但不可否认的是，在长期的应用实践中，也发现很多不好处理的流程和场景;对于ES索引的结构维护，数据主体如果相对简单的话，可以考虑手动管理，但实际上使用索引时，通常主体结构都比较复杂，字段个数超过三五十都很常见，所以基于流程化的管理很有必要;
一提到 ES，大家都会想到它的倒排索引，很多人都知道 ES 是因为倒排索引因此能够快速的进行查询。本文主要分析了 ES 为了能够应对排序，聚合的场景，对于未分析字段使用了 doc values，对于 text 文本字段采用了 fielddata。
可以看到 Lucene 为倒排索引部分又增加一层 Term Index 结构，用于快速定位，而这 Term Index 是缓存在内存中的，但 MySQL 的 B+tree 不在内存中，所以整体来看 ES 速度更快，但同时也更消耗资源。
