在Elasticsearch6.0中，引入了一个新的特征，叫Index Sorting（索引排序）。用户可以将索引数据按照指定的顺序存储在硬盘上，这样在搜索排序取前N条时，不需要访问所有的匹配中的记录再进行排序，只需要访问前N条记录即可。
Lucene中的Index Sorting
很多年以前，Lucene引入了一个工具叫做IndexSorter。这个工具的作用是从一个已有的索引中取数，然后按照指定的字段排序输出到另一个索引中。当然，这个排好序的索引是不允许用户进行数据修改的，所以用户每次修改了源索引，必须要重新构建生成目标索引。IndexSorter是Lucene第一次尝试在索引阶段，直接将数据排序存储到硬盘上。
有了索引排序的概念以后，另一个“early termination（早期中断）”概念也被引入。假设你要搜索按照日期排序的前N条记录时，如果索引在硬盘上已经按照日期排好序了，那么我们只需访问匹配搜索条件的前N条记录，就可以中断请求。这就是早期中断的概念。很明显，早期中断带来了巨大的性能提升，不需要访问所有的匹配中的记录，不需要再搜索时排序。但是，IndexSorter也有问题，不能适应频繁更新的索引。这又引入了一个新的想法，在在索引Merge阶段进行排序。
Lucene的提升
Lucene会定期的刷新产生一个新的段（Segment），这个新的段包含了自从上次刷新以后新到达的所有数据。一旦刷新产生了段，数据就可以被搜索展示了。因为刷新频繁的发生，Elasticsearch 1s刷新一次，所以会产生大量的段文件，为了限制段文件的数量，Lucene会在后台定期的合并（merge）这些段文件。合并其实就是将多个小文件合并成一个大文件，为了能在merge阶段对文档重新排序，Lucene引入了一种新的merge策略。这种新的设计使得用户可以不使用IndexSorter这种静态工具就能在索引阶段对数据进行排序。由于一些段已经排序，而新刷新的段则没有排序，所以，merge的时候首先对没排序的段排序，然后与已排好序的段进行合并。
当然，在merge阶段排序，会带来索引吞吐量的降低。下面的测评显示了merge阶段的排序将总共的吞吐量降低了一倍。
https://home.apache.org/~mikemccand/lucenebench/sparseResults.html#index_throughput
性能降低的原因也很简单：merge阶段需要先对未排序的段进行排序，然后再合并。
为了减少对多个段的再排序花费，Lucene决定在索引阶段（flush）就对数据进行排序。现在，因为所有的段文件都是排好序的，merge过程更加快速了。这个在刷新阶段就排序的特性在Lucene6.5被引入，带来了65%的性能提升。
借助于Lucene的努力，Elasticsearch6.0引入了Index Sorting的概念，大大提升了搜索的速度。
搜索时的早期中断
很常见的一种搜索，按照某个字段进行排序，返回前N条记录。虽然只是获取前N条记录，Elasticsearch需要遍历所有匹配的文档，排序，然后返回前N条。尽管Doc values使得排序更加的有效，但是当匹配的数据集较大时，这个过程仍然会耗费较大的资源。
有了index sorting，我们可以提前指定文档的存储顺序，这样在搜索时，只需要访问前N条记录，就可以中断。
例如下面的图示，5.x需要访问所有的文档，排序计算前3条记录。而6.x因为提前按照顺序存储了文档，在搜索时只需访问前3条即可。
如何指定索引顺序
PUT scores
{
"settings": {
"index": {
"sort.field": "points",
"sort.order": "desc"
}
},
"mappings": {
"score": {
"properties": {
"points": {
"type": "long"
},
"playerid": {
"type": "keyword"
},
"game": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}将相似的文档聚合在了一起
按照顺序存储文档，可以将相似的文档存储到一起，能够带来更好的压缩（例如差值压缩），以及更快的查询速度（不是绝对，查询速度取决于你的查询类型和查询语句）。
更加有效的And交集查询
例如下面的查询
GET players/player/_search
{
"size": 3,
"track_total_hits": false,
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"region": "eu"
}
},
{
"term": {
"game": "dragons-lair"
}
},
{
"term": {
"skill-rating": 9
}
},
{
"term": {
"map": "castle"
}
}
]
}
}
}Elasticsearch会按照下面的方式获取结果返回给用户：
如果我们在存储时指定了顺序：
PUT players
{
"settings": {
"index": {
"sort.field": [
"region",
"game",
"skill-rating",
"map"
],
"sort.order": [
"asc",
"asc",
"asc",
"asc"
]
}
},
"mappings": {
"player": {
"properties": {
"playerid": {
"type": "keyword"
},
"region": {
"type": "keyword"
},
"skill-rating": {
"type": "integer"
},
"game": {
"type": "keyword"
},
"map": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}现在文档被存放在了一起：
查询获取到的数据集中在了一起，减少了随机寻址。
什么时候不建议使用索引排序
前面已经说过，在索引阶段排序会降低写入的吞吐量，如果你的应用对于写入的性能要求高，那么索引排序并不是一个好的选择。用户需要平衡查询速率和写入速率，实际测试以后做出自己的选择。
