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Elasticsearch 的Index Lifecycle Management(ILM)是一种用于管理索引生命周期的工具，它允许用户根据索引的使用阶段（如热、温、冷、冻结）自动执行一系列操作。以下是详细解释 Elasticsearch 中的索引生命周期操作（Index Lifecycle Actions）：

1.Allocate（分配）

• 功能：将索引分片移动到具有不同性能特征的节点上，并可以调整副本的数量。

• 应用场景：当集群中有不同性能的节点（如热节点和温节点）时，可以根据索引的使用阶段将分片分配到合适的节点上。例如，将热数据分配到高性能的热节点，将冷数据分配到低成本的温节点。

• 作用：优化资源利用率，确保性能和成本的平衡。

2.Delete（删除）

• 功能：永久删除索引及其所有数据。

• 应用场景：当索引数据不再需要时，可以使用此操作释放存储空间。

• 作用：清理不再需要的数据，避免存储资源浪费。

3.Force Merge（强制合并）

• 功能：减少索引段的数量，并清除已删除的文档。

• 应用场景：在索引的生命周期中，随着时间推移，索引中可能会积累大量已删除的文档。强制合并可以优化索引性能，减少存储空间占用。

• 作用：提高查询性能，减少磁盘空间占用。

4.Migrate（迁移）

• 功能：将索引分片移动到与当前 ILM 阶段相对应的数据层。

• 应用场景：在多层存储架构中，根据索引的热度将数据迁移到不同的存储层。例如，将热数据迁移到热层，将冷数据迁移到冷层。

• 作用：确保数据根据其使用频率存储在合适的存储介质上，优化成本和性能。

5.Read Only（只读）

• 功能：阻止对索引的写入操作，但允许查询操作。

• 应用场景：当索引数据不再更新，但需要保留查询功能时，可以将其设置为只读。

• 作用：防止数据被意外修改，同时节省资源。

6.Rollover（滚动）

• 功能：将索引从滚动别名中移除，并开始向新索引写入数据。

• 应用场景：在日志数据等场景中，当索引达到一定大小或时间限制时，需要切换到新的索引以继续写入数据。

• 作用：避免单个索引过大，优化写入性能和管理成本。

7.Downsample（降采样）

• 功能：聚合索引的时间序列数据，并将结果存储在新的只读索引中。例如，将小时数据降采样为每日或每周汇总。

• 应用场景：适用于时间序列数据，如监控数据或日志数据。当数据量较大时，可以通过降采样减少数据量，同时保留关键信息。

• 作用：减少存储空间占用，优化查询性能。

8.Searchable Snapshot（可搜索快照）

• 功能：在配置的存储库中对托管索引进行快照，并将其挂载为可搜索快照。

• 应用场景：当需要将冷数据存储到低成本的存储介质（如对象存储）时，可以使用此操作。

• 作用：节省存储成本，同时保留数据的可搜索性。

9.Set Priority（设置优先级）

• 功能：随着索引在生命周期中的移动，降低其优先级，以确保热索引首先恢复。

• 应用场景：在集群恢复时，优先恢复热数据，确保关键业务的快速恢复。

• 作用：优化恢复顺序，提高集群的可用性。

10.Shrink（缩小）

• 功能：通过将索引缩小到一个新索引中，减少主分片的数量。

• 应用场景：当索引不再需要高并发写入时，可以通过缩小分片数量来优化存储和性能。

• 作用：减少存储空间占用，优化查询性能。

11.Unfollow（取消跟随）

• 功能：将跟随索引转换为普通索引。

• 应用场景：在跨集群复制（CCR）中，当不再需要跟随远程索引时，可以使用此操作。

• 作用：停止从远程集群同步数据，将索引转换为独立索引。

12.Wait for Snapshot（等待快照）

• 功能：在删除索引之前，确保存在快照。

• 应用场景：在删除索引之前，确保数据已经备份到快照中，防止数据丢失。

• 作用：提供数据保护机制，确保数据的安全性。

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总结

Elasticsearch 的索引生命周期操作（ILM Actions）为用户提供了灵活的工具，可以根据索引的使用阶段和业务需求自动管理索引的生命周期。这些操作不仅优化了存储和性能，还降低了管理成本，提高了数据的安全性和可用性。通过合理配置 ILM 策略，用户可以实现高效、低成本的数据管理。