【Elasticsearch】Elasticsearch索引创建与管理详解

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】Elasticsearch索引创建与管理详解

📑引言

Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的开源搜索引擎,具有分布式、近实时、RESTful API 等特点。索引是 Elasticsearch 的核心概念之一,索引的创建和管理是使用 Elasticsearch 的基础技能。本文将详细介绍 Elasticsearch 索引的创建与管理,包括索引的基础概念、创建索引、索引模板、映射和索引别名等内容。

一、Elasticsearch 索引的基础概念

在 Elasticsearch 中,索引类似于传统数据库中的数据库。一个索引包含了多个文档,而每个文档都包含了多个字段。以下是一些关键概念:

  • 文档(Document):Elasticsearch 中的数据单位,类似于数据库中的一行数据。
  • 索引(Index):包含多个文档,类似于数据库中的数据库。
  • 类型(Type):在较早版本的 Elasticsearch 中,索引中的一种逻辑划分,现已弃用。
  • 分片(Shard):索引可以分为多个分片,以实现水平扩展和高可用性。
  • 副本(Replica):分片的备份,以提高数据的容错能力。

二、创建索引


2.1 使用默认设置创建索引

Elasticsearch 提供了简单的创建索引的方法,只需发送一个 HTTP 请求即可。

PUT /my_index

这个命令将在 Elasticsearch 中创建一个名为 my_index 的索引,使用默认的设置和映射。

2.2 自定义设置创建索引

可以在创建索引时自定义分片、副本和其他设置。

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  }
}

这将创建一个名为 my_index 的索引,包含 3 个主分片和 2 个副本。

2.3 创建索引并设置映射

映射定义了索引中字段的类型及其属性,可以在创建索引时一起定义。

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "created_at": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd"
      }
    }
  }
}

这个命令创建了一个索引,并定义了三个字段:name(文本类型)、age(整数类型)和 created_at(日期类型)。

三、索引模板

索引模板允许你为符合特定模式的索引设置默认配置和映射,当索引名称符合模板定义的模式时,会自动应用模板中的设置和映射。

3.1 创建索引模板

PUT /_template/my_template
{
  "index_patterns": ["my_index_*"],
  "settings": {
    "number_of_shards": 1
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

这个模板将应用于所有以 my_index_ 开头的索引,并自动设置其分片数量和映射。

3.2 使用索引模板创建索引

当创建符合模板模式的索引时,模板会自动应用:

PUT /my_index_2024

这个命令将创建一个名为 my_index_2024 的索引,并应用 my_template 中定义的设置和映射。

四、管理索引

4.1 查看索引

可以使用以下命令查看索引的详细信息:

GET /my_index

这个命令将返回索引的配置信息和状态。

4.2 更新索引设置

索引创建后,可以动态更新一些设置,例如副本数量:

PUT /my_index/_settings
{
  "number_of_replicas": 1
}

4.3 删除索引

可以使用以下命令删除索引:

DELETE /my_index

这个命令将删除 my_index 索引及其所有数据。

五、索引别名

索引别名允许你为一个或多个索引创建别名,以便于查询和管理。

5.1 创建索引别名

POST /_aliases
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "my_index",
        "alias": "my_index_alias"
      }
    }
  ]
}

这个命令为 my_index 创建了一个别名 my_index_alias

5.2 使用别名查询

 GET /my_index_alias/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

这个查询将通过别名 my_index_alias 查询 my_index 中的所有文档。

5.3 更新索引别名

可以动态更新别名,例如将别名指向另一个索引:

POST /_aliases
{
  "actions": [
    {
      "remove": {
        "index": "my_index",
        "alias": "my_index_alias"
      },
      "add": {
        "index": "new_index",
        "alias": "my_index_alias"
      }
    }
  ]
}

这个命令将 my_index_aliasmy_index 移除,并指向 new_index

六、分片和副本管理

6.1 分片

分片是 Elasticsearch 用于水平扩展和分布式存储的基本单位。每个索引可以分为多个主分片(Primary Shard),每个主分片可以有多个副本分片(Replica Shard)。分片的数量在索引创建时设置,并且一旦设置就不能更改,但副本数量可以动态调整。

分片的优点包括:

  • 扩展性:可以将数据分布到多个节点上,提高存储和处理能力。
  • 高可用性:通过副本分片提供容错能力,当主分片失效时,副本分片可以提升为主分片。

6.2 副本

副本分片是主分片的完整拷贝,用于提供高可用性和读取性能。当一个节点失效时,副本分片可以确保数据不会丢失并继续提供服务。

七、索引性能优化

7.1 分片数量的选择

在创建索引时,选择适当的分片数量是优化索引性能的关键。过多的分片会导致资源浪费,过少的分片会导致性能瓶颈。可以根据数据量和节点数量来合理设置分片数量。

7.2 动态调整副本

在读多写少的场景中,可以增加副本数量以提高读取性能。在写多读少的场景中,可以减少副本数量以提高写入性能和减少开销。

7.3 索引刷新间隔

默认情况下,Elasticsearch 每秒会刷新一次索引,将新数据写入磁盘。在批量写入数据时,可以适当增加刷新间隔以提高写入性能,减少 I/O 开销。

PUT /my_index/_settings
{
  "index": {
    "refresh_interval": "30s"
  }
}

八、索引模板的高级应用

动态模板

动态模板允许根据字段名称或数据类型自动应用特定的映射规则,适用于需要灵活处理不同字段的情况。

PUT /_template/dynamic_template_example
{
  "index_patterns": ["dynamic_*"],
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
      {
        "strings_as_keywords": {
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

这个动态模板会将所有以 dynamic_ 开头的索引中的字符串字段映射为 keyword 类型。

九、索引管理工具

9.1 Kibana

Kibana 是 Elasticsearch 的数据可视化和管理工具,提供了直观的界面来管理和查询 Elasticsearch 索引。可以通过 Kibana 查看索引状态、执行查询和分析数据。

9.2 Curator

Curator 是 Elasticsearch 的索引管理工具,提供了一组命令行工具来管理索引生命周期。可以使用 Curator 定期删除旧索引、优化索引和管理快照。

相关实践学习
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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。
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