![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/3af3d495f59f4d009040b3e2cf955b4c.png 'image.png') # 这篇 ElasticSearch 详细使用教程，内部分享时被老大表扬了这篇非常全面的使用教程，介绍了ElasticSearch 的必备知识： **从快速入门、索引管理、索引监控、索引别名再到映射详解** 。 ## 一、快速入门 ##### 1.查看集群的健康状况 http://localhost:9200/_cat ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/a6ae864097a2401a8c546e6a21d5e114.png 'image.png') http://localhost:9200/_cat/health?v ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/27b49de0a9c9417e931ee7d4c228699f.png 'image.png') 说明：v是用来要求在结果中返回表头 #状态值说明 Green - everything is good (cluster is fully functional)，即最佳状态 Yellow - all data is available but some replicas are not yet allocated (cluster is fully functional)，即数据和集群可用，但是集群的备份有的是坏的 Red - some data is not available for whatever reason (cluster is partially functional)，即数据和集群都不可用 * 查看集群的节点 http://localhost:9200/_cat/?v ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/84cfc607ac4f496a85c5bec8c354b296.png 'image.png') ##### 2\. 查看所有索引 http://localhost:9200/_cat/indices?v ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/c4f652a9a7b64c7fae29123c05e736df.png 'image.png') ##### 3\. 创建一个索引创建一个名为 customer 的索引。pretty要求返回一个漂亮的json 结果 PUT /customer?pretty ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/788d72e6d4704bf68748340f91a1a4ec.png 'image.png') http://localhost:9200/_cat/indices?v ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/d18c9e26567545f3bdebaebad383bd76.png 'image.png') GET /_cat/indices?v ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/6242f4abdf1741f79d51c1cf3fda9d34.png 'image.png') ##### 4\. 索引一个文档到customer索引中 curl -X PUT "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "name": "John Doe" } ' ##### 5\. 从customer索引中获取指定id的文档 curl -X GET "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty" ##### 6\. 查询所有文档 GET /customer/_search?q=*&sort=name:asc&pretty JSON格式方式（ [ ElasticSearch 亿级数据检索案例实战！ ](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0MDQ4MTM5NQ==&mid=2247491020&idx=3&sn=58eec9b77f012e7900feceb8e8470d5b&chksm=e91b78d0de6cf1c68ce70a810ddb2cdd051db8aff45da6b1a3619268163f0c9418afa438cc35&scene=21#wechat_redirect) ） GET /customer/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ {"name": "asc" } ] } ## 二、索引管理 ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/1bc77b2a3e8842d0bfc60f701108147b.png 'image.png') ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/c65ca13b522f4e3abcf450f2744a8b59.png 'image.png') ##### 1\. 创建索引创建一个名为twitter的索引，设置索引的分片数为3，备份数为2。注意：在ES中创建一个索引类似于在数据库中建立一个数据库(ES6.0之后类似于创建一个表) PUT twitter { "settings" : { "index" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 2 } } } 说明： * 默认的分片数是5到1024 * 默认的备份数是1 * 索引的名称必须是小写的，不可重名创建结果： ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/37b1173f3fac47748a4c0a3f889f9024.png 'image.png') 创建的命令还可以简写为 PUT twitter { "settings" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 2 } } ##### 2\. 