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Elasticsearch 创建索引前必须要了解的知识,提前避坑!

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create17
发布2019-12-02 22:35:17
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发布2019-12-02 22:35:17
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每一个成功人士的背后,必定曾经做出过勇敢而又孤独的决定。

放弃不难,但坚持很酷~

Elasticsearch 版本:6.4.0

一、疑问

在项目中后期,如果想调整索引的 Mapping 结构,比如将 ik_smart 修改为 ik_max_word 或者 增加分片数量 等,但 Elasticsearch 不允许这样修改呀,怎么办?

常规解决方法:

  • 根据最新的 Mapping 结构再创建一个索引
  • 将旧索引的数据全量导入到新索引中
  • 告知用户,业务要暂停使用一段时间
  • 修改程序,将索引名替换成新的索引名称,打包,重新上线
  • 告知用户,服务可以继续使用了,并说一声抱歉

我认为最大的弊端就是:需要修改替换程序,甚至有时候还得告知用户暂停使用业务

有没有更好的方式去解决上面的需求呢?有!幸好,Elasticsearch 为我们提供了另外一种解决方法,可以不需要告知用户和修改程序代码。那就是通过索引别名来重建索引

二、索引别名

索引别名可以关联一个或多个索引,并且可以在任何需要索引名称的 API 中使用。通俗解释,别名类似于 windows 的快捷方式,linux 的软链接,mysql 的视图。别名为我们提供了极大的灵活性。它们允许我们执行以下操作:

  • 在正在运行的集群上,允许一个索引与另外一个索引之间透明切换。
  • 对多个索引进行分组组合。比如,有根据月份来创建的索引,别名可与近三个月的索引进行关联。这样的话,我们就可以通过 别名查询近三个月索引 的全部数据。如果别名用得好,可以更好地控制检索数据量的大小,来提高查询效率,但这也需要经验的积累。

本文开头遇到的问题,就可以通过索引别名来实现,现在我们学习一下具体操作。

三、具体操作

如何在零停机(该索引所用到的程序不停止运行)的前提下,修改索引的 Mapping 字段类型呢?可大体分为三步:

1、步骤一:复制数据

使用 reindex 操作来将旧索引(dynamic_data_v2)的数据完全复制到新索引(dynamic_data_v5)上:

POST _reindex
{
    "source": {
        "index": "dynamic_data_v2"
    },
    "dest": {
        "index": "dynamic_data_v5"
    }
}

执行结果:

2、步骤二:修改别名关联
POST /_aliases
{
    "actions": [
        { "remove": { "index": "dynamic_data_v2", "alias": "dynamic_data" }},
        { "add":    { "index": "dynamic_data_v5", "alias": "dynamic_data" }}
    ]
}
3、步骤三:删除旧索引(可选)
DELETE dynamic_data_v2
4、小结

至此,我们达到了伪更新(对于用户来说透明化,无需停止服务)的效果。不过这里存在一个问题,如果数据量超大的话,复制数据所消费的时间比较多,所以构建索引前还是要尽量考虑周全 Mapping 结构。

关于索引别名更多操作,可参考:

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/indices-aliases.html

四、可修改 mapping 的个别情况

Elasticsearch 不允许修改/删除 Mapping 已存在字段是因为:其底层使用的是 lucene 库,索引和搜索要涉及分词方式等操作,更改 Mapping 将意味着使已建立索引的文档失效,所以不允许修改 已存在字段类型等设置。

但也有个别情况:Elasticsearch 允许我们 将字段添加到索引现有的 Mapping 结构中 或 更改现有字段的仅搜索设置。

1、可以新增字段
POST dynamic_data_v2/_mapping/_doc
{
  "properties": {
     "amount":{
        "type":"text"
     }
  }
}
2、可以更改字段类型为 multi_field
PUT dynamic_data_v2/_mapping/_doc
{
  "properties": {
     "amount":{
        "type":"text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 10
          }
        }
     }
  }
}
# 为 amount 增加 multi_field
# "fields": {
#    "keyword": {
#       "type": "keyword",
#       "ignore_above": 10
#    }
# }
3、可以将新 properties 添加到 “对象” 数据类型字段。

在 Mapping 的 field 里面设置 properties ,可以使字段存储 Object 的数据类型。以下的 name 可以理解为 “对象”数据类型字段:

# 新增 name 字段,附带first的properties属性
PUT dynamic_data_v2/_mapping/_doc
{
  "properties": {
     "name":{
        "properties": {
            "first": {
              "type": "text"
            }
        }
     }
  }
}
# 可以支持继续新增一个名为last的properties属性
PUT dynamic_data_v2/_mapping/_doc
{
  "properties": {
     "name":{
        "properties": {
            "last": {
              "type": "text"
            }
        }
     }
  }
}

如下图所示:

存储数据:

# name 的对象里面有两个字段,分别为:first 和 last,代表名和姓,比如“范闲”。
PUT dynamic_data_v2/_doc/1
{
  "name": {
    "first": "闲",
    "last": "范"
  }
}

查询数据:

GET dynamic_data_v2/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match_phrase": {
            "name.last": "范"
          }
        },
        {
          "match_phrase": {
            "name.first": "闲"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

返回结果:

上述三种方式,详情可参考:

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/indices-put-mapping.html#updating-field-mappings

五、总结

别名是个好东西,而索引别名只是别名的其中一个类型。一般在项目中后期,索引中有大量数据的时候,才能体会到索引别名的妙用。正如本文提及:

  • 用户无感知地维护数据修改更新。
  • 索引组合查询,如果使用得当,可以实现精准快速查询,提高效率。

建议:相同索引别名的物理索引有 一致的 Mapping 和 数据结构 ,以提升检索效率。

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原始发表:2019-11-30,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 一、疑问
  • 二、索引别名
  • 三、具体操作
    • 1、步骤一:复制数据
      • 2、步骤二:修改别名关联
        • 3、步骤三:删除旧索引(可选)
          • 4、小结
          • 四、可修改 mapping 的个别情况
            • 1、可以新增字段
              • 2、可以更改字段类型为 multi_field
                • 3、可以将新 properties 添加到 “对象” 数据类型字段。
                • 五、总结
                相关产品与服务
                Elasticsearch Service
                腾讯云 Elasticsearch Service(ES)是云端全托管海量数据检索分析服务,拥有高性能自研内核,集成X-Pack。ES 支持通过自治索引、存算分离、集群巡检等特性轻松管理集群,也支持免运维、自动弹性、按需使用的 Serverless 模式。使用 ES 您可以高效构建信息检索、日志分析、运维监控等服务,它独特的向量检索还可助您构建基于语义、图像的AI深度应用。
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