# Reindex API
## Reindex API
> 重要
>
> Reindex不会尝试设置目标索引。它不会复制源索引的设置信息。您应该在运行`_reindex`操作之前设置目标索引,包括设置映射,分片数,副本等。
`_reindex`的最基本形式只是将文档从一个索引复制到另一个索引。下面将文档从`twitter`索引复制到`new_twitter`索引中:
```
POST _reindex
{
"source": {
"index": "twitter"
},
"dest": {
"index": "new_twitter"
}
}
```
这将会返回类似以下的信息:
```
{
"took" : 147,
"timed_out": false,
"created": 120,
"updated": 0,
"deleted": 0,
"batches": 1,
"version_conflicts": 0,
"noops": 0,
"retries": {
"bulk": 0,
"search": 0
},
"throttled_millis": 0,
"requests_per_second": -1.0,
"throttled_until_millis": 0,
"total": 120,
"failures" : [ ]
}
```
和[_update_by_query](https://aqlu.gitbooks.io/elasticsearch-reference/content/Document_APIS/Update_By_Query_API.html)一样,`_reindex`获取源索引的快照,但其目标索引必须是不同的索引,因此不会发生版本冲突。 `dest`元素可以像索引API一样进行配置,以控制乐观并发控制。只需将`version_type 空着`(像上面一样)或将version_type设置为`internal则`Elasticsearch强制性的将文档转储到目标中,覆盖具有相同类型和ID的任何内容:
```
POST _reindex
{
"source": {
"index": "twitter"
},
"dest": {
"index": "new_twitter",
"version_type": "internal"
}
}
```
将`version_type`设置为`external`将导致Elasticsearch从源文件中保留版本,创建缺失的所有文档,并更新在目标索引中比源索引中版本更老的所有文档:
```
POST _reindex
{
"source": {
"index": "twitter"
},
"dest": {
"index": "new_twitter",
"version_type": "external"
}
}
```
设置`op_type`为`create`将导致`_reindex`仅在目标索引中创建缺少的文档。所有存在的文档将导致版本冲突:
```
POST _reindex
{
"source": {
"index": "twitter"
},
"dest": {
"index": "new_twitter",
"op_type": "create"
}
}
```
默认情况下,版本冲突将中止`_reindex`进程,但您可以通过请求体设置`"conflict":"proceed"`来在冲突时进行计数:
```
POST _reindex
{
"conflicts": "proceed",
"source": {
"index": "twitter"
},
"dest": {
"index": "new_twitter",
"op_type": "create"
}
}
```
您可以通过向`source`添加`type`或添加`query`来限制文档。下面会将`kimchy`发布的`tweet`复制到`new_twitter`中:
```
POST _reindex
{
"source": {
"index": "twitter",
"type": "tweet",
"query": {
"term": {
"user": "kimchy"
}
}
},
"dest": {
"index": "new_twitter"
}
}
```
`source`中的`index`和`type`都可以是一个列表,允许您在一个请求中从大量的来源进行复制。下面将从`twitter`和`blog`索引中的`tweet`和`post`类型中复制文档。它也包含`twitter`索引中`post`类型以及`blog`索引中的`tweet`类型。如果你想更具体,你将需要使用`query`。它也没有努力处理ID冲突。目标索引将保持有效,但由于迭代顺序定义不正确,预测哪个文档可以保存下来是不容易的。
```
POST _reindex
{
"source": {
"index": ["twitter", "blog"],
"type": ["tweet", "post"]
},
"dest": {
"index": "all_together"
}
}
```
还可以通过设置大小限制处理的文档的数量。下面只会将单个文档从`twitter`复制到`new_twitter`:
```
POST _reindex
{
"size": 1,
"source": {
"index": "twitter"
},
"dest": {
"index": "new_twitter"
}
}
```
如果你想要从`twitter`索引获得一个特定的文档集合你需要排序。排序使滚动效率更低,但在某些情况下它是值得的。如果可能,更喜欢更多的选择性查询`size`和`sort`。这将从`twitter复`制`10000`个文档到`new_twitter`:
```
POST _reindex
{
"size": 10000,
"source": {
"index": "twitter",
"sort": { "date": "desc" }
},
"dest": {
"index": "new_twitter"
}
}
```
`source`部分支持[搜索请求](https://aqlu.gitbooks.io/elasticsearch-reference/content/Search_APIs/Request_Body_Search.html)中支持的所有元素。例如,只使用原始文档的一部分字段,使用源过滤如下所示:
```
POST _reindex
{
"source": {
"index": "twitter",
"_source": ["user", "tweet"]
},
"dest": {
