【Elasticsearch专栏 12】深入探索:Elasticsearch使用索引生命周期管理(ILM)自动化删除旧数据

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: Elasticsearch的ILM功能允许用户定义策略,自动管理索引从创建到删除的生命周期。用户可以设置策略,根据索引年龄或大小自动删除旧数据,节省存储空间。通过应用ILM策略于索引模板,新索引将遵循预定义的生命周期。用户还可以监控ILM状态,确保策略按预期执行。使用ILM,用户可以高效地管理数据,确保旧数据及时删除,同时保持数据完整性和安全性。

导言

在Elasticsearch中,随着数据的不断积累,管理旧数据成为了一个重要的问题。为了有效地管理这些数据,Elasticsearch提供了索引生命周期管理(ILM)功能。ILM允许根据索引的年龄、大小或其他条件自动执行一系列操作,包括删除旧数据。在本文中,将深入探讨如何使用ILM删除旧数据,并介绍相关的详细命令和最佳实践。

01 ILM简介

索引生命周期管理(ILM)是Elasticsearch提供的一种功能,它允许定义索引从创建到删除的生命周期策略。通过ILM,可以设置不同的阶段,并为每个阶段定义一系列的动作。当索引进入某个阶段时,ILM会自动执行该阶段定义的动作,从而实现了自动化的索引管理。

02 定义ILM策略

使用ILM的第一步是定义一个或多个策略。策略是一个JSON文档,它描述了索引在不同阶段的行为。以下是一个简单的ILM策略示例,该策略将索引保留30天后自动删除:

PUT _ilm/policy/my_ilm_policy
{
   
  "policy": {
   
    "phases": {
   
      "hot": {
   
        "min_age": "0ms",
        "actions": {
   
          "set_priority": {
   
            "priority": 100
          }
        }
      },
      "delete": {
   
        "min_age": "30d",
        "actions": {
   
          "delete": {
   }
        }
      }
    }
  }
}

在上面的策略中,定义了两个阶段:hotdeletehot阶段表示索引刚创建时的状态,delete阶段表示索引达到30天年龄时的状态。在hot阶段,执行set_priority动作来设置索引的优先级。在delete阶段,执行delete动作来删除索引。

03 将ILM策略应用于索引模板

定义了ILM策略之后,需要将其应用于一个或多个索引模板。索引模板用于匹配新创建的索引,并将ILM策略应用于这些索引。以下是如何创建一个索引模板并应用ILM策略的示例:

PUT _template/my_template
{
   
  "index_patterns": ["my_index*"],
  "settings": {
   
    "index.lifecycle.name": "my_ilm_policy",
    "index.lifecycle.rollover_alias": "my_alias"
  }
}

在上面的索引模板中,index_patterns指定了哪些索引将匹配这个模板(在这个例子中是所有以my_index开头的索引)。settings中的index.lifecycle.name指定了应用于这些索引的ILM策略名称,而index.lifecycle.rollover_alias指定了一个别名,用于指向当前活跃的索引。

04 创建索引并使用别名

当创建新的索引时,应该使用前面定义的别名,而不是直接创建索引。Elasticsearch会自动处理索引的滚动和替换。例如:

curl -X PUT "localhost:9200/my_index-000001/_alias/my_alias"

上面的命令将别名my_alias指向新创建的索引my_index-000001。随着时间的推移,可以继续创建新的索引,并使用相同的别名。Elasticsearch会根据ILM策略和索引模板自动管理这些索引。

05 监控ILM状态

使用ILM API,可以监控索引的状态和ILM策略的执行情况。例如:

curl -X GET "localhost:9200/_ilm/explain/my_alias"

上面的命令将显示与给定别名my_alias相关的索引的ILM状态和执行细节。这可以帮助了解索引当前所处的阶段以及ILM策略的执行进度。

06 手动触发索引滚动

虽然ILM会自动处理索引的滚动,但在某些情况下,可能需要手动触发滚动。例如,如果希望提前删除某个索引,可以使用以下命令:

curl -X POST "localhost:9200/_ilm/move/my_alias?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "index": "my_alias",
  "to_phase": "delete"
}'

