### 创建索引的方式


三种创建索引的方式


|方式|说明|适用场景|
|:-:|:-:|:-:|
|**默认创建**|kibana里面直接运行 `PUT /my_index`，ES 会使用默认配置，并启用动态映射自动识别字段类型。|测试、快速原型开发。|
|**自定义配置创建**|创建索引时，在请求体中明确指定 `settings`（分片、副本等）和 `mappings`（字段类型、分析器等）。|生产环境，需要对性能和数据类型精细控制。|
|**使用模板创建**|预先定义好 `index_patterns`（如 `logs-*`），当创建匹配模式的索引时，模板配置会自动应用。|数据量很大（如日志、事件数据），需要自动管理大量索引。|

例如，在kibana 的dev tools运行命令

```
PUT /product_info
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,    // 设置主分片数，设置后不能修改，除非reindex，需提前规划
    "number_of_replicas": 2   // 设置副本数，用于提高数据可用性和查询吞吐量，可动态调整
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "product_id": {
        "type": "keyword"     // 关键词类型，用于精确匹配
      },
      "name": {
        "type": "text",       // 文本类型，用于全文搜索
        "fields": {
          "keyword": {        // 为 name 字段增加一个子字段
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256  // 如果字符串的长度&nbsp;超过当前设定的值，那么该字符串不会被索引，也不会被存储到倒排索引中
          }
        }
      },
      "price": {
        "type": "double"      // 双精度浮点数
      },
      "in_stock": {
        "type": "boolean"     // 布尔类型
      },
      "created_date": {
        "type": "date",       // 日期类型
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||epoch_millis"
      }
    }
  }
}
```
#### 索引参数优化


主分片数 `number_of_shards` 值的选择。

首先，分片的大小**建议为 10GB ~ 50GB**。分片太多（如每个分片只有几百 MB）会产生管理开销；分片太大（如 >100GB）会导致故障恢复慢。

分片数应 ≥ 节点数，才能充分利用所有节点的计算资源。例如有 3 个数据节点，分片数可以设为 3 或 6 等。

`shard_count = max(节点数, ceil(预估总数据量 / 30GB))`。

副本数 `number_of_replicas` 值的选择。

副本是主分片的完整拷贝，用于**高可用**和**扩展查询吞吐**。但是每个副本都会消耗和主分片一样多的磁盘。副本数越多，存储成本线性增加。

动态调整 PUT /index/_settings

至少 1 个副本（即副本数 ≥ 1）才能容忍一个节点宕机而不丢数据。

如果读请求远多于写请求，增加副本数可以让查询分散到更多分片上，减轻主分片压力。

测试环境为0或1，生产环境至少为1,通常1或2即可。

##### 索引参数优化示例


计算示例

假如，数据量为500 GB，集群有五个数据节点，每个节点磁盘2TB。

500GB / 30GB ≈ 17个分片。选择节点数的倍数，15或者20都可以。

副本数1。

总分片数 = 15（主分片）  （1 + 1（副本数）） = 15  2 = 30

最终每个节点承担6个分片，包括5主1副本。

#### reindex操作


`reindex` 是将一个索引（或跨多个索引）中的数据复制到另一个索引（或数据流）的操作。常用于：


- 修改映射（如字段类型错误需要重建）。

- 更改分片数（`number_of_shards` 不可直接修改，必须 reindex 到新索引）。

- 升级索引版本（如从 6.x 到 7.x 需要重新索引）。

- 合并或过滤数据。


例如下面的命令是将老索引的数据复制到新索引

```
POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "old_index"
  },
  "dest": {
    "index": "new_index"
  }
}
```
##### reindex参数调优


一些可以调优的参数


- slcies：任务拆分成多个**并行子任务**，每个子任务处理一部分数据，大幅加速迁移
	- auto：自动确定切片数，小数据量
	- 手动指定正整数N，大数据量，N = 主分片数（1~2倍）
	- 不设置，单线程执行，相当于1


```
POST _reindex
{
  "source": { "index": "big_logs" },
  "dest": { "index": "big_logs_new" },
  "slices": 6   // 分成6个并行子任务
}
```