"index": "new_twitter"
}
}
```
像`update_by_query`一样,`_reindex`支持修改文档的脚本。与`_update_by_query`不同,脚本允许修改文档的元数据。此示例修改了源文档的版本:
```
POST _reindex
{
"source": {
"index": "twitter"
},
"dest": {
"index": "new_twitter",
"version_type": "external"
},
"script": {
"inline": "if (ctx._source.foo == 'bar') {ctx._version++; ctx._source.remove('foo')}",
"lang": "painless"
}
}
```
就像在`_update_by_query`中一样,您可以设置`ctx.op`来更改在目标索引上执行的操作:
`noop`
如果您的脚本决定不必进行任何更改,请设置 `ctx.op ="noop"` 。这将导致`_update_by_query` 从其更新中忽略该文档。这个没有操作将被报告在[响应体](https://aqlu.gitbooks.io/elasticsearch-reference/content/Document_APIS/Update_By_Query_API.html#response-body)的 `noop` 计数器上。
`delete`
如果您的脚本决定必须删除该文档,请设置`ctx.op="delete"`。删除将在[响应体](https://aqlu.gitbooks.io/elasticsearch-reference/content/Document_APIS/Reindex_API.html#response-body)的 `deleted` 计数器中报告。
将`ctx.op`设置为其他任何内容都是错误。在`ctx`中设置任何其他字段是一个错误。
想想可能性!只要小心点,有很大的力量...你可以改变:
* `_id`
* `_type`
* `_index`
* `_version`
* `_routing`
* `_parent`
将`_version`设置为`null`或从`ctx`映射清除就像在索引请求中不发送版本一样。这将导致目标索引中的文档被覆盖,无论目标版本或`_reindex`请求中使用的版本类型如何。
默认情况下,如果`_reindex`看到具有路由的文档,则路由将被保留,除非脚本被更改。您可以根据`dest`请求设置`routing`来更改:
`keep`
```
将批量请求的每个匹配项的路由设置为匹配上的路由。默认值。
```
`discard`
```
将批量请求的每个匹配项的路由设置为null。
```
`=<某些文本>`
```
将批量请求的每个匹配项的路由设置为`=`之后的文本。
```
例如,您可以使用以下请求将`source`索引的所有公司名称为`cat`的文档复制到路由设置为`cat`的`dest`索引。
```
POST _reindex
{
"source": {
"index": "source",
"query": {
"match": {
"company": "cat"
}
}
},
"dest": {
"index": "dest",
"routing": "=cat"
}
}
```
默认情况下,`_reindex`批量滚动处理大小为`1000`.您可以在`source`元素中指定`size`字段来更改批量处理大小:
```
POST _reindex
{
"source": {
"index": "source",
"size": 100
},
"dest": {
"index": "dest",
"routing": "=cat"
}
}
```
Reindex也可以使用[Ingest Node]功能来指定`pipeline`, 就像这样:
```
POST _reindex
{
"source": {
"index": "source"
},
"dest": {
"index": "dest",
"pipeline": "some_ingest_pipeline"
}
}
```
## 从远程重建索引
Reindex支持从远程Elasticsearch群集重建索引:
```
POST _reindex
{
"source": {
"remote": {
"host": "http://otherhost:9200",
"username": "user",
"password": "pass"
},
"index": "source",
"query": {
"match": {
"test": "data"
}
}
},
"dest": {
"index": "dest"
}
}
```
`host`参数必须包含`scheme`,`host`和`port`(例如 `https:// otherhost:9200`)。用户名和密码参数是可选的,当它们存在时,索引将使用基本认证连接到远程Elasticsearch节点。使用基本认证时请务必使用`https`,密码将以纯文本格式发送。
必须在`elasticsearch.yaml`中使用`reindex.remote.whitelist`属性将远程主机明确列入白名单。它可以设置为允许的远程`host`和`port`组合的逗号分隔列表(例如`otherhost:9200,another:9200,127.0.10.*:9200,localhost:*`)。白名单忽略了`scheme` ——仅使用主机和端口。
此功能应适用于您可能找到的任何版本的Elasticsearch的远程群集。这应该允许您从任何版本的Elasticsearch升级到当前版本,通过从旧版本的集群重新建立索引。
要启用发送到旧版本Elasticsearch的查询,`query`参数将直接发送到远程主机,无需验证或修改。
来自远程服务器的重新索引使用默认为最大大小为`100mb`的堆栈缓冲区。如果远程索引包含非常大的文档,则需要使用较小的批量大小。下面的示例设置非常非常小的批量大小`10`。
```
POST _reindex
{
"source": {
"remote": {
"host": "http://otherhost:9200"
},
"index": "source",
"size": 10,
"query": {
"match": {
"test": "data"
}
}
},
"dest": {
"index": "dest"
}
}
```
