我是左耳朵梵高，北理工毕业，曾在阿里巴巴中间件团队任职。沉浸软件行业十余年，相信技术能改变世界。译有《你真的会写代码吗？》
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最近使用ElasticSearch时，有一个字段的Mapping设置了index = False，竟然能被查询到，很不解。后面花了点时间，把原因弄清楚了，今天把这个小知识点分享给大家，避免后面踩坑。
背景
事情的起因是这样的，因业务需要，系统中的文件地址从http升级为https协议，我用下面的REST API来订正ES中的数据：
POST my_index/_update_by_query
{
"script": {
"lang": "painless",
"inline": "ctx._source.url = ctx._source.url.replace('http', 'https')"
},
"query": {
"exists": {
"field": "url"
}
}
}
执行完发现更新了0条数据。不对呀，明明是有数据的。把query单独拿出来执行一下，果然是0条。
POST my_index/_search
{
"query": {
"exists": {
"field": "url"
}
}
}
难道DSL语句写错了？这么简单不应该呀。换成update_time字段可以查询出来数据。说明，查询语句没错，根据我的经验，应该是字段的配置导致的。于是查了下Mapping：
"update_time" : {
"type" : "long",
"index" : false
},
"url" : {
"type" : "text",
"index" : false
}
这下明白了，url设置了index = False，没有索引，当然查询不出来了。不对，等等，update_time也是index = False，为什么它能查出来？
答案就在官方文档中
我们知道，在ElasticSearch中，index控制字段是否被索引，即创建倒排索引。如果有倒排索引，能够被搜索。 字段默认index = True。如果显式设置index=False，字段不会被索引，也不能被查询。
上面的知识，大家比较熟悉。但其实关于index的配置，官方文档中还有下面一段话：
这段话有3个关键信息：
- index控制字段是否要索引。
- 默认是
True。 - 对于特定类型的字段，即使设置了 index = False，仍然可以通过doc_values进行查询。
这些特定字段类型包括：
- Numeric：数值类型
- Date：日期类型
- Boolean：布尔类型
- IP：IP 类型
- Geo_point：地理点类型
- Keyword：关键字类型
上面的第3点就是原因所在！update_time是数字类型，即使index=False，因为doc values开启（默认开启），依然可以检索。
什么是doc values
上面还提到了一个概念doc values，什么是doc values？
众所周知，ES索引采用倒排索引的数据结构，能实现高效的全文检索。一提到ES，大家就能想到倒排索引。
事实上，ES要应对各种数据处理场景，包括全文检索、排序、聚合、数据迁移、重建索引等。不同场景需要的数据结构也不相同。
当一个新文档进入ES时，ES为它创建不同的数据结构，保存在索引中。倒排索引只是其中一种。看一下官方对ES索引数据结构的介绍：
A Lucene index is made of several components: an inverted index, a bkd tree, a column store (doc values), a document store (stored fields) and term vectors.
除了大家都知道的倒排索引，还有bkd tree，column store，document store和term vectors。
我们今天不用太关注这些术语，接下来我会以ES的Mapping配置为例，对常用配置进行说明。
创建ES时，Mapping中有一些选项和上面提到的底层数据结构是一一对应的，比如：
- index：是否创建倒排索引。默认True。
- _source：是否保留原始文档。默认True。
- doc_value：是否创建doc_value。默认True。
倒排索引提供全文检索能力，但无法排序和聚合数据。doc_value则弥补了该能力。它采用了列存储方式，保存原始字段值，可以实现高效的排序和聚合。doc_value默认开启，如果确认某个字段不需要排序、聚合或在Script脚本中使用，可以禁用doc_value来节省磁盘空间。但很多的ES功能都使用到了doc_value进行加速，因此不建议关闭。
和倒排索引相比，通过doc_value进行查询效率比较低，因为需要对整个索引进行全扫描。
参考：
