Elasticsearch之索引管理

刪除索引

用以下的請求來 刪除索引:

DELETE /my_index
DELETE /index_one,index_two
DELETE /index_*
DELETE /_all
DELETE /*

對一些人來說,能夠用單個命令來刪除所有數(shù)據(jù)可能會導致可怕的后果。如果你想要避免意外的大量刪除, 你可以在你的 elasticsearch.yml 做如下配置:

action.destructive_requires_name: true

這個設置使刪除只限于特定名稱指向的數(shù)據(jù), 而不允許通過指定 _all 或通配符來刪除指定索引庫。你同樣可以通過 Cluster State API 動態(tài)的更新這個設置。

索引設置

下面是兩個 最重要的設置:

  • number_of_shards

    每個索引的主分片數(shù),默認值是 5 。這個配置在索引創(chuàng)建后不能修改。

  • number_of_replicas

    每個主分片的副本數(shù),默認值是 1 。對于活動的索引庫,這個配置可以隨時修改。

例如,我們可以創(chuàng)建只有 一個主分片,沒有副本的小索引:

PUT /my_temp_index
{
    "settings": {
        "number_of_shards" :   1,
        "number_of_replicas" : 0
    }
}

然后,我們可以用 update-index-settings API 動態(tài)修改副本數(shù):

PUT /my_temp_index/_settings
{
    "number_of_replicas": 1
}

配置分析器

第三個重要的索引設置是 analysis 部分, 用來配置已存在的分析器或針對你的索引創(chuàng)建新的自定義分析器。

在下面的例子中,我們創(chuàng)建了一個新的分析器,叫做 es_std , 并使用預定義的 西班牙語停用詞列表:

PUT /spanish_docs
{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "es_std": {
                    "type":      "standard",
                    "stopwords": "_spanish_"
                }
            }
        }
    }
}

es_std 分析器不是全局的--它僅僅存在于我們定義的 spanish_docs 索引中。 為了使用 analyze API來對它進行測試,我們必須使用特定的索引名:

GET /spanish_docs/_analyze
{
  "analyzer":"my_analyzer",
  "text":"El veloz zorro marrón"
}

自定義分析器

雖然Elasticsearch帶有一些現(xiàn)成的分析器,然而在分析器上Elasticsearch真正的強大之處在于,你可以通過在一個適合你的特定數(shù)據(jù)的設置之中組合字符過濾器、分詞器、詞匯單元過濾器來創(chuàng)建自定義的分析器。

PUT /my_index
{
    "settings": {
        "analysis": {
            "char_filter": {
                "&_to_and": {
                    "type":       "mapping",
                    "mappings": [ "&=> and "]
            }},
            "filter": {
                "my_stopwords": {
                    "type":       "stop",
                    "stopwords": [ "the", "a" ]
            }},
            "analyzer": {
                "my_analyzer": {
                    "type":         "custom",
                    "char_filter":  [ "html_strip", "&_to_and" ],
                    "tokenizer":    "standard",
                    "filter":       [ "lowercase", "my_stopwords" ]
            }}
}}}

測試自定義分析器

GET /my_index/_analyze
{
  "analyzer":"my_analyzer",
  "text":"The quick & brown fox"
}

類型(type)和映射

Elasticsearch 類型是 以 Lucene 處理文檔的這個方式為基礎來實現(xiàn)的。一個索引可以有多個類型,這些類型的文檔可以存儲在相同的索引中。

Lucene 沒有文檔類型的概念,每個文檔的類型名被存儲在一個叫 _type 的元數(shù)據(jù)字段上。 當我們要檢索某個類型的文檔時, Elasticsearch 通過在 _type 字段上使用過濾器限制只返回這個類型的文檔。

Lucene 也沒有映射的概念。 映射是 Elasticsearch 將復雜 JSON 文檔 映射 成 Lucene 需要的扁平化數(shù)據(jù)的方式。

  • 避免類型陷阱

    這導致了一個有趣的思想實驗: 如果有兩個不同的類型,每個類型都有同名的字段,但映射不同(例如:一個是字符串一個是數(shù)字),將會出現(xiàn)什么情況?