也可以使用`socket_timeout`字段在远程连接上设置`socket`的读取超时,并使用`connect_timeout`字段设置连接超时。两者默认为三十秒。此示例将套接字读取超时设置为一分钟,并将连接超时设置为十秒:
```
POST _reindex
{
"source": {
"remote": {
"host": "http://otherhost:9200",
"socket_timeout": "1m",
"connect_timeout": "10s"
},
"index": "source",
"query": {
"match": {
"test": "data"
}
}
},
"dest": {
"index": "dest"
}
}
```
## URL参数
除了标准参数像`pretty`之外,“Reindex API”还支持`refresh`、`wait_for_completion`、`wait_for_active_shards`、`timeout`以及`requests_per_second`。
发送`refresh`将在更新请求完成时更新索引中的所有分片。这不同于 Index API 的`refresh`参数,只会导致接收到新数据的分片被索引。
如果请求包含`wait_for_completion=false`,那么Elasticsearch将执行一些预检检查、启动请求、然后返回一个任务,可以与[Tasks API](https://aqlu.gitbooks.io/elasticsearch-reference/content/Document_APIS/Reindex_API.html#docs-delete-by-query-task-api)一起使用来取消或获取任务的状态。Elasticsearch还将以`.tasks/task/${taskId}`作为文档创建此任务的记录。这是你可以根据是否合适来保留或删除它。当你完成它时,删除它可以让Elasticsearch回收它使用的空间。
`wait_for_active_shards`控制在继续请求之前必须有多少个分片必须处于活动状态,详见[这里](https://aqlu.gitbooks.io/elasticsearch-reference/content/Document_APIS/Index_API.html#index-wait-for-active-shards)。`timeout`控制每个写入请求等待不可用分片变成可用的时间。两者都能正确地在[Bulk API](https://aqlu.gitbooks.io/elasticsearch-reference/content/Document_APIS/Bulk_API.html)中工作。
`requests_per_second`可以设置为任何正数(1.4,6,1000等),来作为“delete-by-query”每秒请求数的节流阀数字,或者将其设置为`-1`以禁用限制。节流是在批量批次之间等待,以便它可以操纵滚动超时。等待时间是批次完成的时间与`request_per_second * requests_in_the_batch`的时间之间的差异。由于分批处理没有被分解成多个批量请求,所以会导致Elasticsearch创建许多请求,然后等待一段时间再开始下一组。这是“突发”而不是“平滑”。默认值为-1。
## 响应体
JSON响应类似如下:
```
{
"took" : 639,
"updated": 0,
"created": 123,
"batches": 1,
"version_conflicts": 2,
"retries": {
"bulk": 0,
"search": 0
}
"throttled_millis": 0,
"failures" : [ ]
}
```
`took`
```
从整个操作的开始到结束的毫秒数。
```
`updated`
```
成功更新的文档数。
```
`upcreateddated`
```
成功创建的文档数。
```
`batches`
```
通过查询更新的滚动响应数量。
```
`version_conflicts`
```
根据查询更新时,版本冲突的数量。
```
`retries`
```
根据查询更新的重试次数。bluk 是重试的批量操作的数量,search 是重试的搜索操作的数量。
```
`throttled_millis`
```
请求休眠的毫秒数,与`requests_per_second`一致。
```
`failures`
```
失败的索引数组。如果这是非空的,那么请求因为这些失败而中止。请参阅 conflicts 来如何防止版本冲突中止操作。
```
## 配合Task API使用
您可以使用[Task API](https://aqlu.gitbooks.io/elasticsearch-reference/content/Cluster_APIs/Task_Management_API.html)获取任何正在运行的重建索引请求的状态:
```
GET _tasks?detailed=true&actions=*/update/byquery
```
响应会类似如下:
```
{
"nodes" : {
"r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A" : {
"name" : "r1A2WoR",
"transport_address" : "127.0.0.1:9300",
"host" : "127.0.0.1",
"ip" : "127.0.0.1:9300",
"attributes" : {
"testattr" : "test",
"portsfile" : "true"
},
"tasks" : {
"r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A:36619" : {
"node" : "r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A",
"id" : 36619,
"type" : "transport",
"action" : "indices:data/write/reindex",
"status" : { //①
"total" : 6154,
"updated" : 3500,
"created" : 0,
"deleted" : 0,
"batches" : 4,
"version_conflicts" : 0,
"noops" : 0,
"retries": {
"bulk": 0,
"search": 0
},
"throttled_millis": 0
},
