在 Elasticsearch 中，**索引（Index）**是核心概念之一，类似于关系型数据库中的“表”。索引用于存储、组织和检索文档（Document）。以下是关于 Elasticsearch 索引的详细解析：
1. 索引的基本概念
- 索引：一个索引是一个逻辑命名空间，用于存储具有相似结构的文档。例如，可以创建一个名为
products的索引来存储所有产品信息。 - 文档：文档是索引中的基本数据单元，以 JSON 格式存储。例如，一个产品文档可能包含
name、price、description等字段。 - 类型（Type）：在 Elasticsearch 6.x 及之前版本中，索引可以包含多个类型（类似于表）。但从 7.x 开始，类型已被弃用，每个索引只能包含一种类型（默认是
_doc）。 - 分片（Shard）：索引被划分为多个分片，分片是数据的物理存储单元。分片可以分布在不同的节点上，从而实现分布式存储和并行处理。
- 副本（Replica）：每个分片可以有多个副本，用于提高数据的可用性和容错性。
2. 索引的创建
es 支持动态映射（自动推断字段类型）和显式映射（手动定义字段类型）。
显式创建
PUT /products
{"settings": {"number_of_shards": 3,"number_of_replicas": 2},"mappings": {"properties": {"name": { "type": "text" },"price": { "type": "float" },"description": { "type": "text", "analyzer": "english" },"extra": {"type": "text","index": false},"number" : {"type" : "keyword","null_value": "NULL"}}}
}
- 该索引名为
products，包含 3 个分片和 2 个副本。 - 定义了5个字段：
name（文本类型）、price（浮点类型）、description（文本类型，使用英文分词器）、extra（文本类型，不创建倒排索引）、number（keyword类型，通过NULL可筛选出没有手机号的文档）
筛选出number为空的文档
GET products/_search
{"query": {"match": {"number":"NULL"}}
}
动态创建（不建议）
POST /products/_doc/1
{"name": "Laptop","price": 999.99,"description": "A powerful laptop for professionals."
}
- Elasticsearch 会自动推断字段类型：
name和description为文本类型，price为浮点类型。
动态创建的类型，与实际需要的类型可能不一致，不建议使用
3. 索引维护
查看索引
GET /products
删除索引
DELETE /products4.索引的性能优化
- 合理设置分片数量：分片数量过多会增加集群负担，过少会影响查询性能。
- 使用副本提高可用性：副本可以提高数据的可用性和查询性能。
- 优化映射：避免使用不必要的字段类型（如
keyword用于大文本）。 - 定期清理旧数据：使用索引生命周期管理（ILM）自动删除或归档旧数据
避免排序
将term、match转换成filter
使用score计算分数
GET /my_index/_search
{"query": {"bool": {"must": [{ "term": { "status": "active" } },{ "match": { "description": "powerful laptop" } }]}}
}
转换成不需要score计算分数
GET /my_index/_search
{"query": {"bool": {"filter": [{ "term": { "status": "active" } },{ "match": { "description": "powerful laptop" } }]}}
}
优化排序与聚合
eager_global_ordinals 可以加速 排序、聚合
原理：
global_ordinals全局序数是一种将字段值映射为连续整数的机制。例如，字段值["apple", "banana", "cherry"]可能被映射为[0, 1, 2]默认情况下，全局序数是在查询时动态生成的。这意味着每次执行聚合或排序操作时，Elasticsearch 都需要遍历字段值并生成全局序数。
对于高基数字段（字段值种类多），生成全局序数可能会消耗大量时间和资源。
启用
eager_global_ordinals时，Elasticsearch 会在索引刷新（Refresh）或段合并（Segment Merge）时预先生成全局序数
适用场景
- 高基数字段
- 频繁聚合或排序
- 实时性要求高
缺点
- 增加索引开销：在索引刷新或段合并时生成全局序数会增加 CPU 和内存开销。
- 占用更多内存：全局序数需要存储在内存中，可能会增加内存使用量
启用eager_global_ordinals
PUT /my_index
{"mappings": {"properties": {"my_field": {"type": "keyword","eager_global_ordinals": true}}}
}
避免不必要的字段类型
字段不创建索引
PUT /my_index
{"mappings": {"properties": {"name": {"type": "text"},"metadata": {"type": "object","enabled": false},"description": {"type": "text","index": false}}}
}
name字段：正常索引，可以用于搜索。
metadata字段：禁用整个对象的索引功能。
description字段：禁用索引，无法用于搜索。
禁用索引后的字段特性
无法搜索：禁用索引的字段无法用于查询（如
match、term等）。可以存储：字段的值仍然会存储在
_source中，可以通过_source获取。可以用于聚合：禁用索引的字段仍然可以用于聚合操作（如
terms、sum等），性能会降低。可以用于脚本：字段的值可以在脚本中使用。
禁用索引的适用场景
日志数据：某些字段（如原始日志）可能不需要搜索，但需要存储。
大文本字段：某些大文本字段（如文章内容）可能不需要搜索，但需要存储。
敏感数据：某些敏感数据（如密码、密钥）不需要索引，但需要存储。
注意事项
无法恢复索引：如果需要重新启用索引，必须重新创建索引或使用
reindex存储开销：禁用索引的字段仍然会占用存储空间，因为其值存储在
_source中。聚合性能：禁用索引的字段在聚合时可能会影响性能，因为需要从
_source中提取数据。
不使用fielddata
索引的生命周期管理（ILM）
创建策略
PUT _ilm/policy/my_custom_policy
{"policy": {"phases": {"hot": {"actions": {"rollover": {"max_size": "50GB","max_age": "30d"}}},"delete": {"min_age": "90d","actions": {"delete": {}}}}}
}
该策略定义了索引的生命周期：在
hot阶段，当索引大小超过 50GB 或创建时间超过 30 天时，滚动到新索引；在delete阶段，当索引创建时间超过 90 天时，删除索引。(场景：删除3年之前的数据)
将策略绑定到索引
PUT /my_index
{"settings": {"index.lifecycle.name": "my_custom_policy"}
}
验证是否生效
GET /my_index/_ilm/explain
其他
添加字段禁止自动创建倒排索引
dynamic的取值类型如下：
| 取值 | 是否添加字段到映射 | 是否存储字段数据 | 是否抛出异常 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
true | 是 | 是 | 否 | 数据结构不固定，需要动态添加字段。 |
false | 否 | 是 | 否 | 数据结构固定，但需要存储未知字段。 |
strict | - | - | 是 | 数据结构严格固定，不允许未知字段。 |
true: 默认，添加倒排索引、储存字段
false:只会存储字段
strict：不支持自动添加字段，需要手动维护（建议：如果字段是动态的，需要自动映射，则使用true；否则使用
strict。避免出现创建多余的映射现象。。原因：索引不容易修改，建议手动创建映射）
手动添加字段：
PUT /my_index/_mapping
{"properties": {"age": { "type": "integer" }}
}