聚合使用一个叫 doc values 的数据结构（在 [docvalues-intro] 里简单介绍）。 Doc values 可以使聚合更快、更高效并且内存友好，所以理解它的工作方式十分有益。
Doc values 的存在是因为倒排索引只对某些操作是高效的。 倒排索引的优势 在于查找包含某个项的文档，而对于从另外一个方向的相反操作并不高效，即：确定哪些项是否存在单个文档里，聚合需要这种次级的访问模式。
对于以下倒排索引：
Term Doc_1 Doc_2 Doc_3 ------------------------------------ brown | X | X | dog | X | | X dogs | | X | X fox | X | | X foxes | | X | in | | X | jumped | X | | X lazy | X | X | leap | | X | over | X | X | X quick | X | X | X summer | | X | the | X | | X ------------------------------------
如果我们想要获得所有包含 brown 的文档的词的完整列表，我们会创建如下查询：
GET /my_index/_search
{
"query" : {
"match" : {
"body" : "brown"
}
},
"aggs" : {
"popular_terms": {
"terms" : {
"field" : "body"
}
}
}
}查询部分简单又高效。倒排索引是根据项来排序的，所以我们首先在词项列表中找到 brown ，然后扫描所有列，找到包含 brown 的文档。我们可以快速看到 Doc_1 和 Doc_2 包含 brown 这个 token。
然后，对于聚合部分，我们需要找到 Doc_1 和 Doc_2 里所有唯一的词项。 用倒排索引做这件事情代价很高：
我们会迭代索引里的每个词项并收集 Doc_1 和 Doc_2 列里面 token。这很慢而且难以扩展：随着词项和文档的数量增加，执行时间也会增加。
Doc values 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，doc values 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 Doc_1 和 Doc_2 的唯一 token 会非常容易。获得每个文档行，获取所有的词项，然后求两个集合的并集。
因此，搜索和聚合是相互紧密缠绕的。搜索使用倒排索引查找文档，聚合操作收集和聚合 doc values 里的数据。
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Note
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Doc values 不仅可以用于聚合。 任何需要查找某个文档包含的值的操作都必须使用它。 除了聚合，还包括排序，访问字段值的脚本，父子关系处理（参见 [parent-child] ）。 |