默认情况下，对字段值进行索引以使其可搜索，但不存储它们 (store)。 这意味着可以查询该字段，但是无法检索原始字段值。在这里我们必须理解的一点是: 如果一个字段的mapping中含有store属性为true，那么有一个单独的存储空间为这个字段做存储，而且这个存储是独立于_source的存储的。它具有更快的查询。存储该字段会占用磁盘空间。如果需要从文档中提取（即在脚本中和聚合），它会帮助减少计算。在聚合时，具有store属性的字段会比不具有这个属性的字段快。 此选项的可能值为false和true。
通常这无关紧要。 该字段值已经是_source字段的一部分，默认情况下已存储。 如果您只想检索单个字段或几个字段的值，而不是整个_source的值，则可以使用source filtering来实现。
在某些情况下，存储字段可能很有意义。 例如，如果您有一个带有标题，日期和很大的内容字段的文档，则可能只想检索标题和日期，而不必从较大的_source字段中提取这些字段。
接下来我们还是通过一个具体的例子来解释这个，虽然上面的描述有点绕口。
首先我们来创建一个叫做my_index的索引：
PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"store": true
},
"date": {
"type": "date",
"store": true
},
"content": {
"type": "text"
}
}
}
}在上面的mapping中，我们把title及date字段里的store属性设置为true，表明有一个单独的index fragement是为它们而配备的，并存储它们的值。我们来写入一个文档到my_index索引中：
PUT my_index/_doc/1
{
"title": "Some short title",
"date": "2015-01-01",
"content": "A very long content field..."
}接下来，我们来做一个搜索：
GET my_index/_search显示的结果是：
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "my_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"title" : "Some short title",
"date" : "2015-01-01",
"content" : "A very long content field..."
}
}
]
}在上面我们可以在_source中看到这个文档的title，date及content字段。
我们可以通过source filtering的方法提前我们想要的字段：
GET my_index/_search
{
"_source": ["title", "date"]
}显示的结果是：
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "my_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"date" : "2015-01-01",
"title" : "Some short title"
}
}
]
}显然上面的结果显示我们想要的字段date及title是可以从_source里获取的。
我们也可以通过如下的方法来获取这两个字段的值：
GET my_index/_search
{
"stored_fields": [
"title",
"date"
]
}返回的结果是：
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "my_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"fields" : {
"date" : [
"2015-01-01T00:00:00.000Z"
],
"title" : [
"Some short title"
]
}
}
]
}在上面，我们可以看出来在fields里有一个date及title的数组返回查询的结果。
也许我们很多人想知道到底这个store到底有什么用途呢？如果都能从_source里得到字段的值。
有一种就是我们在开头我们已经说明的情况：我们有时候并不想存下所有的字段在_source里，因为该字段的内容很大，或者我们根本就不想存_source，但是有些字段，我们还是想要获取它们的内容。那么在这种情况下，我们就可以使用store来实现。
我们还是用一个例子来说明。首先创建一个叫做my_index1的索引：
PUT my_index1
{
"mappings": {
"_source": {
"enabled": false
},
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"store": true
},
"date": {
"type": "date",
"store": true
},
"content": {
"type": "text",
"store": false
}
}
}
}因为我们认为content字段的内容可能会很大，那么我不想存这个字段。在上面，我们也把_source的enabled开关设置为false，表明将不存储任何的source字段。接下来写入一个文档到my_index1里去：
PUT my_index1/_doc/1
{
"title": "Some short title",
"date": "2015-01-01",
"content": "A very long content field..."
}同样我们来做一个搜索：
GET my_index1/_search
{
"query": {
"match": {
"content": "content"
}
}
}我们可以看到搜索的结果：
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 0.2876821,
"hits" : [
{
"_index" : "my_index1",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 0.2876821
}
]
}在这次的显示中，我们没有看到_source字段，这是因为我们已经把它给disabled了。但是我们可以通过如下的方法来获取那些store 字段：
GET my_index1/_search
{
"stored_fields": [
"title",
"date"
],
"query": {
"match": {
"content": "content"
}
}
}返回结果是：
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 0.2876821,
"hits" : [
{
"_index" : "my_index1",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 0.2876821,
"fields" : {
"date" : [
"2015-01-01T00:00:00.000Z"
],
"title" : [
"Some short title"
]
}
}
]
}我们可以在返回结果里查看到date及title的值。
可以合理地存储字段的另一种情况是，对于那些未出现在_source字段（例如copy_to字段）中的字段。您可以参阅我的另外一篇文章“如何使用Elasticsearch中的copy_to来提高搜索效率”。
如果你想了解更多关于Elasticsearch的存储，可以阅读文章“Elasticsearch：inverted index，doc_values及source”。
参考：
- https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-store.html
-
https://*.com/questions/17103047/why-do-i-need-storeyes-in-elasticsearch
版权声明：本文为CSDN博主「Elastic 中国社区官方博客」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/103810863