确实，`doc values` 可以用于查询操作，尽管它们的主要用途是支持排序、聚合和脚本中的字段访问。在某些情况下，Elasticsearch 也会利用 `doc values` 来执行特定类型的查询。以下是关于 `doc values` 在查询操作中的使用及其影响的详细解释：
### Doc Values 的主要用途
- **排序**：当您对搜索结果进行排序时，Elasticsearch 使用 `doc values` 来获取字段值。
- **聚合**：对于需要计算统计信息（如平均值、总和等）的操作，`doc values` 提供了高效的执行方式。
- **脚本字段**：在通过脚本访问字段值时，`doc values` 提供了一种快速的方式来进行数据访问。
### Doc Values 在查询中的应用
虽然 `doc values` 主要不是为查询设计的，但在以下几种查询类型中会用到 `doc values`：
1. **范围查询（Range Query）**：
- 当您执行数值或日期字段上的范围查询时，Elasticsearch 可能会使用 `doc values` 来加速这些查询。这是因为 `doc values` 以列式格式存储，非常适合于范围扫描。
2. **Term 查询和 Terms 查询**：
- 对于非 `text` 字段（例如 `keyword`、数值型字段），`term` 和 `terms` 查询可以直接使用 `doc values` 来查找匹配的文档。
3. **布尔查询中的过滤子句**：
- 在布尔查询中，如果包含基于数值、日期、IP 地址等字段的过滤条件，Elasticsearch 可能会使用 `doc values` 来评估这些条件。
4. **脚本查询**：
- 如果您的查询涉及到脚本逻辑，`doc values` 提供了一种高效的方式来访问字段值，因为它们直接从磁盘读取而不是依赖倒排索引。
### 性能考量
尽管 `doc values` 可以被用于查询操作，并且在某些场景下非常有用，但其性能通常不如基于倒排索引的查询。原因如下：
- **访问模式不同**：倒排索引优化了从词项到文档列表的查找过程，而 `doc values` 更适合从文档到词项的查找。
- **I/O 操作**：由于 `doc values` 存储在磁盘上，频繁访问可能会导致更多的磁盘 I/O 操作，从而影响查询速度。
### 示例
假设我们有一个包含员工信息的索引，其中包含一个 `salary` 字段（数值类型）。我们可以使用 `range` 查询来查找工资在某个范围内的员工：
```json
GET /employees/_search
{
"query": {
"range": {
"salary": {
"gte": 50000,
"lte": 70000
}
}
}
}
```
在这个例子中，Elasticsearch 可能会利用 `doc values` 来执行范围查询，因为它涉及数值字段并且需要遍历一系列可能的值。
### 总结
虽然 `doc values` 不是专门为查询设计的，但在处理某些类型的查询时（特别是涉及数值、日期、IP 地址和 `keyword` 类型字段的查询），它们可以提供有效的支持。然而，在性能方面，基于倒排索引的查询通常更快，因此选择是否使用 `doc values` 应根据具体的业务需求和查询模式来决定。对于需要高效排序和聚合的应用场景，`doc values` 是不可或缺的。
