Debugging Elasticsearch lucene，了解搜索的代码路径

我想了解如何在ES查询中使用每个lucene索引文件（nvd、dvd、tim、doc..主要是这四个）。 例如，假设我的索引有十个文档，我正在进行聚合查询。我想了解ES/Lucene如何通过单个查询访问这四个文件

我正在试着看看我的系统是否可以进行一些优化，因为我的系统主要是一个磁盘繁重的系统，以提高查询性能。 我查看了ES代码，了解到QueryPhase是最昂贵的，它似乎对我拥有的面向日志的数据进行了大量的随机磁盘访问

我现在还想深入研究lucene级别，并可能调试代码并查看实际情况。Lucene代码没有IndexReader相关类的日志消息。另外，直接调试lucene代码似乎也没有什么帮助，因为unittest不使用tim、doc、nvd和dvd文件创建索引

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有什么建议吗？

据我所知，ES在搜索细节方面做得不多，如果您想优化搜索，我的经验是优化您的数据布局，以下是一些重要的lucene文件说明：

（见）：

关于记忆的术语索引（.tip）

术语词典（.tim）#在磁盘上

磁盘上的频率（.doc）

每文档值（.dvd、.dvm），在聚合方面非常有用#在磁盘上

内存上的字段索引（.fdx）

字段数据（.fdt），最后从这里的磁盘获取数据#在磁盘上

还有一些要点可以优化性能：

尝试使用小日期类型，例如：整数或长值而不是字符串

关闭不必要字段上的DocValues，同时打开要排序/聚合的字段上的DocValues

只需在源代码上包含necessay字段，如“_source”：{“includes”：[“some_necessay_field”]}

使用ES定义的映射只需要索引字段

在多索引上拆分数据

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