创建mapping映射注意：在ES中创建一个mapping映射类似于在数据库中定义表结构，即表里面有哪些字段、字段是什么类型、字段的默认值等；也类似于solr里面的模式schema的定义 PUT twitter { "settings" : { "index" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 2 } }, "mappings" : { "type1" : { "properties" : { "field1" : { "type" : "text" } } } } } ##### 3\. 创建索引时加入别名定义 PUT twitter { "aliases" : { "alias_1" : {}, "alias_2" : { "filter" : { "term" : {"user" : "kimchy" } }, "routing" : "kimchy" } } } ##### 4\. 创建索引时返回的结果说明 ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/4a6b7f03596441f6995197ecb4c150ee.png 'image.png') ##### 5\. Get Index 查看索引的定义信息 GET /twitter，可以一次获取多个索引（以逗号间隔）获取所有索引_all或用通配符* ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/da6226217c43440f906e6a6b760e587c.png 'image.png') GET /twitter/_settings ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/4bd1c71e6c124074881b6c747b5dc171.png 'image.png') GET /twitter/_mapping ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/2eca97d360644c4da175261fcec47cfe.png 'image.png') ##### 6\. 删除索引 DELETE /twitter 说明：可以一次删除多个索引（以逗号间隔）删除所有索引 _all 或通配符 * ##### 7\. 判断索引是否存在 HEAD twitter ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/0fb30fb99703429fade262271d2536f0.png 'image.png') HTTP status code 表示结果 404 不存在， 200 存在 ##### 8\. 修改索引的settings信息索引的设置信息分为静态信息和动态信息两部分。静态信息不可更改，如索引的分片数。动态信息可以修改。 REST 访问端点： /_settings 更新所有索引的。 {index}/_settings 更新一个或多个索引的settings。详细的设置项请参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index- modules.html#index-modules-settings ##### 9\. 修改备份数 PUT /twitter/_settings { "index" : { "number_of_replicas" : 2 } } ##### 10\. 设置回默认值，用null PUT /twitter/_settings { "index" : { "refresh_interval" : null } } ##### 11\. 设置索引的读写 index.blocks.read_only：设为true,则索引以及索引的元数据只可读 index.blocks.read_only_allow_delete：设为true，只读时允许删除。 index.blocks.read：设为true，则不可读。 index.blocks.write：设为true，则不可写。 index.blocks.metadata：设为true，则索引元数据不可读写。 ##### 12\. 索引模板在创建索引时，为每个索引写定义信息可能是一件繁琐的事情，ES提供了索引模板功能，让你可以定义一个索引模板，模板中定义好settings、mapping、以及一个模式定义来匹配创建的索引。注意 :模板只在索引创建时被参考，修改模板不会影响已创建的索引 * 12.1 新增/修改名为tempae_1的模板，匹配名称为te* 或 bar*的索引创建： PUT _template/template_1 { "index_patterns": ["te*", "bar*"], "settings": { "number_of_shards": 1 }, "mappings": { "type1": { "_source": { "enabled": false }, "properties": { "host_name": { "type": "keyword" }, "created_at": { "type": "date", "format": "EEE MMM dd HH:mm:ss Z YYYY" } } } } } * 12.2 查看索引模板 GET /_template/template_1 GET /_template/temp* GET /_template/template_1,template_2 GET /_template * 12.3 删除模板 DELETE /_template/template_1 ##### 13\. Open/Close Index 打开/关闭索引 POST /my_index/_close POST /my_index/_open 说明： * 关闭的索引不能进行读写操作，几乎不占集群开销。 * 关闭的索引可以打开，打开走的是正常的恢复流程。 ##### 14\. Shrink Index 收缩索引索引的分片数是不可更改的，如要减少分片数可以通过收缩方式收缩为一个新的索引。新索引的分片数必须是原分片数的因子值，如原分片数是8，则新索引的分片数可以为4、2、1 。什么时候需要收缩索引呢? 最初创建索引的时候分片数设置得太大，后面发现用不了那么多分片，这个时候就需要收缩了收缩的流程： * 先把所有主分片都转移到一台主机上； * 在这台主机上创建一个新索引，分片数较小，其他设置和原索引一致； * 把原索引的所有分片，复制（或硬链接）到新索引的目录下； * 对新索引进行打开操作恢复分片数据； * (可选)重新把新索引的分片均衡到其他节点上。