，发现它是属于某个doc的时候，还不能停，必须遍历完整个倒排索引，才能说确保找到了每个doc对应的所有terms，然后进行分组聚合
倒排索引+正排索引（doc value）的原理和优势
正排索引 如下：
1万个doc --> 搜 -> 可能跟搜索到15000次，就搜索完了，就找到了1万个doc的聚合field的所有值了，然后就可以执行分组聚合操作了
石杉老师说的最后一句话 ，我没明白， 为啥不用把正排索引都搜索完呢？ 有明白的同仁 指导下 拜托了。