"description" : ""
}
}
}
}
}
```
① 此对象包含实际状态。它就像是响应json,重要的添加`total`字段。 `total`是重建索引希望执行的操作总数。您可以通过添加的`updated`、`created`和`deleted`的字段来估计进度。当它们的总和等于`total`字段时,请求将完成。
使用任务id可以直接查找任务:
```
GET /_tasks/taskId:1
```
这个API的优点是它与`wait_for_completion=false`集成,以透明地返回已完成任务的状态。如果任务完成并且`wait_for_completion=false`被设置,那么它将返回`results`或`error`字段。此功能的成本是`wait_for_completion=false`在`.tasks/task/${taskId}`创建的文档,由你自己删除该文件。
## 配合取消任务API使用
所有重建索引都能使用[Task Cancel API](https://aqlu.gitbooks.io/elasticsearch-reference/content/Cluster_APIs/Task_Management_API.html)取消:
```
POST _tasks/task_id:1/_cancel
```
可以使用上面的任务API找到`task_id`。
取消应尽快发生,但可能需要几秒钟。上面的任务状态API将继续列出任务,直到它被唤醒取消自身。
## 重置节流阀
`request_per_second`的值可以在通过查询删除时使用`_rethrottle` API更改:
```
POST _update_by_query/task_id:1/_rethrottle?requests_per_second=-1
```
可以使用上面的任务API找到task_id。
就像在`_update_by_query` API中设置它一样,`request_per_second`可以是`-1`来禁用限制,或者任何十进制数字,如1.7或12,以节制到该级别。加速查询的会立即生效,但是在完成当前批处理之后,减慢查询的才会生效。这样可以防止滚动超时。
## 修改字段名
`_reindex`可用于使用重命名的字段构建索引的副本。假设您创建一个包含如下所示的文档的索引:
```
POST test/test/1?refresh
{
"text": "words words",
"flag": "foo"
}
```
但是你不喜欢这个`flag`名称,而是要用`tag`替换它。 `_reindex`可以为您创建其他索引:
```
POST _reindex
{
"source": {
"index": "test"
},
"dest": {
"index": "test2"
},
"script": {
"inline": "ctx._source.tag = ctx._source.remove(\"flag\")"
}
}
```
现在你可以得到新的文件:
```
GET test2/test/1
```
它看起来像:
```
{
"found": true,
"_id": "1",
"_index": "test2",
"_type": "test",
"_version": 1,
"_source": {
"text": "words words",
"tag": "foo"
}
}
```
或者你可以通过`tag`进行任何你想要的搜索。
## 手动切片
重建索引支持[滚动切片](https://aqlu.gitbooks.io/elasticsearch-reference/content/Search_APIs/Request_Body_Search/Scroll.html#sliced-scroll),您可以相对轻松地手动并行化处理:
```
POST _reindex
{
"source": {
"index": "twitter",
"slice": {
"id": 0,
"max": 2
}
},
"dest": {
"index": "new_twitter"
}
}
POST _reindex
{
"source": {
"index": "twitter",
"slice": {
"id": 1,
"max": 2
}
},
"dest": {
"index": "new_twitter"
}
}
```
您可以通过以下方式验证:
```
GET _refresh
POST new_twitter/_search?size=0&filter_path=hits.total
```
其结果一个合理的`total`像这样:
```
{
"hits": {
"total": 120
}
}
```
## 自动切片
你还可以让重建索引使用切片的`_uid`来自动并行的[滚动切片](https://aqlu.gitbooks.io/elasticsearch-reference/content/Search_APIs/Request_Body_Search/Scroll.html#sliced-scroll)。
```
POST _reindex?slices=5&refresh
{
"source": {
"index": "twitter"
},
"dest": {
"index": "new_twitter"
}
}
```
您可以通过以下方式验证:
```
POST new_twitter/_search?size=0&filter_path=hits.total
```
其结果一个合理的`total`像这样:
```
{
"hits": {
"total": 120
}
}
```
将`slices`添加到`_reindex`中可以自动执行上述部分中使用的手动过程,创建子请求,这意味着它有一些怪癖:
* 您可以在[Task API](https://aqlu.gitbooks.io/elasticsearch-reference/content/Document_APIS/Reindex_API.html#docs-delete-by-query-task-api)中看到这些请求。这些子请求是具有`slices`请求任务的“子”任务。
* 获取`slices`请求任务的状态只包含已完成切片的状态。
* 这些子请求可以单独寻址,例如取消和重置节流阀。
* `slices`的重置节流阀请求将按相应的重新计算未完成的子请求。
* `slices`的取消请求将取消每个子请求。
* 由于`slices`的性质,每个子请求将不会获得完全均匀的文档部分。所有文件都将被处理,但有些片可能比其他片大。预期更大的切片可以有更均匀的分布。