收缩前的准备工作： * 将原索引设置为只读； * 将原索引各分片的一个副本重分配到同一个节点上，并且要是健康绿色状态。 PUT /my_source_index/_settings { "settings": { "index.routing.allocation.require._name": "shrink_node_name", "index.blocks.write": true } } 进行收缩： POST my_source_index/_shrink/my_target_index { "settings": { "index.number_of_replicas": 1, "index.number_of_shards": 1, "index.codec": "best_compression" }} 监控收缩过程： GET _cat/recovery?v GET _cluster/health ##### 15\. Split Index 拆分索引当索引的分片容量过大时，可以通过拆分操作将索引拆分为一个倍数分片数的新索引。能拆分为几倍由创建索引时指定的index.number_of_routing_shards 路由分片数决定。这个路由分片数决定了根据一致性hash路由文档到分片的散列空间。如index.number_of_routing_shards = 30 ，指定的分片数是5，则可按如下倍数方式进行拆分： 5 → 10 → 30 (split by 2, then by 3) 5 → 15 → 30 (split by 3, then by 2) 5 → 30 (split by 6) 为什么需要拆分索引？当最初设置的索引的分片数不够用时就需要拆分索引了，和压缩索引相反注意：只有在创建时指定了index.number_of_routing_shards 的索引才可以进行拆分，ES7开始将不再有这个限制。和solr的区别是，solr是对一个分片进行拆分，es中是整个索引进行拆分。 ###### 拆分步骤： * 准备一个索引来做拆分： PUT my_source_index { "settings": { "index.number_of_shards" : 1, "index.number_of_routing_shards" : 2 } } * 先设置索引只读： PUT /my_source_index/_settings { "settings": { "index.blocks.write": true } } * 做拆分： POST my_source_index/_split/my_target_index { "settings": { "index.number_of_shards": 2 } } * 监控拆分过程： GET _cat/recovery?v GET _cluster/health ##### 16\. Rollover Index 别名滚动指向新创建的索引对于有时效性的索引数据，如日志，过一定时间后，老的索引数据就没有用了。我们可以像数据库中根据时间创建表来存放不同时段的数据一样，在ES中也可用建多个索引的方式来分开存放不同时段的数据。比数据库中更方便的是ES中可以通过别名滚动指向最新的索引的方式，让你通过别名来操作时总是操作的最新的索引。 ES的rollover index API 让我们可以根据满足指定的条件（时间、文档数量、索引大小）创建新的索引，并把别名滚动指向新的索引。注意：这时的别名只能是一个索引的别名。 Rollover Index 示例：创建一个名字为logs-0000001 、别名为logs_write 的索引： PUT /logs-000001 { "aliases": { "logs_write": {} } } 添加1000个文档到索引logs-000001，然后设置别名滚动的条件 POST /logs_write/_rollover { "conditions": { "max_age": "7d", "max_docs": 1000, "max_size": "5gb" } } 说明：如果别名logs_write指向的索引是7天前（含）创建的或索引的文档数>=1000或索引的大小>= 5gb，则会创建一个新索引 logs-000002，并把别名logs_writer指向新创建的logs-000002索引 Rollover Index 新建索引的命名规则： * 如果索引的名称是-数字结尾，如logs-000001，则新建索引的名称也会是这个模式，数值增1。 * 如果索引的名称不是-数值结尾，则在请求rollover api时需指定新索引的名称 POST /my_alias/_rollover/my_new_index_name { "conditions": { "max_age": "7d", "max_docs": 1000, "max_size": "5gb" } } 在名称中使用Date math（时间表达式）如果你希望生成的索引名称中带有日期，如logstash-2016.02.03-1 ，则可以在创建索引时采用时间表达式来命名： # PUT / with URI encoding: PUT /%3Clogs-%7Bnow%2Fd%7D-1%3E { "aliases": { "logs_write": {} } } PUT logs_write/_doc/1 { "message": "a dummy log" } POST logs_write/_refresh # Wait for a day to pass POST /logs_write/_rollover { "conditions": { "max_docs": "1" } } Rollover时可对新的索引作定义： PUT /logs-000001 { "aliases": { "logs_write": {} } } POST /logs_write/_rollover { "conditions" : { "max_age": "7d", "max_docs": 1000, "max_size": "5gb" }, "settings": { "index.number_of_shards": 2 } } Dry run 实际操作前先测试是否达到条件： POST /logs_write/_rollover?dry_run { "conditions" : { "max_age": "7d", "max_docs": 1000, "max_size": "5gb" } } 说明：测试不会创建索引，只是检测条件是否满足注意：rollover是你请求它才会进行操作，并不是自动在后台进行的。