在Elasticsearch中，数据流（Data Streams）是一种用于处理时间序列数据的高级功能，它提供了一种高效、可扩展的方式来管理和查询大量的时序数据。以下是结合网页内容对Elasticsearch中“使用数据流”的详细说明：
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1.什么是数据流？
数据流是一种逻辑结构，用于管理时间序列数据。它由多个后端索引（Backing Indices）组成，这些索引在内部自动管理，用户无需手动操作。数据流的主要特点是：
• 自动滚动（Rollover）：当达到预设的条件（如索引大小或文档数量）时，数据流会自动创建一个新的后端索引，以确保性能和可扩展性。
• 追加只读：数据流仅支持添加新文档，不能直接更新或删除文档，这有助于保持数据的一致性和性能。
• 时间序列优化：数据流特别适合处理时间序列数据，例如日志、监控数据等。
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2.数据流的主要操作
2.1 向数据流添加文档
单个文档
使用`index`API向数据流添加单个文档。支持摄取管道（Ingest Pipelines），可以在索引时对数据进行预处理。
```http
POST /my-data-stream/_doc/
{
"@timestamp": "2099-03-08T11:06:07.000Z",
"user": {
"id": "8a4f500d"
},
"message": "Login successful"
}
```
• 注意：不能使用`PUT /<target>/_doc/<_id>`格式添加文档，而应使用`PUT /<target>/_create/<_id>`。
多个文档
使用`bulk`API批量添加文档，支持`create`操作。
```http
PUT /my-data-stream/_bulk?refresh
{"create":{ }}
{ "@timestamp": "2099-03-08T11:04:05.000Z", "user": { "id": "vlb44hny" }, "message": "Login attempt failed" }
{"create":{ }}
{ "@timestamp": "2099-03-08T11:06:07.000Z", "user": { "id": "8a4f500d" }, "message": "Login successful" }
```
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2.2 搜索数据流
数据流支持多种搜索API，包括：
• 普通搜索（Search）
• 异步搜索（Async Search）
• 多搜索（Multi Search）
• 字段功能（Field Capabilities）
• EQL搜索（EQL Search）
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2.3 获取数据流统计信息
使用`data_streams_stats`API获取数据流的统计信息，例如索引大小、文档数量等。
```http
GET /_data_stream/my-data-stream/_stats?human=true
```
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2.4 手动滚动数据流
可以通过`rollover`API手动触发数据流滚动。滚动操作会创建一个新的后端索引，并将写入操作切换到新索引。
• 立即滚动：
```http
POST /my-data-stream/_rollover/
```
• 延迟滚动：延迟滚动直到下一次写入操作发生，避免在不频繁更新的数据流中创建空索引。
```http
POST /my-data-stream/_rollover?lazy
```
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2.5 打开已关闭的后端索引
如果后端索引被关闭，可以通过`open`API重新打开。可以针对单个索引或整个数据流操作。
```http
POST /.ds-my-data-stream-2099.03.07-000001/_open/
```
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2.6 使用数据流重新索引
可以通过`reindex`API将现有索引、别名或数据流中的文档复制到数据流。由于数据流是追加只读的，因此重新索引操作必须使用`op_type=create`。
```http
POST /_reindex
{
"source": {
"index": "archive"
},
"dest": {
"index": "my-data-stream",
"op_type": "create"
}
}
```
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2.7 更新或删除数据流中的文档
由于数据流是追加只读的，不能直接更新或删除文档。但可以通过以下方式实现：
通过查询更新或删除
使用`update_by_query`或`delete_by_query`API更新或删除与查询匹配的文档。
```http
POST /my-data-stream/_update_by_query
{
"query": {
"match": {
"user.id": "l7gk7f82"
}
},
"script": {
"source": "ctx._source.user.id = params.new_id",
"params": {
"new_id": "XgdX0NoX"
}
}
}
```
在后端索引中操作
如果需要直接更新或删除文档，可以通过后端索引操作。需要指定文档ID、序列号和主版本号。
```http
PUT /.ds-my-data-stream-2099.03.08-000003/_doc/bfspvnIBr7VVZlfp2lqX?if_seq_no=0&if_primary_term=1
{
"@timestamp": "2099-03-08T11:06:07.000Z",
"user": {
"id": "8a4f500d"
},
"message": "Login successful"
}
```
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3.数据流的优势
• 自动管理：后端索引的创建和管理是自动化的，用户无需手动干预。
• 高性能：通过滚动操作，数据流可以高效地处理大量数据，同时保持查询性能。
• 时间序列优化：数据流特别适合处理时间序列数据，例如日志、监控数据等。
• 可扩展性：数据流可以根据数据量自动扩展，适合大规模数据场景。
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4.适用场景
数据流特别适合以下场景：
• 日志数据：如服务器日志、应用程序日志等。
• 监控数据：如系统指标、性能数据等。
• 事件数据：如用户行为数据、事件追踪等。
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5.总结
Elasticsearch的数据流功能提供了一种高效、可扩展的方式来管理和查询时间序列数据。通过自动滚动、追加只读和多种API支持，数据流能够满足大规模数据场景下的高性能需求。无论是日志数据、监控数据还是事件数据，数据流都能提供强大的支持。
如果您有更多关于数据流的问题，或者需要进一步的指导，请随时告诉我！