- `requests_per_second`：限制 `reindex` 每秒处理的文档操作数（包括索引、更新、删除），避免过度消耗集群资源。
	- 
		- **正整数**：每秒不超过该数目。
	- **`-1` 或省略**：不限速。
	- **`0`**：暂停任务（恢复时设为正数）。
		一开始的时候指定值


```
POST _reindex
{
  "source": { "index": "old" },
  "dest": { "index": "new" },
  "requests_per_second": 1000   // 每秒最多 1000 个文档
}
```
后续打算修改值（动态调整），`task_id` 可以从 `GET _tasks` 获得。

```
POST _reindex/<task_id>/_rethrottle
{
  "requests_per_second": 500
}
```
##### 监控所有reindex任务


**查询所有正在运行（或最近完成）的 reindex 任务**，可以监控进度、限速状态、错误等。

```
GET _tasks?detailed=true&actions=*reindex
```
一些需要关注的字段及其含义。


|字段|含义|
|:-:|:-:|
|`action`|任务类型，如 `indices:data/write/reindex`。|
|`status.total`|需要处理的总文档数（如果源索引能提前获取）。|
|`status.created`|已经成功创建的文档数（目标索引新增）。|
|`status.updated`|已经更新的文档数（覆盖写入）。|
|`status.version_conflicts`|版本冲突数（例如目标索引已存在同 `_id` 文档且未覆盖）。|
|`status.retries.bulk`|批次写入失败重试次数。|
|`status.throttled_millis`|该任务因限速而主动等待的总毫秒数。|
|`requests_per_second`|当前设定的限速值。|
|`running_time_in_nanos`|任务已经运行的纳秒数。|


- `GET _tasks/<task_id>` – 查看特定任务。

- `POST _tasks/<task_id>/_cancel` – 取消一个正在运行的 reindex。


##### reindex之后删除老索引


reindex不会删除老索引，要想删除老索引，使用下面的语句，最好确认后删除

```
DELETE /old_index
```
##### 如何判断reindex成功


先比较文档数，看是否一样，这一步之后还是需要检查id的，数量一样并不能完全确认成功

```
GET /old_index/_count
GET /new_index/_count
```
查看 _id，scroll只返回 _id，不返回 _source

```
GET /old_index/_search?scroll=1m&filter_path=hits.hits._id
{
  "size": 1000,
  "_source": false
}
```
##### reindex的影响（重要）


|影响维度|说明|
|:-:|:-:|
|**集群资源消耗**|`reindex` 会占用大量 **CPU**、**内存** 和 **磁盘 I/O**，尤其在数据量大时。|
|**写入压力**|目标索引的写入速度可能影响其他正常写入操作。建议在低峰期执行。|
|**源索引性能**|`reindex` 使用滚动搜索（scroll）读取源索引，可能增加源索引的堆内存压力。|
|**外部查询**|源索引和目标索引在 reindex 期间均可正常查询（但目标索引数据不完整时可能返回部分结果）。|
|**操作可中断/恢复**|`reindex` 支持 `_rethrottle` 调整速率，也支持 `task` API 取消任务。如果中途失败，已写入的数据不会回滚，建议使用 `op_type: create` 避免重复。|

#### 索引数据结构（type）


除了以上type，还有其他的type，

例如：ip（用于存储和管理 IPv4 或 IPv6 地址）、**`geo_point`** （专门存储经纬度，用于地理位置相关的搜索和分析）、**`object`** （JSON 对象的默认映射方式。索引时会被“扁平化”处理。如果你的对象是一个数组且内部元素需要保持独立性，建议使用 `nested` 类型）、wildcard类型（7.9版本引入，专门用于**高效通配符/正则表达式匹配**）

##### object与nested


object扁平化处理示例

这是原先的

```
{
  "users": [
    {"name": "Alice", "age": 25},
    {"name": "Bob",   "age": 30}
  ]
}
```
默认object数组会变成

```
users.name = ["Alice", "Bob"]
users.age  = [25, 30]
```
对应的数据失去了关联

