fieldData是干啥的？
当我们对text类型的字段进行首次聚类、排序、或者执行脚本的时候。将磁盘中的数据构建到内存够中。
默认情况下，大多数字段都已编入索引，这使它们可搜索。 但是，脚本中的排序，聚合和访问字段值需要与搜索不同的访问模式。
搜索需要回答“哪个文档包含该术语？”这个问题，而排序和汇总则需要回答一个不同的问题：“此字段对该文档的值是什么？”。
大多数字段可以将索引时生产的磁盘doc_values(doc_values | Elasticsearch Guide [8.1] | Elastic)用于此数据访问模式，但是文本（text）字段不支持doc_values。
替代的方案，文本（text）字段使用查询时内存中的数据结构，称为fielddata。 当我们首次将该字段用于聚合，排序或在脚本中使用时，将按需构建此数据结构。 它是通过从磁盘读取每个段的整个反向索引，反转术语↔︎文档关系并将结果存储在JVM堆中的内存中来构建的。
这是一个昂贵的操作。Fielddata针对text字段在默认时是禁用的 ！例如我们对一个 text类型的字段进行agg聚类操作。发现报错。这验证了text类型字段，默认是关闭Fielddata的。
es的堆内存是本身就是昂贵的。Fielddata是没有限制的，并且它的结果会被缓存在堆中，并且不会被GC掉。
可以参看我这篇对堆内存详细分析的文章：elasticsearch内存占用详细分析_水的精神的博客-CSDN博客