* 带有`slices`请求的`request_per_second`和`size`的参数相应的分配给每个子请求。结合上述关于分布的不均匀性,您应该得出结论,使用切片大小可能不会导致正确的大小文档为`_reindex`。
* 每个子请求都会获得源索引的略有不同的快照,尽管这些都是大致相同的时间。
## 挑选切片数量
在这一点上,我们围绕要使用的`slices`数量提供了一些建议(比如手动并行化时,切片API中的`max`参数):
* 不要使用大的数字,`500`就能造成相当大的CPU抖动。
* 从查询性能的角度来看,在源索引中使用分片数量的一些倍数更为有效。
* 在源索引中使用完全相同的分片是从查询性能的角度来看效率最高的。
* 索引性能应在可用资源之间以`slices`数量线性扩展。
* 索引或查询性能是否支配该流程取决于许多因素,如正在重建索引的文档和进行`reindexing`的集群。
## 索引的日常重建
您可以使用`_reindex`与[Painless](https://aqlu.gitbooks.io/elasticsearch-reference/content/Modules/Scripting/Painless_Scripting_Language.html)组合来重新每日编制索引,以将新模板应用于现有文档。 假设您有由以下文件组成的索引:
```
PUT metricbeat-2016.05.30/beat/1?refresh
{"system.cpu.idle.pct": 0.908}
PUT metricbeat-2016.05.31/beat/1?refresh
{"system.cpu.idle.pct": 0.105}
```
`metricbeat-*`索引的新模板已经加载到Elaticsearch中,但它仅适用于新创建的索引。Painless可用于重新索引现有文档并应用新模板。
下面的脚本从索引名称中提取日期,并创建一个附带有`-1`的新索引。来自`metricbeat-2016.05.31`的所有数据将重新索引到`metricbeat-2016.05.31-1`。
```
POST _reindex
{
"source": {
"index": "metricbeat-*"
},
"dest": {
"index": "metricbeat"
},
"script": {
"lang": "painless",
"inline": "ctx._index = 'metricbeat-' + (ctx._index.substring('metricbeat-'.length(), ctx._index.length())) + '-1'"
}
}
```
来自上一个度量索引的所有文档现在可以在`*-1`索引中找到。
```
GET metricbeat-2016.05.30-1/beat/1
GET metricbeat-2016.05.31-1/beat/1
```
以前的方法也可以与[更改字段的名称](https://aqlu.gitbooks.io/elasticsearch-reference/content/Document_APIS/Reindex_API.html#docs-reindex-change-name)一起使用,以便将现有数据加载到新索引中,但如果需要,还可以重命名字段。
## 提取索引的随机子集
Reindex可用于提取用于测试的索引的随机子集:
```
POST _reindex
{
"size": 10,
"source": {
"index": "twitter",
"query": {
"function_score" : {
"query" : { "match_all": {} },
"random_score" : {}
}
},
"sort": "_score" //①
},
"dest": {
"index": "random_twitter"
}
}
```
① Reindex默认按`_doc`排序,所以`random_score`不会有任何效果,除非您将排序重写为`_score`。
- Getting Started(入门指南)
- Basic Concepts(基础概念)
- Installation(安装)
- Exploring Your Cluster(探索集群)
- Cluster Health(集群健康)
- List All Indices(列出所有索引)
- Create an Index(创建索引)
- Index and Query a Document(索引和查询文档)
- Delete an Index(删除索引)
- Modifying Your Data(修改数据)
- Updating Documents(更新文档)
- Deleting Documents(删除文档)
- Batch Processing(批处理)
- Exploring Your Data(探索数据)
- The Search API(搜索 API)
- Introducing the Query Language(介绍查询语言)
- Executing Searches(执行查询)
- Executing Filters(执行过滤)
- Executing Aggregations(执行聚合)
- Conclusion(总结)
- Setup Elasticsearch(设置)
- Installing Elasticsearch(安装)
- zip 或 tar.gz 安装
- Debian软件包安装Elasticsearch
- 用RPM安装Elasticsearch
- Windows 环境下安装ES
- Docker 方式安装
- 配置Elasticsearch
- 重要Elasticsearch配置
- 安全配置
- 启动前检查
- 堆大小检查
- 文件描述符检查
- 内存锁定检查
- 最大线程数检查
- 最大虚拟内存检查
- 最大map数检查
- JVM Client模式检查
- 串行收集使用检查
- 系统调用过滤检查
- OnError与OnOutOfMemoryError检查
- G1GC检查
- 重要的系统配置
- 系统设置
- 在jvm.options中设置JVM堆大小
- 禁用swapping
- 文件描述符
- 虚拟内存
- 线程数
- 升级Elasticsearch
- Elasticsearch停机
- 重大改变
- 在5.3 重大改变
- 在5.2 重大改变
- Shadow Replicas已被弃用
- 在5.1 重大改变
- 在5.0 重大改变
- 搜索和查询DSL改变
- 映射改变
- 过滤器改变
