elasticsearch 当查询~10M文档索引和更多问题时，fielddata=true会有什么影响

我有一个大约1000万文档的索引。在每个文档中，我都有一个“文本”字段，在其中输入一个字符串，最后我希望聚合该字段中的所有术语。当尝试这样做时，我只得到整个字符串。 我只听说了使用fielddata=true的不好的地方。 对于这么多的文档，在内存方面使用fielddata=true真的是一种很糟糕的做法吗

在索引管道中使用分析器（仅在特定字段上设置分析器）与将分析器用作函数（在字符串上运行分析器，获取结果并将其放入文档）之间是否存在差异（在性能方面）

同义词-我已经定义了一个同义词列表，我相信我已经知道了答案，但我还是会尝试一下，是否可以简单地更新同义词列表，就这样？或者更新同义词列表后必须重新编制索引

是的，内存不足是一个问题，但是你应该测试一下，看看你需要多少内存。10M对于32G堆内存限制来说不是太多

我不明白这个问题

在创建索引时，您应该指向同义词列表（文件）。但在那之后，您可以更新列表，而无需重新编制索引。当然不是简单的收缩（为此，您应该重新编制索引）

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你能提供第一点的示例代码吗。我的ES主要用于聚合，在这种情况下它会不会对我的内存影响较小（使用fielddata=true）？2.您可以直接使用分析器（analyzar（input_word）=analyzed word），也可以在特定字段（映射中）上设置分析器，它将自动分析此字段。就性能而言，两者之间有什么区别吗。对当然使用聚合时，您可以了解fielddata使用了多少内存：http://[master IP]：9200/_cat/fielddata？v