少啰嗦，直接看东西。

1、Elasticsearch 索引的设计

1.1 单一索引还是基于时间的索引？

单一索引的问题：

1）不能更新Mapping。

比如：主分片数不可以修改（除非reindex）。

2）无法灵活、快速地扩展。

3）更适合固定、小型数据集。

基于时间的索引面临的问题：

1）如何确定间隔？

  • 数据量

  • 变更频率

  • 默认尝试每周为单位分割——建议

2）如何实施？

  • 索引模板

1.2 定义索引注意事项

举例：

{
    "facet_internet_access_minute":{
        "template":"ce-index-access-v1-*",
        "order":0,
        "settings":{
            "number_of_shards":5
        },
        "aliases":{
            "{index}-query":{

            }
        },
        "mappings":{
            "es_doc":{
                "dynamic":"strict",
                "_all":{
                    "enabled":false
                },
                "_source":{
                    "enabled":false
                },
                "properties":{
                    "CLF_Timestamp":{
                        "type":"long"
                    },
                    "CLF_CustomerID":{
                        "type":"keyword"
                    },
                    "CLF_ClientIP":{
                        "type":"ip",
                        "ignore_malformed":true
                    }
                }
            }
        }
    }
}

注意1：不要在一个索引中定义多个type。

6.X版本已经不支持，7.X版本彻底不支持。

扩展问题：5.X版本的父子文档实际实现中是一个索引中定义了多个type，到了6.X中实现方式改变为：join方式。

注意2：将Set _source设置为false。

假设你只关心度量结果，不是原始文件内容。

将节省磁盘空间并减少IO。

这个点，需要结合实际的业务场景具体问题具体分析。

举例：

“_source”:{

“enabled”:false

},

注意3：将_all设置为false。

假设你确切地知道你对哪个field做查询操作？

能实现性能提升，缩减存储。

举例：

“_all”:{

“enabled”:false },

注意4：设置dynamic = strict。

假设你的数据是结构化数据。

字段设置严格，避免脏数据注入。

举例：

“dynamic”:“strict”,

注意5：使用keyword类型

假设你只关心完全匹配

提高性能和缩小磁盘存储空间

举例：

“CLF_CustomerID”:{

“type”:“keyword”

},

注意6：使用别名

如何在不停机的前提从一个索引切换到另一个索引？

举例：

“aliases”:{

“{index}-query”:{

}

或者你通过head插件创建。

2、Elasticsearch分片分配原则

社区和QQ群中经常被问到的问题：

1）应该分几个索引、几个分片？

2）每个分片大小如何设置？

3）副本多少如何设置？

这里，明确给出实操可行的6个步骤。

步骤1：定义索引

思考索引中要大致有哪些字段？

最好能列一个Excel表统计一下，包含但不限于：

序号、名称、类型、作用、备注。

以上对计算单条数据大小也有用。

步骤2：评估数据量

评估方法举例：

1分钟有100条数据，1天=1006024=144000条。

1月=144000条30天=432W条数据。 1年=432W12=5184W条数据。

假设要保存2年，共=10368W条数据。

假设每条数据20KB，共需要存储：10368W*20/1024/1024/1024=1.977TB。

步骤3：评估索引大小和磁盘空间

步骤4：计算分片数

细节考虑点：

1、每个分片大小应小于30GB。

2、分片数量= k *数据节点数目（k = 一个足够小的整数，举