Elasticsearch索引拆分方案

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一、概况

项目中，由于Elasticsearch单个索引数据量大，索引中部分数据不常用，在搜索和写入文档时，效率较低。为了减小单个索引的数据量，提升搜索和文档写入效率，将大索引根据一定的规则拆分为小的索引。拆分索引的关键点在于建立索引，文档同步，多索引搜索。

建立索引的关键问题是索引的设置以及字段的属性设置，最常见的问题是，某个字段我们希望Elasticsearch 按照我们的想法进行分词。采用自动生成索引（默认模板），索引字段的类型就会根据第一条文档的数据进行字段转换，无法实现具体某个字段使用我们想要的分词方式。另外就是无法使用自定义分词器，索引的默认分片数为5，无法根据我们制定的分片数进行分配。

为了实现我们这种自动创建索引的特殊要求，Elasticsearch也提供了索引模板API。

索引模板，就是创建索引的模板，模板中包含公共的配置（Settings）和映射（Mappings），并包含一个简单触发条件，及条件满足时使用该模板创建一个新的索引。

模板只在创建索引时应用。更改模板不会对现有索引产生影响。当使用create index API时，作为create index调用的一部分定义的设置/映射将优先于模板中定义的任何匹配设置/映射。

文档同步和搜索，我们都采用了别名的形式。索引别名，就像一个快捷方式或软连接，可以指向一个或多个索引，也可以给任何一个需要索引名的API来使用，别名不能与索引具有相同的名称。别名带给我们极大的灵活性，允许我们在运行的集群中可以无缝的从一个索引切换到另一个索引，给多个索引分组 ，给索引的一个子集创建。因为使用别名，你的应用可以在零停机的情况下从旧索引迁移到新索引。

由于文档同步，必须指定一个唯一的索引才能成功。原来单索引时，我们的索引采取了 “索引名称_v1”的形式，为方便在零停机的情况下重建索引，文档更新也新建了一个专门的索引别名。 拆分索引后，索引名称规范为“索引名称_YYMM”按月拆分（包括但不限于此种方式），就会出现多个索引，此时就不在方便新增专门的索引别名用于文档更新，反而用索引名字直接进行文档更新，就会更加的方便，直接和准确。

文档同步使用索引名称，搜索依旧使用别名的形式。多个索引，有相同的别名，索引拆分，文档分属不同的索引，但因为有相同的别名，使用别名搜索时，依然可以将数据搜索出来。

通过建立索引，文档同步，多索引搜索实现了单索引到多索引的拆分。数据还是那些数据，依然能搜索出来，索引数变多了，每个索引的数据减少，同步文档速度就可以提高。搜索也可以根据业务需求只查询部分索引，提升了查询速度，也可以查询所有数据，根据实际场景可自由变换。

二、索引拆分规则

索引拆分，可以根据创建时间拆分，如：”索引名称_yyyyMM“，”索引名称_yyyy“；也可以根据主键ID求余的方式来进行拆分，如：”索引名称_0“,”索引名称_1“。

具体的拆分规则根据业务需要进行，需要注意的是，无论根据创建时间还是根据主键ID求余来拆分，都要求根据拆分的值，是文档中不变的值，才能唯一确定一个索引，进行文档的存储，如：主键ID，创建时间；不可为变化的值，有可能变化的值，就无法唯一确定一个索引进行文档存储，如：状态，那就会出现当前在这个索引，状态改变后再另外的索引，这样每个索引都有同一条状态不同的数据，搜索时就会不准确。

本文将根据创建时间进行索引拆分。

思路：

• 创建索引模板
• 同步文档时，选用的索引名称以"索引名称_yyyyMM"命名，自动创建带别名的索引
• 如果文档同步到新索引，原索引中的文档需删除

三、创建索引模板

以商品评论索引为例，将单索引拆分为多索引，根据以下规则，在同步文档时，如果无索引会字段根据模板生成：

• 索引名称的规则“goods_comment_202010”
• 索引别名为“goods_comment”
• number_of_shards分片数为3
• 配置Settings
• 定义Mappings字段及其类型