- Suggester变化
- 索引API改变
- 文档API改变
- 设置的改变
- 分配改变
- HTTP改变
- REST API改变
- CAT API改变
- Java API改变
- Packaging
- Plugin改变
- 文件系统相关改变
- 磁盘上数据的路径
- 聚合改变
- 脚本相关改变
- API 规范
- Multiple Indices(多个索引)
- Date math support in index names(索引名称对 Date 和 Math 的支持)
- 常见选项
- URL-based access control(基于 URL 的访问控制)
- Document APIS
- Index API
- Get API
- Update API
- 通过查询 API 更新
- 多个 GET API
- Bulk API
- Reading and Writing documents(读写文档)
- Delete API
- Delete By Query API
- Reindex API
- Term Vectors
- Multi termvectors API
- ?refresh
- Search APIs
- Search
- URI Search
- Request Body Search
- Query
- From / Size
- Sort
- Source filtering
- Fields
- Script Fields
- Doc value Fields
- Post filter
- Highlighting
- Rescoring
- Search Type
- Scroll
- Preference
- Explain
- Version
- Index Boost
- min_score
- Named Queries
- Inner hits
- Search After
- Field Collapsing 字段折叠
- Search 模板
- Multi Search 模板
- Search Shards API
- Suggesters
- Completion Suggester
- Context Suggester
- Phrase Suggester
- Term suggester
- Multi Search API
- Count API
- Validate API
- Explain API
- Profile API
- Profiling Queries
- Profiling Aggregations
- Profiling Considerations
- Aggregations
- Metric Aggregations
- 值计数聚合(Value Count Aggregation)
- 地理边界聚合
- 地理重心聚合
- 基数聚合
- 平均值聚合
- 扩展统计聚合
- 最大值聚合
- 最小值聚合
- Bucket Aggregations
- Children Aggregation
- Date Histogram Aggregation
- Date Range Aggregation
- Diversified Sampler Aggregation
- Filter Aggregation(过滤器聚合)
- Filters Aggregation
- Geo Distance Aggregation(地理距离聚合)
- GeoHash grid Aggregation(GeoHash网格聚合)
- Global Aggregation(全局聚合)
- Histogram Aggregation
- IP Range Aggregation(IP范围聚合)
- Missing Aggregation
- Nested Aggregation(嵌套聚合)
- Range Aggregation(范围聚合)
- Reverse nested Aggregation
- Sampler Aggregation
- Significant Terms Aggregation
- 邻接矩阵聚合
- Pipeline Aggregations
- Avg Bucket Aggregation
- Derivative Aggregation(导数聚合)
- Max Bucket Aggregation
- Min Bucket Aggregation
- Sum Bucket Aggregation
- Stats Bucket Aggregation
- Extended Stats Bucket Aggregation(扩展信息桶聚合)
- Percentiles Bucket Aggregation(百分数桶聚合)
- Cumulative Sum Aggregation(累积汇总聚合)
- Bucket Script Aggregation(桶脚本聚合)
- Bucket Selector Aggregation(桶选择器聚合)
- Serial Differencing Aggregation(串行差异聚合)
- Matrix Aggregations
- Matrix Stats
- Matrix Stats(矩阵统计)
- Caching heavy aggregations(缓存频繁聚合)
- Returning only aggregation results(仅返回需要聚合的结果)
- Aggregation Metadata(聚合元数据)
- Returning the type of the aggregation(返回聚合的类型)
- 索引 API
- Create Index /创建索引
- Delete Index /删除索引
- Get Index /获取索引
- Indices Exists /索引存在
- Open / Close Index API /启动关闭索引
- Shrink Index /缩小索引
- Rollover Index/滚动索引
- Put Mapping /提交映射
- Get Mapping /获取映射
- Get Field Mapping /获取字段映射
- 卷影副本索引
- 依赖卷影副本的节点级设置
- 索引统计信息
- 索引段
- 索引恢复
- 索引分片存储
- 清理缓存
- 刷新
- 同步刷新
- 重新加载
- 强制合并
- cat APIs
- cat aliases
- cat allocation
- cat count
- cat fielddata
- cat health
- cat indices
- cat master
- cat nodeattrs
