对于Elasticsearch，search after分页方式，使用es自身的“_id”字段作为排序字段时，报错：[fielddata] Data too large, data for [_id] would be [6334448731/5.8gb] 是什么原因？不允许用_id字段做排序吗？如果文档本身没有唯一值，search after方式就没法使用了吗？
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当在Elasticsearch中使用search_after分页方式，并尝试以_id字段作为排序依据时，遇到“[fielddata] Data too large”错误，这是因为_id字段默认并不启用fielddata。当对一个字段进行排序或聚合操作时，Elasticsearch需要将该字段的值加载到内存（即fielddata）中，对于基数高（即具有许多不同值）的字段，这可能会非常消耗内存。显然_id字段在大型索引中会是高基数的，因此可能导致内存溢出。
不允许用_id字段做排序吗？
并不是不允许，而是不推荐直接使用_id进行排序，特别是当数据量大时，因为这会消耗大量内存。但可以通过间接方式实现，比如创建一个带有doc_values属性的额外字段，将_id的值复制到这个字段中，因为doc_values支持排序且更内存高效。
如果文档本身没有唯一值，search after方式就没法使用了吗？
对于search_after，问题不在于文档是否有唯一值，而在于如何高效排序。即使文档中其他字段可能有重复值，search_after依然可以使用，只要排序字段适合分页场景即可。关键是要避免使用会导致大量内存使用的字段，比如未经优化的_id排序。确保排序字段支持高效排序和分页，比如使用keyword类型的字段或者特地为分页优化的字段。如果没有合适的唯一值字段，可以考虑为分页需求设计一个唯一排序标识符。
可参考fielddata内存使用率高问题的排查与处理方法
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