如何在Elasticsearch中使用索引生命周期管理（ILM）自动化滚动操作（rollover）的教程。

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Elasticsearch教程：使用ILM自动化滚动操作

在Elasticsearch中，索引生命周期管理（ILM）是一种强大的工具，用于自动化管理时间序列数据的索引滚动操作。通过ILM，你可以根据预定义的策略自动滚动索引，优化存储成本，提高查询性能，并实施数据保留策略。本教程将详细介绍如何使用ILM自动化滚动操作，包括使用数据流（data streams）和索引别名（index aliases）两种方式。

1.使用数据流（Data Streams）管理时间序列数据

数据流是Elasticsearch中用于处理时间序列数据的一种高级抽象，适用于追加写入的场景。数据流可以自动滚动到新的后端索引，并通过生命周期策略管理这些索引。

1.1 创建生命周期策略

生命周期策略定义了索引在不同阶段的行为和操作。一个完整的生命周期可以包含以下阶段：

• 热（Hot）：索引处于活跃状态，用于写入和查询。

• 温（Warm）：索引不再写入，但仍然可以查询。

• 冷（Cold）：索引被移动到低成本存储，查询性能较低。

• 冻结（Frozen）：索引被冻结，查询性能最低。

• 删除（Delete）：索引被删除。

例如，以下策略定义了`hot`和`delete`两个阶段：

```json

PUT _ilm/policy/timeseries_policy

{

  "policy": {

    "phases": {

      "hot": {

        "actions": {

          "rollover": {

            "max_primary_shard_size": "50GB", // 当主分片大小达到50GB时滚动

            "max_age": "30d" // 或索引年龄达到30天时滚动

          }

        }

      },

      "delete": {

        "min_age": "90d", // 在滚动后90天删除索引

        "actions": {

          "delete": {}

        }

      }

    }

  }

}

```

1.2 创建索引模板

索引模板用于定义数据流的初始设置和生命周期策略。创建索引模板时，需要指定`index.lifecycle.name`，以便将生命周期策略应用于数据流。

```json

PUT _index_template/timeseries_template

{

  "index_patterns": ["timeseries"],

  "data_stream": {},

  "template": {

    "settings": {

      "number_of_shards": 1,

      "number_of_replicas": 1,

      "index.lifecycle.name": "timeseries_policy"

    }

  }

}

```

1.3 创建数据流

创建数据流的最简单方式是通过索引文档。Elasticsearch会自动根据索引模板创建数据流及其第一个后端索引。

```json

POST timeseries/_doc

{

  "message": "logged the request",

  "@timestamp": "1591890611"

}

```

当滚动条件满足时，ILM会自动创建新的后端索引，并将写入操作切换到新索引。

1.4 检查生命周期进度

使用ILM的`explain`API可以查看索引的生命周期状态，包括当前阶段、操作和进度。

```json

GET .ds-timeseries-*/_ilm/explain

```

2.不使用数据流管理时间序列数据

数据流虽然强大，但它是追加写入的，不支持直接更新或删除数据。如果你需要频繁更新或删除数据，可以使用索引别名来管理时间序列数据。

2.1 创建生命周期策略

生命周期策略的创建方式与数据流相同。例如：

```json

PUT _ilm/policy/timeseries_policy

{

  "policy": {

    "phases": {

      "hot": {

        "actions": {

          "rollover": {

            "max_primary_shard_size": "50GB",

            "max_age": "30d"

          }

        }

      },

      "delete": {

        "min_age": "90d",

        "actions": {

          "delete": {}

        }

      }

    }

  }

}

```

2.2 创建索引模板

索引模板需要指定`index.lifecycle.rollover_alias`，以便在滚动时更新别名。

```json

PUT _index_template/timeseries_template

{

  "index_patterns": ["timeseries-*"],

  "template": {

    "settings": {

      "number_of_shards": 1,

      "number_of_replicas": 1,

      "index.lifecycle.name": "timeseries_policy",

      "index.lifecycle.rollover_alias": "timeseries"

    }

  }

}

```

2.3 启动初始索引

创建初始索引，并将其指定为别名的写入索引。

```json

PUT timeseries-000001

{

  "aliases": {

    "timeseries": {

      "is_write_index": true

    }

  }

}

```

2.4 检查生命周期进度

与数据流类似，使用`explain`API查看索引的生命周期状态。

```json

GET timeseries-*/_ilm/explain

```

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总结

通过ILM，Elasticsearch提供了强大的工具来自动化时间序列数据的索引滚动操作。无论是通过数据流还是索引别名，你都可以根据需求选择合适的方式：

• 数据流：适用于追加写入的场景，提供自动滚动和生命周期管理。

• 索引别名：适用于需要更新或删除数据的场景，提供了更大的灵活性。

在Elasticsearch中，索引别名（Index Aliases）适用于需要更新或删除数据的场景，主要原因如下：

1. 数据流的追加写入限制

数据流（Data Streams）是为追加写入设计的，主要用于处理时间序列数据，如日志、事件或度量数据。它们不支持直接更新或删除已存在的数据。如果需要频繁更新或删除数据，使用数据流可能会导致复杂性增加，因为这些操作需要通过额外的API（如`update_by_query`或`delete_by_query`）来实现。

2. 索引别名的灵活性

索引别名提供了一种更灵活的方式来管理索引。你可以将别名指向一个或多个索引，并在需要时动态更新别名的指向。例如，你可以创建一个写入索引（write index），并将别名指向该索引。当需要滚动到新索引时，只需更新别名的指向即可。这种方式特别适合需要频繁更新或删除数据的场景，因为它允许直接对底层索引进行操作，而不会受到数据流的追加写入限制。

3. 零停机时间的索引切换

索引别名支持原子性操作，这意味着在切换索引时不会出现停机时间。例如，当需要滚动到新索引时，可以先创建一个新索引，然后将别名从旧索引切换到新索引。这种无缝切换确保了应用的连续可用性。

4. 支持更新和删除操作

索引别名允许直接对底层索引进行更新或删除操作。这使得在处理需要频繁修改数据的场景时更加高效。例如，如果你需要根据某些条件删除旧数据或更新现有数据，可以直接在别名指向的索引上执行这些操作。

总结
索引别名适用于需要更新或删除数据的场景，因为它提供了更高的灵活性和直接操作底层索引的能力。相比之下，数据流更适合追加写入的场景，因为它们不支持直接更新或删除数据。如果你的应用场景需要频繁更新或删除数据，建议使用索引别名而不是数据流。

通过创建生命周期策略和索引模板，你可以轻松地管理索引的生命周期，优化存储成本和查询性能，同时满足数据保留策略的要求。

如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时联系。