具体模板如下所示：

{
    "order" : 0,
    "index_patterns" : [
      "goods_comment*"
    ],
    "settings" : {
      "index" : {
        "max_result_window" : "100000",
        "analysis" : {
          "filter" : {
            "by_stop_filter" : {
              "type" : "stop",
              "stopwords" : [
                " "
              ]
            },
            "pinyin_first_letter_and_full_pinyin_filter" : {
              "keep_none_chinese_in_first_letter" : "true",
              "lowercase" : "true",
              "keep_original" : "true",
              "keep_first_letter" : "true",
              "trim_whitespace" : "true",
              "type" : "pinyin",
              "keep_none_chinese" : "true",
              "limit_first_letter_length" : "16",
              "keep_full_pinyin" : "true"
            },
            "by_synonym_filter" : {
              "type" : "synonym",
              "synonyms_path" : "analysis/synonym.txt"
            },
            "full_pinyin_filter" : {
              "keep_none_chinese_in_first_letter" : "true",
              "lowercase" : "true",
              "keep_original" : "true",
              "keep_first_letter" : "false",
              "trim_whitespace" : "true",
              "type" : "pinyin",
              "keep_none_chinese" : "true",
              "limit_first_letter_length" : "16",
              "keep_full_pinyin" : "true"
            }
          },
          "char_filter" : {
            "by_char_filter" : {
              "type" : "mapping",
              "mappings" : [
                "| => |"
              ]
            }
          },
          "analyzer" : {
            "by_max_word" : {
              "filter" : [
                "by_synonym_filter",
                "lowercase"
              ],
              "char_filter" : [
                "html_strip"
              ],
              "type" : "custom",
              "tokenizer" : "ik_max_word"
            }
          },
          "tokenizer" : {
            "my_pinyin" : {
              "lowercase" : "true",
              "keep_original" : "true",
              "remove_duplicated_term" : "true",
              "keep_separate_first_letter" : "false",
              "type" : "pinyin",
              "limit_first_letter_length" : "16",
              "keep_full_pinyin" : "true"
            }
          }
        },
        "number_of_shards" : "3",
        "number_of_replicas" : "1"
      }
    },
    "mappings" : {
      "_doc" : {
        "properties" : {
          "is_img" : {
            "type" : "integer"
          },
          "gid" : {
            "type" : "integer"
          },
          "pubtime" : {
            "type" : "integer"
          }
            ....
        }
      }
    },
    "aliases" : {
      "goods_comment" : { }
    }
  }

上述模板定义，看似复杂，拆分来看，主要为如下几个部分：

{
  "order": 0,                               // 模板优先级
  "index_patterns": ["goods_comment*"],// 模板匹配的名称方式
  "settings": {...},                        // 索引设置
  "mappings": {...},                        // 索引中各字段的映射定义
  "aliases": {...}                          // 索引的别名
}

3.1 模板优先级

有时候，一个模板可能绝大部分符合新建索引的需求，但是局部需要微调，此时，如果复制旧的模板，修改该模板后，成为一个新的索引模板即可达到我们的需求，但是这操作略显重复。此时，可以采用模板叠加与覆盖来操作。模板的优先级是通过模板中的 order 字段定义的，数字越大，优先级越高。 如下为定义所有以 te 开头的索引的模板：

{
    "order": 0,
    "index_patterns": "te*",
    "settings": {
        "number_of_shards": 1
    },
    "mappings": {
        "type1": {
            "_source": {
                "enabled": false
            }
        }
    }
}

索引模板是有序合并的。如何想单独修改某一小类索引的一两处单独设置，可以在累加一层模板。

{
    "order": 1,
    "index_patterns": "tete*",
    "settings": {
        "number_of_shards": 2
    },
    "mappings": {
        "type1": {
            "_all": {
                "enabled": false
            }
        }
    }
}

上述第一个模板的 order 为0，第二个模板的 order 为1，优先级高于第一个模板，其会覆盖第一个模板中的相同项。所以对于所有以 tete 开头的索引模板效果如下：

{
    "settings": {
        "number_of_shards": 2
    },
    "mappings": {
        "type1": {
            "_source": {
                "enabled": false
            },
            "_all": {
                "enabled": false
            }
        }
    }
}

两个模板叠加了，项目的字段，优先级高的覆盖了优先级低的，如分片数。

3.2 模板匹配的名称

索引模板中的 "index_patterns" 字段定义的是该索引模板所应用的索引情况。如 "index_patterns": "tete*" 所表示的含义是，当新建索引时，所有以 tete 开头的索引都会自动匹配到该索引模板。利用该模板进行相应的设置和字段添加等。

