【Elasticsearch】Data Streams
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。