Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，它可以处理大量的数据，并提供快速和灵活的查询功能。但是，当数据集比较大时，Elasticsearch也有一些性能方面的挑战，比如如何有效地存储和检索文档中的字段。这里涉及到三个与字段存储和检索相关的概念：_source、store以及docValues，让我们来详细了解它们的含义、用途、区别及设置方式。

_source字段
_source字段是一个元数据字段，它包含了索引时传入的原始JSON文档的内容，并会被存储，以便在执行获取请求时返回，比如get或search。

_source字段有以下作用：
它可用于更新查询和重索引API，为复杂的查询和分析提供了便利性。
通过实时高亮功能，_source字段使我们能够即时获取文档中的关键信息。
当我们需要从一个Elasticsearch索引重索引到另一个索引以改变映射或分析，或者升级索引到新的主版本时，_source字段是不可或缺的。
对于调试查询或聚合，_source字段允许我们直接查看索引时使用的原始文档，为我们提供了极大的便利。


_source字段的设置方式是：
根据需要启用或禁用_source字段。禁用_source字段虽然可以节省存储空间，但也会失去其上述的许多功能。如果存储空间是一个问题，建议考虑增加压缩级别而不是完全禁用_source字段。根据实际需求，我们可以决定哪些字段应该包含在_source中，哪些字段应该排除在外。需要注意的是，从_source中删除字段可能会带来一些负面影响，特别是当我们需要从一个Elasticsearch索引重索引到另一个索引时。在这种情况下，建议使用源过滤代替。

通过使用源过滤，我们可以精确地控制返回的_source字段的内容。这种过滤可以在搜索请求中指定，也可以在映射中预先设定默认的源过滤。这样可以在保证必要的数据返回的同时，避免不必要的细节泄露。

_source字段的设置示例是：

// 在创建索引时，设置_source字段的enabled属性为false，禁用_source字段
PUT my-index-000001
{
  "mappings": {
    "_source": {
      "enabled": false
    }
  }
}
// 堆代码 duidaima.com
// 在创建索引时，设置_source字段的exclude参数，排除content字段
PUT my-index-000001
{
  "mappings": {
    "_source": {
      "includes": ["title"]
    },
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text"
      },
      "content": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

// 在搜索请求中，使用_source参数，只返回title字段
GET my-index-000001/_search
{
  "_source": ["title"],
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

// 在映射中，设置_source字段的includes参数，只包含title字段
PUT my-index-000001
{
  "mappings": {
    "_source": {
      "includes": ["title"]
    },
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text"
      },
      "content": {
        "type": "text"
      }
    },
    "settings": {
      "index.mapping.default_source_excludes": [".source"] // 这将默认排除.source字段，可以根据需要更改或删除此行。
    }
  }
}

store属性 
store属性是一个字段级别的设置，它决定了该字段是否需要被单独存储在Elasticsearch索引中。store属性的作用是在检索时，可以通过stored_fields参数返回指定的字段，而非整个对象，从而节省网络带宽，但是需要额外的存储空间和IO开销。默认情况下，Elasticsearch不会单独存储字段，即store默认为false。但是，如果我们的索引主要用于简单的搜索和过滤，结果只返回极少数字段时，可以考虑将_source禁用，并将store设置为true，以便单独保存该字段。这样可以进一步优化索引的存储和查询性能。

store属性的设置方式是：
在创建索引时，设置字段的store属性为true或false。
在搜索请求中，使用stored_fields参数来返回存储的字段。

store属性的设置示例是：

// 在创建索引时，设置title字段的store属性为true，存储title字段
PUT my-index-000001
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "store": true
      },
      "content": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

// 在搜索请求中，使用stored_fields参数，返回title字段
GET my-index-000001/_search
{
  "stored_fields": "title",
  "query": {
    "match": {
      "title": "elasticsearch"
    }
  }
}

docValues
docValues是一种列式存储结构，它确实可以用于排序、聚合和脚本等操作。docValues存储的值与_source字段相同，但它们以一种更高效的方式组织。docValues的主要作用是提高排序和聚合操作的性能，通过预先计算和存储字段值，docValues避免了在执行这些操作时进行昂贵的磁盘扫描。但是需要额外的存储空间和IO开销。

docValues的默认值是true，也就是说，所有支持docValues的字段都是启用的，除了text和annotated_text类型。如果你确定你不需要对某个字段进行排序，聚合，脚本等操作，你可以禁用docValues，以节省磁盘空间。

docValues的设置方式是：
.在创建索引时，设置字段的doc_values属性为true或false。
.在搜索请求中，使用docvalue_fields参数来返回docValues。

docValues的设置示例是：

// 在创建索引时，设置status_code字段的doc_values属性为true，启用docValues
PUT my-index-000001
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "status_code": {
        "type": "long",
        "doc_values": true
      },
      "content": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

// 在搜索请求中，使用docvalue_fields参数，返回status_code字段的docValues
GET my-index-000001/_search
{
  "source": {
    "docvalue_fields": "status_code",
    "query": {
      "match_all": {}
    }
  }
}

_source、store和docValues的区别
_source、store和docValues都是与字段存储和检索相关的概念，但是它们有以下的区别：
1._source是一个文档级别的设置，它决定了整个文档的原始JSON是否被存储在Elasticsearch中。store是一个字段级别的设置，它决定了一个字段是否被单独存储在Lucene索引中。docValues是一种列式存储结构，它可以用于排序，聚合，脚本等操作。

2._source字段的默认为true，所有的文档都会存储_source字段。store属性默认为false，除了_source字段之外，其他字段都不会被单独存储。docValues默认为true，所有支持docValues的字段都会启用，除了text和annotated_text类型。

3._source字段的优点是可以保留原始的文档内容，以便进行更新，重索引，高亮等操作。store属性的优点是可以节省带宽，因为只返回需要的字段。docValues的优点是可以提高排序，聚合，脚本等操作的性能。

4._source字段的缺点是可能占用较多的带宽，因为返回的是整个文档。store属性的缺点是需要额外的存储空间和IO开销。docValues的缺点是需要额外的存储空间和IO开销。

5._source、store和docValues对Elasticsearch的性能产生着不同的影响，在不同的场景下有着各自的优点和缺点。Elasticsearch提供了灵活且丰富的选项供我们进行设置，因此，我们需要根据实际需求，选择合适的选项，以使我们的索引更加高效和稳定。