Elasticsearch 的Data Streams是一种用于高效管理和存储时间序列数据（如日志、事件、指标等）的机制。它通过将数据分散到多个后端索引中，同时提供一个统一的接口，使得用户可以像操作单个索引一样操作整个数据流。以下是关于 Data Streams 的详细说明：
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1.Data Streams 的核心概念
• 时间序列数据的优化存储：Data Streams 专为时间序列数据设计，适合处理持续生成的数据（如日志、监控指标等）。它通过自动分片到多个后端索引，优化了数据的存储和检索性能。
• 追加写入模式：Data Streams 是追加写入的，即数据一旦写入后很少被更新或删除。这种设计使得数据流非常适合日志和事件数据，这些数据通常只在生成时写入一次。
• 索引生命周期管理（ILM）集成：Data Streams 与 ILM（Index Lifecycle Management）紧密集成，可以自动化管理后端索引的生命周期，例如根据索引的大小或年龄自动滚动（rollover）到新的索引，或者将旧索引移动到低成本存储。
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2.Data Streams 的结构
• 后端索引（Backing Indices）：Data Streams 由一个或多个隐藏的、自动生成的后端索引组成。每个后端索引存储数据流的一部分数据。这些索引是隐藏的，用户通常不需要直接与它们交互。
• 写入索引（Write Index）：Data Streams 的写入索引是当前用于存储新文档的后端索引。所有新文档都会被写入到写入索引中，直到该索引达到指定的大小或年龄，触发滚动操作。
• 索引模板（Index Template）：每个 Data Stream 都需要一个匹配的索引模板，用于定义后端索引的映射（mappings）和设置（settings）。模板确保了所有后端索引具有一致的结构。
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3.Data Streams 的操作
• 索引操作：
• 数据流支持直接向其提交索引请求，新文档会被自动路由到当前的写入索引。
• 数据流不支持直接更新或删除现有文档。如果需要更新或删除文档，必须直接操作后端索引，或者使用`update_by_query`和`delete_by_query`API。
• 滚动操作（Rollover）：
• 当写入索引达到预设的大小或年龄时，Data Stream 会自动滚动到一个新的后端索引。滚动操作会创建一个新的后端索引，并将其设置为新的写入索引。
• 滚动操作可以通过 ILM 自动触发，也可以手动执行。
• 搜索操作：
• 数据流支持直接向其提交搜索请求，请求会被路由到所有相关的后端索引，从而返回整个数据流的搜索结果。
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4.Data Streams 的命名和版本管理
• 后端索引的命名规则：
• 后端索引的名称遵循以下格式：`.ds-<数据流名称>-<yyyy.MM.dd>-<版本>`。
• `<版本>`是一个六位零填充的整数，从`000001`开始，用于标识数据流的版本。版本较高的索引通常包含更新的数据。
• 版本管理：
• 数据流的版本会随着滚动操作而递增。某些操作（如索引缩减）可能会导致版本号变化，但不会创建新的索引。
• 用户不应依赖后端索引的名称来推断数据流的状态。
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5.适用场景
• 时间序列数据：Data Streams 最适合处理时间序列数据，如日志、事件、监控指标等。这些数据通常具有时间戳字段，并且主要以追加写入的方式存储。
• 大规模数据管理：通过 ILM 自动化管理后端索引的生命周期，Data Streams 可以有效降低存储成本和管理开销。
• 不频繁更新的数据：如果数据在写入后很少更新或删除，Data Streams 是一个理想的选择。
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6.限制和注意事项
• 更新和删除操作：Data Streams 不支持直接对现有文档进行更新或删除。如果需要执行这些操作，需要直接操作后端索引。
• 索引模板的依赖性：Data Streams 依赖索引模板来配置后端索引。一旦模板被创建并关联到数据流，就无法删除。
• 写入索引的限制：写入索引不能执行可能阻碍索引操作的命令，如克隆、删除、缩减或拆分。
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7.与传统索引的对比
• 传统索引：单个索引适合存储结构化数据，支持频繁的更新和删除操作。
• Data Streams：更适合时间序列数据，通过自动分片和生命周期管理，优化了大规模数据的存储和检索性能。
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8.总结
Elasticsearch 的 Data Streams 是一种高效管理时间序列数据的机制，通过自动分片到多个后端索引，优化了存储和检索性能。它与 ILM 紧密集成，支持自动化的生命周期管理，非常适合处理日志、事件和监控指标等持续生成的数据。然而，Data Streams 也有一些限制，例如不支持直接更新或删除文档，因此在选择使用时需要根据具体需求进行权衡。