你可以周期性地去请求它。 ##### 17\. 索引监控 * 17.1 查看索引状态信息官网链接：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices- stats.html 查看所有的索引状态： GET /_stats 查看指定索引的状态信息： GET /index1,index2/_stats * 17.2 查看索引段信息官网链接：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices- segments.html GET /test/_segments GET /index1,index2/_segments GET /_segments * 17.3 查看索引恢复信息官网链接：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices- recovery.html GET index1,index2/_recovery?human GET /_recovery?human * 17.4 查看索引分片的存储信息官网链接：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices- shards-stores.html # return information of only index test GET /test/_shard_stores # return information of only test1 and test2 indices GET /test1,test2/_shard_stores # return information of all indices GET /_shard_stores GET /_shard_stores?status=green ##### 18\. 索引状态管理 * 18.1 Clear Cache 清理缓存 POST /twitter/_cache/clear 默认会清理所有缓存，可指定清理query, fielddata or request 缓存 POST /kimchy,elasticsearch/_cache/clear POST /_cache/clear * 18.2 Refresh，重新打开读取索引 POST /kimchy,elasticsearch/_refresh POST /_refresh * 18.3 Flush，将缓存在内存中的索引数据刷新到持久存储中 POST twitter/_flush * 18.4 Force merge 强制段合并 POST /kimchy/_forcemerge?only_expunge_deletes=false&max_num_segments=100&flush=true 可选参数说明： * max_num_segments 合并为几个段，默认1 * only_expunge_deletes 是否只合并含有删除文档的段，默认false * flush 合并后是否刷新，默认true POST /kimchy,elasticsearch/_forcemerge POST /_forcemerge ## 三、映射详解 ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/c422cc8e4026436396023d5998a431ba.png 'image.png') ##### 1\. Mapping 映射是什么映射定义索引中有什么字段、字段的类型等结构信息。相当于数据库中表结构定义，或 solr中的schema。因为lucene索引文档时需要知道该如何来索引存储文档的字段。ES中支持手动定义映射，动态映射两种方式。 * 1.1. 为索引创建mapping PUT test { "mappings" : { "type1" : { "properties" : { "field1" : { "type" : "text" } } } } } 说明：映射定义后续可以修改 ##### 2\. 映射类别 Mapping type 废除说明 ES最先的设计是用索引类比关系型数据库的数据库，用mapping type 来类比表，一个索引中可以包含多个映射类别。这个类比存在一个严重的问题，就是当多个mapping type中存在同名字段时（特别是同名字段还是不同类型的），在一个索引中不好处理，因为搜索引擎中只有索引- 文档的结构，不同映射类别的数据都是一个一个的文档（只是包含的字段不一样而已）从6.0.0开始限定仅包含一个映射类别定义（ "index.mapping.single_type": true ），兼容5.x中的多映射类别。从7.0开始将移除映射类别。为了与未来的规划匹配，请现在将这个唯一的映射类别名定义为“_doc”,因为索引的请求地址将规范为： PUT {index}/_doc/{id} and POST {index}/_doc Mapping 映射示例： PUT twitter { "mappings": { "_doc": { "properties": { "type": { "type": "keyword" }, "name": { "type": "text" }, "user_name": { "type": "keyword" }, "email": { "type": "keyword" }, "content": { "type": "text" }, "tweeted_at": { "type": "date" } } } } } 多映射类别数据转储到独立的索引中： ES 提供了reindex API 来做这个事 ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/bf85d76d40ba40888211a251d9ecde7f.png 'image.png') ##### 3\. 字段类型 datatypes 字段类型定义了该如何索引存储字段值。