- cat nodes
- cat pending tasks
- cat plugins
- cat recovery
- cat repositories
- cat thread pool
- cat shards
- cat segments
- cat snapshots
- 集群 API
- Cluster Allocation Explain API
- Cluster Health
- Cluster Reroute
- Cluster State
- Cluster Stats
- Cluster Update Settings
- Nodes hot_threads
- Nodes Info
- Nodes Stats
- Pending cluster tasks
- Task Management API
- 查询 DSL
- 查询和过滤上下文
- Match ALL 查询
- 全文搜索
- 匹配查询
- 短语匹配查询
- 短语前缀匹配查询
- 多字段查询
- 常用术语查询
- 查询语句查询
- 简单查询语句
- 复合查询家族
- Constant Score 查询
- Bool 查询
- Dis Max 查询
- Function Score 查询
- Boosting 查询
- Indices 查询
- Join 查询
- Has Child Query
- Has Parent Query
- Nested Query(嵌套查询)
- Parent Id Query
- 术语查询
- Exists Query(非空值查询)
- Fuzzy Query(模糊查询)
- Ids Query(ID 查询)
- Prefix Query(前缀查询)
- Range Query(范围查询)
- Regexp Query(正则表达式查询)
- Term Query(项查询)
- Terms Query(多项查询)
- Type Query(类型查询)
- Wildcard Query(通配符查询)
- 地理位置查询
- GeoShape Query(地理形状查询)
- Geo Bounding Box Query(地理边框查询)
- Geo Distance Query(地理距离查询)
- Geo Distance Range Query(地理距离范围查询)
- Geo Polygon Query(地理多边形查询)
- Span 查询
- Span Term 查询
- Span Multi Term 查询
- Span First 查询
- Span Near 查询
- Span Or 查询
- Span Not 查询
- Span Containing 查询
- Span Within 查询
- Span Field Masking 查询
- Specialized queries(专业查询)
- Mapping(映射)
- 字段类型
- Array
- Binary
- Range
- Boolean
- Date
- Geo-point datatype
- String
- Text
- Token数
- 渗滤型
- KeyWord
- Nested
- Object
- Numeric
- Meta-Fields(元字段)
- _all field
- _field_names field
- _id field
- _index field
- _meta field
- _parent field
- _routing field
- _source field
- _type field
- _uid field
- Mapping parameters(映射参数)
- analyzer(分析器)
- normalizer(归一化)
- boost(提升)
- Coerce(强制类型转换)
- copy_to(合并参数)
- doc_values(文档值)
- dynamic(动态设置)
- enabled(开启字段)
- fielddata(字段数据)
- format (日期格式)
- ignore_above(忽略超越限制的字段)
- ignore_malformed(忽略格式不对的数据)
- include_in_all(_all 查询包含字段)
- index_options(索引设置)
- index (索引)
- fields(字段)
- Norms (标准信息)
- null_value(空值)
- position_increment_gap(短语位置间隙)
- properties (属性)
- search_analyzer (搜索分析器)
- similarity (匹配方法)
- store(存储)
- Term_vectors(词根信息)
- Dynamic Mapping(动态映射)
- default mapping(mapping中的_default_)
- Dynamic field mapping(动态字段映射)
- Dynamic templates(动态模板)
- Override default template(覆盖默认模板)
- Mapping(映射)
- Analysis
- Tokenizers(分词器)
- Standard Tokenizer(标准分词器)
- Letter Tokenizer
- Lowercase Tokenizer (小写分词器)
- Whitespace Analyzer
- 停止分析器
- UAX URL Email Tokenizer
- Classic Tokenizer
- Thai Tokenizer(泰语分词器)
- NGram Tokenizer
- Keyword Analyzer
- Path Hierarchy Tokenizer(路径层次分词器)
- Pattern Tokenizer
- Token Filters(词元过滤器)
- Apostrophe Token Filter(撇号/单引号过滤器)
- ASCII Folding Token Filter(ASCII Folding 词元过滤器)
- CJK Bigram Token Filter(CJK Bigram词元过滤器)
- CJK Width Token Filter(CJK宽度过滤器)
- Classic Token Filter(经典过滤器)
- Common Grams Token Filter(近义词词元过滤器)
- Compound Word Token Filter(复合词过滤器)
- Decimal Digit Token Filter(十进制数字过滤器)
- Delimited Payload Token Filter(Delimited Payload词元分析器)