3.3 settings 部分

索引模板中的 settings 部分一般定义的是索引的主分片、拷贝分片、刷新时间、自定义分析器等。常见的 settings 部分结构如下：

"settings": {
    "index": {
      "analysis": {...},                // 自定义的分析器
      "number_of_shards": "32",         // 主分片的个数
      "number_of_replicas": "1",        // 主分片的拷贝分片个数
      "refresh_interval": "5s"          // 刷新时间
    }
  }

建立的索引，不会立马查到，这是为什么 Elasticsearch 为 near-real-time（接近实时）的原因，需要配置刷新时间，默认的是 1s。settings 的设置中，重点是自定义分析器的设置。

• 分析器是三个顺序执行的组件的结合。他们分别是字符过滤器、分词器、标记过滤器。字符过滤器是让字符串在被分词前变得更加整洁。一个分析器可能包含零到多个字符过滤器（character_filter）。

• 分词器将字符串分割成单独的词（terms）或标记（tokens）。一个分析器必须包含一个分词器。

• 分词器分词的结果的标记流会根据各自的情况，传递给特定的标记过滤器。标记过滤器可能修改、添加或删除标记。

创建的创建自定义分析器结构如下：

"settings": {
    "index": {
      "analysis": {
            "char_filter": { ... },              // 用户自定义字符过滤器
            "tokenizer":   { ... },             // 用户自定义分词器
            "filter":      { ... },             // 用户自定义标记过滤器
            "analyzer":    { ... }              // 用户自定义分析器
      },
      ...
    }
  }

3.4 索引类型的字段映射

索引模板中，映射字段所对应的常用结构是：

"mappings": {
    "_doc": {                               // 索引下的类型 _doc 应用该映射
      "dynamic_templates": [ ... ],         // 动态映射部分，用于未定义的 my_type 下字段
      "properties": { ... }                 // 自定义字段的响应映射
    }
}

"_doc" 是索引下的一个类型，Elasticsearch 7.x仅支持"_doc"作为索引类型，Elasticsearch 6.x推荐使用"_doc"为索引类型。

动态映射

动态映射 "dynamic_templates" 字段对应的是一个数组，数组中的元素是一个个字段的映射模板。每个字段的映射模板都有一个名字用户描述这个模板的用途，一个 mapping 字段由于指明这个映射如何使用，和至少一个参数（例如 match）来定义这个模板适用于哪个字段。 dynamic_templates 字段对应的字段模板结构如下：

{
    "string_fields": {                                  // 字段映射模板的名称，一般为"类型_fields"的命名方式
        "match": "*",                                   // 匹配的字段名为所有
        "match_mapping_type": "string",                 // 限制匹配的字段类型，只能是 string 类型
        "mapping": { ... }                              // 字段的处理方式
 }

自定义字段映射

针对索引类型中存在的字段，除了可以采用动态模板的方式，还可以采用定义定义的方式，常见的自定义结构如下：

"mappings": {
    "my_type": {
      "dynamic_templates": [ ... ],
      "properties": {
          "user_city": {                                // 字段名
             "analyzer": "lowercase_analyzer",          // 字段分析器
             "index": "analyzed",                       // 字段索引方式定义索引
             "type": "string",                          // 字段数据类型定义为 string
             "fields": {                                // 定义一个名为 user_city.raw 的嵌入的不分析字段
                "raw": {
                    "ignore_above": 512,
                    "index": "not_analyzed",
                    "type": "string"
                }
            }
         }，
         "money":{
            "type": "double",
            "doc_values": true
         }
         ...
      }
    }
}

3.5 别名

即使你认为现在的索引设计已经是完美的了，当你的应用在生产环境使用时，还是有可能在今后有一些改变的。所以请做好准备：在应用中使用别名而不是索引。然后你就可以在任何时候重建索引。别名的开销很小，应当广泛使用。利用索引别名，可以实现零停机时间重新索引。 定义方式如下：

{
  "order": 0,                               // 模板优先级
  "index_patterns": "goods_comment*",         // 模板匹配的名称方式
  "settings": {...},                        // 索引设置
  "mappings": {...},                        // 索引中各字段的映射定义
  "aliases": {
     "goods_comment":{}
  }
}