ES中提供了丰富的字段类型定义，请查看官网链接详细了解每种类型的特点： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping- types.html * 3.1 Core Datatypes 核心类型 string text and keyword Numeric datatypes long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float Date datatype date Boolean datatype boolean Binary datatype binary Range datatypes 范围 integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range * 3.2 Complex datatypes 复合类型 Array datatype 数组就是多值，不需要专门的类型 Object datatype object ：表示值为一个JSON 对象 Nested datatype nested：for arrays of JSON objects（表示值为JSON对象数组） * 3.3 Geo datatypes 地理数据类型 Geo-point datatype geo_point：for lat/lon points （经纬坐标点） Geo-Shape datatype geo_shape：for complex shapes like polygons （形状表示） * 3.4 Specialised datatypes 特别的类型 IP datatype ip：for IPv4 and IPv6 addresses Completion datatype completion：to provide auto-complete suggestions Token count datatype token_count：to count the number of tokens in a string mapper-murmur3 murmur3：to compute hashes of values at index-time and store them in the index Percolator type Accepts queries from the query-dsl join datatype Defines parent/child relation for documents within the same index ##### 4\. 字段定义属性介绍字段的type (Datatype)定义了如何索引存储字段值，还有一些属性可以让我们根据需要来覆盖默认的值或进行特别定义。请参考官网介绍详细了解：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping- params.html analyzer 指定分词器 normalizer 指定标准化器 boost 指定权重值 coerce 强制类型转换 copy_to 值复制给另一字段 doc_values 是否存储docValues dynamic enabled 字段是否可用 fielddata eager_global_ordinals format 指定时间值的格式 ignore_above ignore_malformed index_options index fields norms null_value position_increment_gap properties search_analyzer similarity store term_vector 字段定义属性—示例 PUT my_index { "mappings": { "_doc": { "properties": { "date": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis" } } } } } ##### 5\. Multi Field 多重字段当我们需要对一个字段进行多种不同方式的索引时，可以使用fields多重字段定义。如一个字符串字段即需要进行text分词索引，也需要进行keyword 关键字索引来支持排序、聚合；或需要用不同的分词器进行分词索引。示例：定义多重字段：说明：raw是一个多重版本名（自定义） PUT my_index { "mappings": { "_doc": { "properties": { "city": { "type": "text", "fields": { "raw": { "type": "keyword" } } } } } } } 往多重字段里面添加文档 PUT my_index/_doc/1 { "city": "New York" } PUT my_index/_doc/2 { "city": "York" } 获取多重字段的值： GET my_index/_search { "query": { "match": { "city": "york" } }, "sort": { "city.raw": "asc" }, "aggs": { "Cities": { "terms": { "field": "city.raw" } } } } ##### 6\. 元字段官网链接：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping- fields.html 元字段是ES中定义的文档字段，有以下几类： ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/03b00242c8f64557a2b2e2e3b073aaad.png 'image.png') ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/022a070083e347d4a4a5ca82cd3950e5.png 'image.png') ##### 7\. 动态映射动态映射：ES中提供的重要特性，让我们可以快速使用ES，而不需要先创建索引、定义映射。如我们直接向ES提交文档进行索引： PUT data/_doc/1 { "count": 5 } ES将自动为我们创建data索引、_doc 映射、类型为 long 的字段 count 索引文档时，当有新字段时， ES将根据我们字段的json的数据类型为我们自动加人字段定义到mapping中。 * 7.1 字段动态映射规则 ![image.png](https://gonline-file.