抛砖引玉：我们先来思考一个问题，es中的 agg 桶聚类，等操作是如何来做到的？

如果想要提升聚类的性能，又应该如何做呢？

  我们可以从 es的底层存储原理中来寻找答案！所以将会学到  Doc Values这个列式存储的数据结构。

  那又为什么需要列式存储？ 我提一个需求你大概就能明白了：如果mysql中数据有1000W,如果让你去执行group by操作，需要多长的时间呢？ 假如数据有 1 亿、10亿，又需要花多长时间呢？如果能做到秒级别？ 因为mysql是按行来存储数据的，想要完成这个操作，就得一条一条数据读出来，然后再去计算分组。而列存就不一样了。只需要读出来我们需要 group by的字段即可。

Doc Values

1. Doc Values 数据结构能够解决聚类（group by）的问题
2. Doc Values 数据结构能够解决 排序的问题

那么doc value究竟是什么呢？

Doc Values 正排索引

 Doc Values 定义

  在 Elasticsearch 中，Doc Values 就是一种列式存储结构，默认情况下每个字段的 Doc Values 都是激活的（除了 text 类型），Doc Values 是在索引时创建的，当字段索引时，Elasticsearch 为了能够快速检索，会把字段的值加入倒排索引中，同时它也会存储该字段的 Doc Values。

  区别于倒排索引的定义，Doc Values 被定义为：“正排索引”。

 Doc Values 示例

仍然 以 1.2 文档为例，Doc Values 结构如下所示（仅做举例）：

Doc values 通过转置两者间的关系来解决适用倒排索引聚合效率低、难以扩展的问题。

对比可以看出：倒排索引将词项映射到包含它们的文档，doc values 将文档映射到它们包含的词项。

 Doc Values 特点

• 在索引时创建
• 序列化到磁盘
• 适合排序操作
• 将单个字段的所有值一起存储在单个数据列中
• 默认情况下，除text之外的所有字段类型均启用 Doc Values。

 Doc Values 适用场景

Elasticsearch 中的 Doc Values 常被应用到以下场景：

• 对一个字段进行排序
• 对一个字段进行聚合
• 某些过滤，比如地理位置过滤
• 某些与字段相关的脚本计算

注意：

因为文档值被序列化到磁盘，我们可以依靠操作系统的帮助来快速访问。

• 当 工作集（working set） 远小于节点的可用内存，系统会自动将所有的文档值保存在内存中，使得其读写十分高速；
• 当其远大于可用内存，操作系统会自动把 Doc Values 加载到系统的页缓存中，从而避免了 jvm 堆内存溢出异常。

 Doc Values 使用注意事项

对于不需要：排序、聚合、脚本计算、地理位置过滤的业务场景，可以考虑禁用：Doc Values，以节约存储。

PUT my_index
{
  "mappings": {
      "properties": {
        "title": {
          "type": "keyword",
          "doc_values": false 
        }
    }
  }
}