以上只是简单的介绍了索引模板和模板内的组成部分的介绍，详情请见Elasticsearch官方文档。

有了以上的知识，我们就可以利用索引模板的API，来对模板进行创建，查询，删除操作了。

3.6 索引模板管理

创建索引模板

PUT _template/goods_comment_template
{
  "order": 0,                               // 模板优先级
  "index_patterns": "goods_comment*",  // 模板匹配的名称方式
  "settings": {...},                        // 索引设置
  "mappings": {...},                        // 索引中各字段的映射定义
  "aliases": {
     "goods_comment":{}
  }
}

查看索引模板

GET _template                // 查看所有模板
GET _template/temp*          // 查看与通配符相匹配的模板
GET _template/temp1,temp2    // 查看多个模板
GET _template/shop_template  // 查看指定模板

判断模板是否存在

HEAD _template/shop_tem

结果： a) 如果存在, 响应结果是: 200 - OK b) 如果不存在, 响应结果是: 404 - Not Found

删除索引模板

DELETE _template/shop_template    // 删除上述创建的模板

如果模板不存在, 将抛出404 错误

四、同步文档，自动创建索引

前面创建了商品评论的索引模板（goods_comment_template），同步文档时，指定索引名称为“goods_comment_202010”，如果索引不存在，便会创建名为“goods_comment_202010”的索引，同时创建好“goods_comment”别名。索引的settings和mappings都会根据模板定义的规则生成好。索引创建成功，此时该索引便能正常使用啦。

商品评论业务中，同步文档是在代码中实现，需要根据商品评论的创建时间，以“goods_comment_yyyyMM”的形式获取完整的索引名称（如：goods_comment_202010），同步文档指定goods_comment_202010，即可将数据同步到该索引。

五、别名搜索

多个商品评论索引，每个索引都有“goods_comment“别名，使用别名进行搜索，便能从这多个索引中获取数据。

同理，其他业务索引实现搜索，都要求使用别名形式。

六、可能存在的问题点

索引创建后，并不是一成不变的，随着业务的发展，新增字段也是较常见的。原来单索引，新增一个字段，只需要在mappings新增字段，重建索引，迁移数据，切换别名即可。拆分后的多索引，工作量便会成被增加。

修改索引模板，只会对后续生成的索引有作用，之前生成的索引，如需调整，需要手动或者使用脚本的形式进行重建并迁移数据。

七、附录

demo演示，也是体验索引拆分的一个实现过程。

7.1 查询索引模板列表

查看ES中的所有索引模板列表

命令：

GET _cat/templates?v

结果：

name                                  index_patterns             order       version
kibana_index_template:.kibana         [.kibana]                  0           
.monitoring-kibana                    [.monitoring-kibana-6-*]   0           6050399
.management-beats                     [.management-beats]        0           67000

7.2 创建索引模板

命令：

PUT _template/demo_template
{
  "order": 0,
  "index_patterns": [
    "demo*"
  ],
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": 2,
      "number_of_replicas": 0,
      "max_result_window": 100000
    }
  },
  "aliases": {
    "demo": {}
  }
}

结果：

{
  "acknowledged" : true
}

7.3 查看索引模板详情

命令：

GET _template/demo_template

结果：

{
  "demo_template" : {
    "order" : 0,
    "index_patterns" : [
      "demo*"
    ],
    "settings" : {
      "index" : {
        "max_result_window" : "100000",
        "number_of_shards" : "2",
        "number_of_replicas" : "0"
      }
    },
    "mappings" : { },
    "aliases" : {
      "demo" : { }
    }
  }
}

7.4 查询索引数据

命令：

GET demo_v1/_search

结果：

{
  "error" : {
    "root_cause" : [
      {
        "type" : "index_not_found_exception",
        "reason" : "no such index",
        "resource.type" : "index_or_alias",
        "resource.id" : "demo_v1",
        "index_uuid" : "_na_",
        "index" : "demo_v1"
      }
    ],
    "type" : "index_not_found_exception",
    "reason" : "no such index",
    "resource.type" : "index_or_alias",
    "resource.id" : "demo_v1",
    "index_uuid" : "_na_",
    "index" : "demo_v1"
  },
  "status" : 404
}