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/file/png/2024-10-19/e79884850e4d4911962c987a8986b2ba.png 'image.png') * 7.2 Date detection 时间侦测所谓时间侦测是指我们往ES里面插入数据的时候会去自动检测我们的数据是不是日期格式的，是的话就会给我们自动转为设置的格式 date_detection 默认是开启的，默认的格式dynamic_date_formats为： [ "strict_date_optional_time","yyyy/MM/dd HH:mm:ss Z||yyyy/MM/dd Z"] PUT my_index/_doc/1 { "create_date": "2015/09/02" } GET my_index/_mapping 自定义时间格式： PUT my_index { "mappings": { "_doc": { "dynamic_date_formats": ["MM/dd/yyyy"] } } } 禁用时间侦测： PUT my_index { "mappings": { "_doc": { "date_detection": false } } } * 7.3 Numeric detection 数值侦测开启数值侦测（默认是禁用的） PUT my_index { "mappings": { "_doc": { "numeric_detection": true } } } PUT my_index/_doc/1 { "my_float": "1.0", "my_integer": "1" } ## 四、索引别名 ##### 1\. 别名的用途 * 如果希望一次查询可查询多个索引。 * 如果希望通过索引的视图来操作索引，就像数据库库中的视图一样。 * 索引的别名机制，就是让我们可以以视图的方式来操作集群中的索引，这个视图可是多个索引，也可是一个索引或索引的一部分。 ##### 2\. 新建索引时定义别名 PUT /logs_20162801 { "mappings" : { "type" : { "properties" : { "year" : {"type" : "integer"} } } }, "aliases" : { "current_day" : {}, "2016" : { "filter" : { "term" : {"year" : 2016 } } } } } ##### 3\. 创建别名 /_aliases 为索引test1创建别名alias1 POST /_aliases { "actions" : [ { "add" : { "index" : "test1", "alias" : "alias1" } } ] } ##### 4\. 删除别名 POST /_aliases { "actions" : [ { "remove" : { "index" : "test1", "alias" : "alias1" } } ] } 还可以这样写 DELETE /{index}/_alias/{name} ##### 5\. 批量操作别名删除索引test1的别名alias1，同时为索引test2添加别名alias1 POST /_aliases { "actions" : [ { "remove" : { "index" : "test1", "alias" : "alias1" } }, { "add" : { "index" : "test2", "alias" : "alias1" } } ] } ##### 6\. 为多个索引定义一样的别名 * 方式1： POST /_aliases { "actions" : [ { "add" : { "index" : "test1", "alias" : "alias1" } }, { "add" : { "index" : "test2", "alias" : "alias1" } } ] } * 方式2： POST /_aliases { "actions" : [ { "add" : { "indices" : ["test1", "test2"], "alias" : "alias1" } } ] } 注意：只可通过多索引别名进行搜索，不可进行文档索引和根据id获取文档。 * 方式3：通过统配符*模式来指定要别名的索引 POST /_aliases { "actions" : [ { "add" : { "index" : "test*", "alias" : "all_test_indices" } } ] } 注意：在这种情况下，别名是一个点时间别名，它将对所有匹配的当前索引进行别名，当添加/删除与此模式匹配的新索引时，它不会自动更新。 ##### 7\. 带过滤器的别名索引中需要有字段 PUT /test1 { "mappings": { "type1": { "properties": { "user" : { "type": "keyword" } } } } } 过滤器通过Query DSL来定义，将作用于通过该别名来进行的所有Search, Count, Delete By Query and More Like This 操作。 POST /_aliases { "actions" : [ { "add" : { "index" : "test1", "alias" : "alias2", "filter" : { "term" : { "user" : "kimchy" } } } } ] } ##### 8\. 带routing的别名可在别名定义中指定路由值，可和filter一起使用，用来限定操作的分片，避免不需要的其他分片操作。 POST /_aliases { "actions" : [ { "add" : { "index" : "test", "alias" : "alias1", "routing" : "1" } } ] } 为搜索、索引指定不同的路由值 POST /_aliases { "actions" : [ { "add" : { "index" : "test", "alias" : "alias2", "search_routing" : "1,2", "index_routing" : "2" } } ] } ##### 9\. 以PUT方式来定义一个别名 PUT /{index}/_alias/{name} PUT /logs_201305/_alias/2013 带filter 和 routing PUT /users { "mappings" : { "user" : { "properties" : { "user_id" : {"type" : "integer"} } } } } PUT /users/_alias/user_12 { "routing" : "12", "filter" : { "term" : { "user_id" : 12 } } } ##### 10\. 查看别名定义信息 GET /{index}/_alias/{alias} GET /logs_20162801/_alias/* GET /_alias/2016 GET /_alias/20*