设想我们正在运行一个网站允许用户收听他们喜欢的歌曲。
为了让他们可以更容易的管理自己的音乐库，用户可以为歌曲设置任何他们喜欢的标签，这样我们就会有很多歌曲被附上 rock（摇滚） 、 hiphop（嘻哈） 和 electronica（电音） ，但也会有些歌曲被附上 my_16th_birthday_favorite_anthem 这样的标签。
现在设想我们想要为用户展示每首歌曲最受欢迎的三个标签，很有可能 rock 这样的标签会排在三个中的最前面，而 my_16th_birthday_favorite_anthem 则不太可能得到评级。
尽管如此，为了计算最受欢迎的标签，我们必须强制将这些一次性使用的项加载到内存中。
感谢 fielddata 过滤，我们可以控制这种状况。我们 知道 自己只对最流行的项感兴趣，所以我们可以简单地避免加载那些不太有意思的长尾项：
PUT /music/_mapping/song
{
"properties": {
"tag": {
"type": "string",
"fielddata": { (1)
"filter": {
"frequency": { (2)
"min": 0.01, (3)
"min_segment_size": 500 (4)
}
}
}
}
}
}-
fielddata关键字允许我们配置 fielddata 处理该字段的方式。 -
frequency过滤器允许我们基于项频率过滤加载 fielddata。 -
只加载那些至少在本段文档中出现 1% 的项。
-
忽略任何文档个数小于 500 的段。
有了这个映射，只有那些至少在 本段 文档中出现超过 1% 的项才会被加载到内存中。我们也可以指定一个 最大 词频，它可以被用来排除 常用 项，比如 停用词 。
这种情况下，词频是按照段来计算的。这是实现的一个限制：fielddata 是按段来加载的，所以可见的词频只是该段内的频率。但是，这个限制也有些有趣的特性：它可以让受欢迎的新项迅速提升到顶部。
比如一个新风格的歌曲在一夜之间受大众欢迎，我们可能想要将这种新风格的歌曲标签包括在最受欢迎列表中，但如果我们倚赖对索引做完整的计算获取词频，我们就必须等到新标签变得像 rock 和 electronica ）一样流行。
由于频度过滤的实现方式，新加的标签会很快作为高频标签出现在新段内，也当然会迅速上升到顶部。
min_segment_size 参数要求 Elasticsearch 忽略某个大小以下的段。 如果一个段内只有少量文档，它的词频会非常粗略没有任何意义。
小的分段会很快被合并到更大的分段中，某一刻超过这个限制，将会被纳入计算。
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Tip
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通过频次来过滤项并不是唯一的选择，我们也可以使用正则式来决定只加载那些匹配的项。例如，我们可以用 |
Fielddata 过滤对内存使用有 巨大的 影响，权衡也是显而易见的：我们实际上是在忽略数据。但对于很多应用，这种权衡是合理的，因为这些数据根本就没有被使用到。内存的节省通常要比包括一个大量而无用的长尾项更为重要。