7.5 创建文档

在此之前demo_v1索引不存在，通过创建文档，自动生成索引，新创建的demo_v1将根据demo_template索引模板生成。

命令：

POST demo_v1/_doc
{
  "id": 1,
  "title": "这是一条数据"
}

结果：

{
  "_index" : "demo_v1",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "20upIHUBO6Fj2CIJUFPr",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1
}

查看数据

GET demo_v1/_search 用索引名称进行查询
GET demo/_search 用别名进行查询

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 2,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "demo_v1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "20upIHUBO6Fj2CIJUFPr",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "title" : "这是一条数据"
        }
      }
    ]
  }
}

发现使用索引名称和别名都能搜索出来。但是我们并未单独创建索引别名。我们来查看一下demo_v1索引的结构。

GET demo_v1

{
  "demo_v1" : {
    "aliases" : {
      "demo" : { }
    },
    "mappings" : {
      "_doc" : {
        "properties" : {
          "id" : {
            "type" : "long"
          },
          "title" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
          }
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "number_of_shards" : "2",
        "provided_name" : "demo_v1",
        "max_result_window" : "100000",
        "creation_date" : "1602570768526",
        "number_of_replicas" : "0",
        "uuid" : "WrXtDB5eRzmU-xX1vAUCrA",
        "version" : {
          "created" : "6070099"
        }
      }
    }
  }
}

我们可以看到，demo_v1 索引中的数据：

• 分片数（number_of_shards）： 2
• 副本（number_of_replicas）： 0
• 别名（aliases）：demo
• 最大结果窗口（max_result_window）：100000

这些都是我们在demo_template模板中设置的，在自动创建索引时，根据索引模板的index_patterns值，只要我们的索引名称是以“demo”为前缀，都会根据该模板生成索引。因此，无论是demo_v1,还是demo_v2，只要是以“demo”为前缀，直接创建文档，如果不存在索引，ES也会自动给我们创建以“demo_template”为模板的索引。实现索引拆分最关键的点，就在于索引模板。

同样，我们通过创建文档，来生成一个没有索引模板的索引进行对比。

查询demo

GET demo/_search

确定demo索引不存在

{
  "error" : {
    "root_cause" : [
      {
        "type" : "index_not_found_exception",
        "reason" : "no such index",
        "resource.type" : "index_or_alias",
        "resource.id" : "demo",
        "index_uuid" : "_na_",
        "index" : "demo"
      }
    ],
    "type" : "index_not_found_exception",
    "reason" : "no such index",
    "resource.type" : "index_or_alias",
    "resource.id" : "demo",
    "index_uuid" : "_na_",
    "index" : "demo"
  },
  "status" : 404
}

创建一条文档

POST demo/_doc
{
  "id": 1,
  "title": "这是一条数据"
}

创建成功

{
  "_index" : "demo",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "PmXEIHUBwM4PCvJbG7Xw",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1
}

查看数据

GET demo/_search

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 2,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "PmXEIHUBwM4PCvJbG7Xw",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "title" : "这是一条数据"
        }
      }
    ]
  }
}

数据同步成功，索引也因此创建完成，我们来看看这个索引结构

GET demo

{
  "demo" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "_doc" : {
        "properties" : {
          "id" : {
            "type" : "long"
          },
          "title" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
          }
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "number_of_shards" : "2",
        "provided_name" : "demo",
        "creation_date" : "1602572524390",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "p8kNddGzQzWOaz5xLcSWhA",
        "version" : {
          "created" : "6070099"
        }
      }
    }
  }
}

我们可以看到，demo索引中的数据：

• 分片数（number_of_shards）： 2
• 副本（number_of_replicas）： 1
• 别名（aliases）：无
• 最大结果窗口（max_result_window）：无

为了直观比较，请看下表：

上表可知，通过索引模板的创建的索引，有利于我们更好的掌控索引的结构。

通过demo演示，我们可以进一步的理解索引拆分的一个过程及其实现原理，重点在索引模板。

八、参考

• 初探 Elasticsearch Index Template（索引模板)

1.简单的自动补全工具（梯子）

https://medium.com/better-programming/create-a-simple-autocomplete-with-elasticsearch-852c47109deb

2.es7的一些新的聚合功能

https://www.elastic.co/cn/blog/aggregate-all-the-things-new-aggregations-in-elasticsearch-7

3.es打分结果查询

https://spoon-elastic.com/all-elastic-search-post/understanding-elastic/scoring-elasticsearch-query/

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