Doc Values 是什么
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其实大部分 NOSQL在创建多个索引的时候也采用这种方式，就是再使用另一种方式存储一份文本，使得可以增强搜索。 Docvalues 通过转置两者间的关系来解决这个问题。倒排索引将词项映射到包含它们的文档， Docvalues 将文档映射到它们包含的词项：
Doc Terms-----------------------------------------------------------------Doc_1 | brown, dog, fox, jumped, lazy, over, quick, the Doc_2 | brown, dogs, foxes, in, lazy, leap, over, quick, summer Doc_3 | dog, dogs, fox, jumped, over, quick, the-----------------------------------------------------------------
当数据被转置之后，想要收集到每个文档行，获取所有的词项就非常简单了。所以搜索使用倒排索引查找文档，聚合操作收集和聚合 DocValues 里的数据，这就是 ElasticSearch。
DocValues 是在索引时与倒排索引同时生成。也就是说 DocValues 和 倒排索引一样，基于 Segement 生成并且是不可变的。同时 DocValues 和 倒排索引一样序列化到磁盘，这样对性能和扩展性有很大帮助。
DocValues 通过序列化把数据结构持久化到磁盘，我们可以充分利用操作系统的内存，而不是 JVM 的 Heap 。 当 workingset 远小于系统的可用内存，系统会自动将 DocValues 保存在内存中，使得其读写十分高速； 不过，当其远大于可用内存时，操作系统会自动把 DocValues 写入磁盘。很显然，这样性能会比在内存中差很多，但是它的大小就不再局限于服务器的内存了。如果是使用 JVM 的 Heap来实现那么只能是因为 OutOfMemory 导致程序崩溃了。
Doc Values 压缩
从广义来说， DocValues 本质上是一个序列化的 列式存储，这个结构非常适用于聚合、排序、脚本等操作。而且，这种存储方式也非常便于压缩，特别是数字类型。这样可以减少磁盘空间并且提高访问速度。下面来看一组数字类型的 DocValues：
Doc Terms ----------------------------------------------------------------- Doc_1 | 100 Doc_2 | 1000 Doc_3 | 1500 Doc_4 | 1200 Doc_5 | 300 Doc_6 | 1900 Doc_7 | 4200 -----------------------------------------------------------------
你会注意到这里每个数字都是 100 的倍数， DocValues 会检测一个段里面的所有数值，并使用一个 最大公约数 ，方便做进一步的数据压缩。我们可以对每个数字都除以 100，然后得到： [1,10,15,12,3,19,42] 。现在这些数字变小了，只需要很少的位就可以存储下，也减少了磁盘存放的大小。
DocValues 在压缩过程中使用如下技巧。它会按依次检测以下压缩模式:
如果所有的数值各不相同（或缺失），设置一个标记并记录这些值
如果这些值小于 256，将使用一个简单的编码表
如果这些值大于 256，检测是否存在一个最大公约数
如果没有存在最大公约数，从最小的数值开始，统一计算偏移量进行编码
当然如果存储 String类型，其一样可以通过顺序表对 String类型进行数字编码，然后再把数字类型构建 DocValues。
禁用 Doc Values
DocValues 默认对所有字段启用，除了 analyzed strings。也就是说所有的数字、地理坐标、日期、IP 和不分析（ not_analyzed）字符类型都会默认开启。
analyzed strings 暂时还不能使用 DocValues，是因为经过分析以后的文本会生成大量的 Token，这样非常影响性能。
虽然 DocValues非常好用，但是如果你存储的数据确实不需要这个特性，就不如禁用他，这样不仅节省磁盘空间，也许会提升索引的速度。
要禁用 DocValues ，在字段的映射（mapping）设置 doc_values:false 即可。例如，这里我们创建了一个新的索引，字段 "session_id" 禁用了 DocValues：
PUT my_index{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"session_id": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed",
"doc_values": false
}
}
}
}}通过设置 doc_values:false ，这个字段将不能被用于聚合、排序以及脚本操作
同样可以禁用倒排索引，使它不能被正常搜索，但是可以排序，例如：
PUT my_index{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"customer_token": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed",
"doc_values": true,
"index": "no"
}
}
}
}}通过设置 doc_values:true 和 index:no ，我们得到一个只能被用于聚合/排序/脚本的字段。