    簡單回答是,Elasticsearch 不會允許你定義這個映射。當你配置這個映射時,將會出現(xiàn)異常。

    詳細回答是,每個 Lucene 索引中的所有字段都包含一個單一的、扁平的模式。一個特定字段可以映射成 string 類型也可以是 number 類型,但是不能兩者兼具。因為類型是 Elasticsearch 添加的 優(yōu)于 Lucene 的額外機制(以元數(shù)據(jù) _type 字段的形式),在 Elasticsearch 中的所有類型最終都共享相同的映射。

    以 data 索引中兩種類型的映射為例:

{
   "data": {
      "mappings": {
         "people": {
            "properties": {
               "name": {
                  "type": "string",
               },
               "address": {
                  "type": "string"
               }
            }
         },
         "transactions": {
            "properties": {
               "timestamp": {
                  "type": "date",
                  "format": "strict_date_optional_time"
               },
               "message": {
                  "type": "string"
               }
            }
         }
      }
   }
}

每個類型定義兩個字段 (分別是 "name"/"address" 和 "timestamp"/"message" )。它們看起來是相互獨立的,但在后臺 Lucene 將創(chuàng)建一個映射,如:

{
   "data": {
      "mappings": {
        "_type": {
          "type": "string",
          "index": "not_analyzed"
        },
        "name": {
          "type": "string"
        }
        "address": {
          "type": "string"
        }
        "timestamp": {
          "type": "long"
        }
        "message": {
          "type": "string"
        }
      }
   }
}

注: 這不是真實有效的映射語法,只是用于演示

對于整個索引,映射在本質上被 扁平化 成一個單一的、全局的模式。這就是為什么兩個類型不能定義沖突的字段:當映射被扁平化時,Lucene 不知道如何去處理。

  • 類型討論

    那么,這個討論的結論是什么?技術上講,多個類型可以在相同的索引中存在,只要它們的字段不沖突(要么因為字段是互為獨占模式,要么因為它們共享相同的字段)。

    重要的一點是: 類型可以很好的區(qū)分同一個集合中的不同細分。在不同的細分中數(shù)據(jù)的整體模式是相同的(或相似的)。

    類型不適合 完全不同類型的數(shù)據(jù) 。如果兩個類型的字段集是互不相同的,這就意味著索引中將有一半的數(shù)據(jù)是空的(字段將是 稀疏的 ),最終將導致性能問題。在這種情況下,最好是使用兩個單獨的索引。

根對象

映射的最高一層被稱為 根對象 ,它可能包含下面幾項:

  • 一個 properties 節(jié)點,列出了文檔中可能包含的每個字段的映射
  • 各種元數(shù)據(jù)字段,它們都以一個下劃線開頭,例如 _type 、 _id 和 _source
  • 設置項,控制如何動態(tài)處理新的字段,例如 analyzer 、 dynamic_date_formats 和 dynamic_templates
  • 其他設置,可以同時應用在根對象和其他 object 類型的字段上,例如 enabled 、 dynamic 和 include_in_all

動態(tài)映射

當 Elasticsearch 遇到文檔中以前 未遇到的字段,它用 dynamic mapping 來確定字段的數(shù)據(jù)類型并自動把新的字段添加到類型映射。

有時這是想要的行為有時又不希望這樣。通常沒有人知道以后會有什么新字段加到文檔,但是又希望這些字段被自動的索引。也許你只想忽略它們。如果Elasticsearch是作為重要的數(shù)據(jù)存儲,可能就會期望遇到新字段就會拋出異常,這樣能及時發(fā)現(xiàn)問題。

幸運的是可以用 dynamic 配置來控制這種行為 ,可接受的選項如下:

  • true,動態(tài)添加新的字段--缺省
  • false,忽略新的字段
  • strict,如果遇到新字段拋出異常

配置參數(shù) dynamic 可以用在根 object 或任何 object 類型的字段上。你可以將 dynamic 的默認值設置為 strict , 而只在指定的內部對象中開啟它, 例如:

PUT /my_index
{
    "mappings": {
        "my_type": {
            "dynamic":      "strict", 
            "properties": {
                "title":  { "type": "string"},
                "stash":  {
                    "type":     "object",
                    "dynamic":  true 
                }
            }
        }
    }
}

使用上述動態(tài)映射, 你可以給 stash 對象添加新的可檢索的字段:

PUT /my_index/my_type/1
{
    "title":   "This doc adds a new field",
    "stash": { "new_field": "Success!" }
}

但是對根節(jié)點對象 my_type 進行同樣的操作會失敗:

PUT /my_index/my_type/1
{
    "title":     "This throws a StrictDynamicMappingException",
    "new_field": "Fail!"
}

自定義動態(tài)映射

使用 dynamic_templates ,你可以完全控制 新檢測生成字段的映射。你甚至可以通過字段名稱或數(shù)據(jù)類型來應用不同的映射。

每個模板都有一個名稱, 你可以用來描述這個模板的用途, 一個 mapping 來指定映射應該怎樣使用,以及至少一個參數(shù) (如 match) 來定義這個模板適用于哪個字段。

模板按照順序來檢測;第一個匹配的模板會被啟用。例如,我們給 string 類型字段定義兩個模板:

