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一 read_only_allow_delete" : "true"二 illegal_argument_exception三 Result window is too large一 read_only_allow_delete" : &t fielddata=true on [age] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead." } } ], "caused_by": { "type": "illegal_argument_exception", "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [age] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead.", "caused_by": { "type": "illegal_argument_exception", "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [age] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead." } } }, "status": 400}
这是怎么回事呢？是因为，聚合查询时，指定字段不能是text类型。比如下列示例：
PUT z2/doc/1{ "age":"18"}PUT z2/doc/2{ "age":20}GET z2/doc/_search{ "query": { "match_all": {} }, "aggs": { "my_sum": { "sum": { "field": "age" } } }}当我们向elasticsearch中，添加一条数据时（此时，如果索引存在则直接新增或者更新文档，不存在则先创建索引），首先检查该age字段的映射类型。
如上示例中，我们添加第一篇文档时（z1索引不存在），elasticsearch会自动的创建索引，然后为age字段创建映射关系（es就猜此时age字段的值是什么类型，如果发现是text类型，那么存储该字段的映射类型就是text），此时age字段的值是text类型，所以，第二条插入数据，age的值也是text类型，而不是我们看到的long类型。我们可以查看一下该索引的mappings信息：
GET z2/_mapping# mapping信息如下{ "z2" : { "mappings" : { "doc" : { "properties" : { "age" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } } } } } }}上述返回结果发现，age类型是text。而该类型又不支持聚合，所以，就会报错了。解决办法就是：
如果选择动态创建一篇文档，映射关系取决于你添加的第一条文档的各字段都对应什么类型。而不是我们看到的那样，第一次是text，第二次不加引号，就是long类型了不是这样的。如果嫌弃上面的解决办法麻烦，那就选择手动创建映射关系。首先指定好各字段对应什么类型。后续才不至于出错。三 Result window is too large
很多时候，我们在查询文档时，一次查询结果很可能会有很多，而elasticsearch一次返回多少条结果，由size参数决定：
GET e2/doc/_search{ "size": 100000, "query": { "match_all": {} }}而默认是最多范围一万条，那么当我们的请求超过一万条时（比如有十万条），就会报：
Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [100000]. See the scroll api for a more efficient way to request large data sets. This limit can be sewww.easck.comt by changing the [index.max_result_window] index level setting.意思是一次请求返回的结果太大，可以另行参考 scroll API或者设置index.max_result_window参数手动调整size的最大默认值：
# kibana中设置PUT e2/_settings{ "index": { "max_result_window": "100000" }}# python中设置from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch()es.indices.put_settings(index='e2', body={"index": {"max_result_window": 100000}})如上例，我们手动调整索引e2的size参数最大默认值到十万，这时，一次查询结果只要不超过10万就都会一次返回。
注意，这个设置对于索引es的size参数是永久生效的。
以上就是Elasticsearch在应用中常见错误示例解析的详细内容，更多关于Elasticsearch错误示例解析的资料请关注我们其它相关文章！
