针对时序数据，你有没有想过把每个月的数据放到同一个索引中去的想法？

对于时序数据，将每个月的数据放到同一个索引中是一种常见的处理方式。这种方式称为"按月分区"（partitioning by month），它将数据分成多个分区，每个分区对应一个月的数据。

按月分区也有一些缺点。例如，分区的数量可能会非常多，从而增加了数据管理的复杂性。此外，分区方式也可能会影响一些查询和计算的粒度，因此需要根据具体应用场景选择合适的分区策略。

对于很多案例来说，这样做很容易管理数据，而且查询也带来很大的方便，索引生命周期管理虽然能帮我们做一些事情，但是很难把想要的一个月的数据保存到同一个索引中，比如 data-20190401，data-20190501。Elastic 所提供的 date index name processor 为这种需求带来可能。详细阅读，请参阅文章 “Elasticsearch：使用 pipelines 路由文档到想要的 Elasticsearch 索引中去” https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/129174215，此回答整理自钉群“Elasticsearch中文技术社区”