  • es :以 _es 結尾的字段名需要使用 spanish 分詞器。
  • en :所有其他字段使用 english 分詞器。
PUT /my_index
{
    "mappings": {
        "my_type": {
            "dynamic_templates": [
                { "es": {
                      "match":              "*_es", 
                      "match_mapping_type": "string",
                      "mapping": {
                          "type":           "string",
                          "analyzer":       "spanish"
                      }
                }},
                { "en": {
                      "match":              "*", 
                      "match_mapping_type": "string",
                      "mapping": {
                          "type":           "string",
                          "analyzer":       "english"
                      }
                }}
            ]
}}}

缺省映射

通常,一個索引中的所有類型(type)共享相同的字段和設置。 default 映射更加方便地指定通用設置,而不是每次創(chuàng)建新類型時都要重復設置。 default 映射是新類型的模板。在設置 default 映射之后創(chuàng)建的所有類型都將應用這些缺省的設置,除非類型在自己的映射中明確覆蓋這些設置。

例如,我們可以使用 default 映射為所有的類型禁用 _all 字段, 而只在 blog 類型啟用:

PUT /my_index
{
    "mappings": {
        "_default_": {
            "_all": { "enabled":  false }
        },
        "blog": {
            "_all": { "enabled":  true  }
        }
    }
}

重新索引數(shù)據(jù)

盡管可以增加新的類型到索引中,或者增加新的字段到類型中,但是不能添加新的分析器或者對現(xiàn)有的字段做改動。 如果你那么做的話,結果就是那些已經(jīng)被索引的數(shù)據(jù)就不正確, 搜索也不能正常工作。

對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的這類改變最簡單的辦法就是重新索引:用新的設置創(chuàng)建新的索引并把文檔從舊的索引復制到新的索引。

字段 _source 的一個優(yōu)點是在Elasticsearch中已經(jīng)有整個文檔。你不必從源數(shù)據(jù)中重建索引,而且那樣通常比較慢。

為了有效的重新索引所有在舊的索引中的文檔,用 scroll 從舊的索引檢索批量文檔 , 然后用 bulk API 把文檔推送到新的索引中。

從Elasticsearch v2.3.0開始, Reindex API 被引入。它能夠對文檔重建索引而不需要任何插件或外部工具。

索引別名和零停機

在前面提到的,重建索引的問題是必須更新應用中的索引名稱。 索引別名就是用來解決這個問題的!

索引 別名 就像一個快捷方式或軟連接,可以指向一個或多個索引,也可以給任何一個需要索引名的API來使用。別名 帶給我們極大的靈活性。

有兩種方式管理別名:

  • _alias 用于單個操作
  • _aliases 用于執(zhí)行多個原子級操作

在本章中,我們假設你的應用有一個叫 my_index 的索引。事實上, my_index 是一個指向當前真實索引的別名。真實索引包含一個版本號: my_index_v1 , my_index_v2 等等。

首先,創(chuàng)建索引 my_index_v1 ,然后將別名 my_index 指向它:

# 創(chuàng)建索引 my_index_v1 
PUT /my_index_v1 
# 設置別名 my_index 指向 my_index_v1
PUT /my_index_v1/_alias/my_index 

你可以檢測這個別名指向哪一個索引:

GET /*/_alias/my_index

或哪些別名指向這個索引:

GET /my_index_v1/_alias/*

兩者都會返回下面的結果:

{
    "my_index_v1" : {
        "aliases" : {
            "my_index" : { }
        }
    }
}

然后,我們決定修改索引中一個字段的映射。當然,我們不能修改現(xiàn)存的映射,所以我們必須重新索引數(shù)據(jù)。 首先, 我們用新映射創(chuàng)建索引 my_index_v2 :

PUT /my_index_v2
{
    "mappings": {
        "my_type": {
            "properties": {
                "tags": {
                    "type":   "string",
                    "index":  "not_analyzed"
                }
            }
        }
    }
}

然后我們將數(shù)據(jù)從 my_index_v1 索引到 my_index_v2 ,下面的過程在 重新索引你的數(shù)據(jù) 中已經(jīng)描述過。一旦我們確定文檔已經(jīng)被正確地重索引了,我們就將別名指向新的索引。

一個別名可以指向多個索引,所以我們在添加別名到新索引的同時必須從舊的索引中刪除它。這個操作需要原子化,這意味著我們需要使用 _aliases 操作:

POST /_aliases
{
    "actions": [
        { "remove": { "index": "my_index_v1", "alias": "my_index" }},
        { "add":    { "index": "my_index_v2", "alias": "my_index" }}
    ]
}

你的應用已經(jīng)在零停機的情況下從舊索引遷移到新索引了。

即使你認為現(xiàn)在的索引設計已經(jīng)很完美了,在生產環(huán)境中,還是有可能需要做一些修改的。做好準備:在你的應用中使用別名而不是索引名。然后你就可以在任何時候重建索引。別名的開銷很小,應該廣泛使用。

參考資料

Elasticsearch:權威指南

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