上面的命令将立即将别名my_alias指向的索引移动到delete阶段,触发索引的删除。请注意,这通常会跳过其他阶段并直接删除索引,所以请谨慎使用。

07 小结

随着数据量的不断增长,有效管理旧数据成为Elasticsearch用户面临的关键挑战。为了解决这个问题,Elasticsearch提供了索引生命周期管理(ILM)功能,帮助用户自动化地删除旧数据,从而节省存储空间、提高性能并降低管理复杂性。

ILM允许用户根据索引的年龄、大小或其他条件定义策略,自动执行从创建到删除的一系列操作。用户可以指定索引在不同阶段的行为,例如从活跃状态过渡到只读状态,再到最终的删除。这些策略可以应用于索引模板,使得新创建的索引自动遵循预定义的生命周期。

为了使用ILM自动化删除旧数据,用户需要定义ILM策略,并将其应用于索引模板。策略中定义了索引的生命周期阶段和相应的动作。例如,可以设置一个策略,在索引创建后30天将其移动到只读阶段,再过30天将其删除。通过这种方式,用户可以精确地控制数据的保留时间,并确保旧数据在不再需要时被及时删除。

除了定义策略外,用户还需要监控ILM的状态和执行情况。Elasticsearch提供了ILM API,允许用户查看索引的当前阶段、执行细节和未来的操作计划。这有助于用户了解ILM是否按预期工作,并在需要时进行调整。

总之,使用Elasticsearch的索引生命周期管理(ILM)功能,用户可以轻松地自动化删除旧数据,实现更高效的数据管理。通过定义策略、应用索引模板以及监控ILM状态,用户可以确保数据在不再需要时被及时删除,同时保持数据的完整性和安全性。

相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
13天前
|
存储 JSON 数据格式
Elasticsearch 8.X 可以按照数组下标取数据吗?
Elasticsearch 8.X 可以按照数组下标取数据吗?
19 0
|
20小时前
|
监控 数据挖掘 API
京东商品API接口:电商数据自动化的钥匙
京东商品API接口为电商领域带来了巨大的便利和潜力。通过本篇文章,读者应该能够了解如何使用京东商品API接口,并通过示例代码学习如何实际调用API获取商品数据。 随着技术的不断发展,京东商品API接口将继续为电商自动化、数据分析和市场研究提供支持,帮助商家和开发者在竞争激烈的市场中保持领先。我们鼓励读者继续探索和学习,充分利用京东商品API接口带来的机遇。
|
22小时前
|
消息中间件 存储 关系型数据库
【微服务】mysql + elasticsearch数据双写设计与实现
【微服务】mysql + elasticsearch数据双写设计与实现
|
4天前
|
canal NoSQL 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用合集之如何在ElasticSearch中查看同步的数据
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
11天前
|
SQL 关系型数据库 数据库
实时计算 Flink版产品使用合集之将数据写入Elasticsearch时,若Elasticsearch中的字段类型为date,对应的SQL类型应该是什么
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
11天前
|
SQL 监控 API
实时计算 Flink版产品使用合集之可以用来同步数据到 Elasticsearch(ES)吗
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
实时计算 Flink版产品使用合集之可以用来同步数据到 Elasticsearch(ES)吗
|
13天前
|
运维 安全 API
Elasticsearch 悬挂索引解析与管理指南
Elasticsearch 悬挂索引解析与管理指南
34 7
|
13天前
|
安全 API 数据安全/隐私保护
Elasticsearch 通过索引阻塞实现数据保护深入解析
Elasticsearch 通过索引阻塞实现数据保护深入解析
26 4
|
13天前
|
存储 数据处理 索引
Elasticsearch 8.X 小技巧:使用存储脚本优化数据索引与转换过程
Elasticsearch 8.X 小技巧:使用存储脚本优化数据索引与转换过程
38 6
|
13天前
|
JSON 测试技术 数据格式
Elasticsearch 8.X 如何生成 TB 级的测试数据 ?
Elasticsearch 8.X 如何生成 TB 级的测试数据 ?
21 0

热门文章

最新文章