例如查询 `users.name=Alice AND users.age=30` 会错误地匹配到该文档（因为两个条件分别从不同对象中取值）。

nested类型：将数组中的每个对象独立索引为一个 **隐藏的嵌套文档**，保持对象内部的关联性。

```
"users": {
  "type": "nested",
  "properties": {
    "name": { "type": "text" },
    "age":  { "type": "integer" }
  }
}
```
>注意，查询时必须使用 `nested` 查询


```
{
  "nested": {
    "path": "users",
    "query": {
      "bool": {
        "must": [
          { "match": { "users.name": "Alice" } },
          { "term":  { "users.age":  25 } }
        ]
      }
    }
  }
}
```
这个存储类型，也不是万能的。适合用于每个对象独立、需要同时关联多个字段条件的情况（如商品规格列表、订单明细等场景）。


- ✅ 保留了对象内字段的逻辑独立性，避免“跨对象匹配”。

- ❌ 存储和查询开销更大（每个嵌套对象单独存储，join 成本高）。

- ❌ 写入性能有一定损耗。


##### wildcard


定义方式

```
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "path": {
        "type": "wildcard"
      }
    }
  }
}
```

- 需要频繁使用 `*` 前缀、后缀或中间通配符的字段，如 URL 路径、文件路径、用户输入的模糊搜索词。


>注意：`wildcard` 不适合完全精确匹配（用 `keyword` 更高效），也不适合全文搜索（用 `text`）。


查询示例

```
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "path": {
        "value": "*/user/*/profile*"
      }
    }
  }
}
```
比 keyword 占用更多空间，因为需要存储自动机结构。

### 索引映射方式


es索引的映射方式有两种，分为动态和显式两种方式。


- **动态映射 (Dynamic Mapping)**：当索引一个包含新字段的文档时，ES 会自动推测并添加字段映射。适合快速迭代，但在生产环境中过度依赖可能导致类型错误，建议仅在开发测试环境使用或谨慎开启。

- **显式映射 (Explicit Mapping)**：即上面代码的内容，在创建索引时手动定义清楚所有字段属性。虽然工作量稍大，但能带来**数据类型精确、搜索性能可控、避免意外字段**的好处，是生产环境的推荐做法。


### 索引进阶用法


#### 索引模板


这里的是 `7.8+` 版本的 `可组合索引模板`

API 端点为 `_index_template`，例如 `PUT _index_template/my_template`

当你想要按天、按月动态生成的索引（如日志数据），手动逐个创建显然太麻烦，这时候可以用**索引模板（Index Templates）** 来批量自动管理。

```
PUT _index_template/order_logs_template   // 模板名称，自定义
{
  "index_patterns": ["order-logs-*"],     // 索引模式，匹配的索引会自动应用此模板
  "priority": 200,                         // 模板优先级，数字越大优先级越高
  "template": {                            // 具体配置，和普通索引一样
    "settings": {
      "number_of_shards": 1,
      "number_of_replicas": 1
    },
    "mappings": {
      "properties": {
        "timestamp": { "type": "date" },
        "message": { "type": "text" }
      }
    }
  }
}
```
配置好之后，如果你创建了 `order-logs-2024-01-01` 这个索引，它会自动应用上述配置，非常方便。

#### 索引别名


**索引别名（Index Alias）** 像一个指向真实索引的指针，可以实现**应用程序与底层索引的解耦**。例如在数据迁移时，可以通过原子操作切换别名，实现服务的无缝过渡。

```
POST /_aliases
{
  "actions": [
    { "remove": { "index": "logs_v1", "alias": "app_logs" } },
    { "add": {    "index": "logs_v2", "alias": "app_logs" } }
  ]
}
```
和索引相关的常用命令


- ***查询索引配置** ：GET /product_info

- ***查询索引字段映射**：GET /product_info/_mapping

- ***查询索引状态**：GET /_cat/indices/product_info?v

首先，分片的大小建议为 10GB ~ 50GB。分片太多（如每个分片只有几百 MB）会产生管理开销；分片太大（如 >100GB）会导致故障恢复慢。

ES索引的基础和进阶内容

数据库

大数据

Elasticsearch索引创建有3种方式：默认创建适合测试环境，自定义配置满足生产需求，模板创建便于管理大量日志类数据。索引参数优化需考虑分片大小、节点数量和数据量，合理设置副本数提升可用性。reindex操作用于修改映射、分片数等场景，支持并行处理和限速控制。索引模板和别名功能可简化索引管理，实现无缝迁移。

数据可用性

数据迁移

原型开发

数据结构

数据流

JSON

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