- Edge NGram Token Filter(Edge NGram 词元过滤器)
- Elision Token Filter(Elision词元过滤器)
- Fingerprint Token Filter(指纹过滤器)
- Flatten Graph Token Filter(Flatten Graph 词元过滤器)
- Hunspell Token Filter(Hunspell 词元过滤器)
- Keep Types Token Filter(保留指定类型过滤器)
- Keep Words Token Filter(保留字过滤器)
- Keyword Marker Token Filter(Keyword Marker 词元过滤器)
- Keyword Repeat Token Filter(Keyword Repeat 词元过滤器)
- KStem Token Filter(KStem 词元过滤器)
- Length Token Filter(长度词元过滤器)
- Limit Token Count Token Filter(限制词元数量过滤器)
- Lowercase Token Filter(Lowercase 词元过滤器)
- Minhash Token Filter(Minhash过滤器)
- NGram Token Filter(NGram词元过滤器)
- Normalization Token Filter(标准化词元过滤器)
- Pattern Capture Token Filter(模式匹配词元过滤器)
- Pattern Replace Token Filter(模式替换词元过滤器)
- Phonetic Token Filter(Phonetic 词元过滤器)
- Porter Stem Token Filter(Porter Stem 词元过滤器)
- Reverse Token Filteredit(反向词元过滤器)
- Shingle Token Filter(Shingle 词元过滤器)
- Snowball Token Filter(Snowball 词元过滤器)
- Standard Token Filters(标准词元过滤器)
- Stemmer Override Token Filter(Stemmer Override 词元过滤器)
- Stemmer Token Filter(Stemmer 词元过滤器)
- Stop Token Filter(Stop 词元过滤器)
- Synonym Graph Token Filter(Synonym Graph 词元过滤器)
- Synonym Token Filter(Synonym 词元过滤器)
- Trim Token Filter(Trim词元过滤器)
- Truncate Token Filter(截断词元过滤器)
- Unique Token Filter(唯一词元过滤器)
- Uppercase Token Filter(Uppercase词元过滤器)
- Word Delimiter Token Filter(Word Delimiter 词元过滤器)
- Character Filters(字符过滤器)
- md Strip Character Filter
- Mapping Character Filter
- Pattern Replace Character Filter
- Anatomy of an analyzer(分析器的分析)
- Testing analyzers(测试分析器)
- Analyzers(分析器)
- Configuring built-in analyzers(配置内置分析器)
- Standard Analyzer(标准分析器)
- Simple Analyzer(简单分析器)
- 空白分析器
- Stop Analyzer
- 指纹分析器
- 模式分析器
- 自定义分析器
- 语言分析器
- 模块
- Indices(索引)
- Circuit breakers(熔断器)
- Fielddata cache(列数据缓存)
- indexing buffer(索引写入缓冲)
- indices Recovery(索引恢复)
- NetWork Setting(网络配置)
- Node Query Cache(节点查询缓存)
- Shard request cache(分片请求缓存)
- 脚本
- Groovy 脚本语言
- Painless 脚本语言
- Painless 语法
- Painless 调试
- Lucene表达式语言
- 原生(Java)脚本
- 高级文本评分脚本
- 快照和还原
- 线程池
- 传输
- HTTP
- Tribe Node (部落节点)
- 跨集群搜索
- Cluster(集群)
- Disk-based Shard Allocation ( 基于磁盘的分片分配 )
- Shard Allocation Awareness ( 分片分配意识 )
- 群集级别分片分配
- Node
- 插件
- Index Modules(索引模块)
- Analysis(分析)
- 索引分片分配
- 分片分配过滤
- 节点丢失时的延迟分配
- 索引恢复的优先级
- 每个节点的总分片数
- Mapper(映射)
- Merge(合并)
- Similarity module(相似模块)
- Slow log(慢日志)
- Store
- 预加载数据到文件系统缓存
- Translog(事务日志)
- Ingest Node(预处理节点)
- Pipeline Definition(管道定义)
- Ingest APIs
- Put Pipeline API
- Get Pipeline API
- Delete Pipeline API
- Simulate Pipeline API(模拟管道 API)
- Accessing Data in Pipelines(访问管道中的数据)
- Handling Failures in Pipelines(处理管道中的故障)
- Processors(处理器)
- Append Processor(追加处理器)
- Convert Processor(转换处理器)
- Date Processor(日期处理器)
- Date Index Name Processor(日期索引名称处理器)
- Fail Processor(故障处理器)
- Foreach Processor(循环处理器)
- Grok Processor(Grok 处理器)
- Gsub Processor(Gsub 处理器)
- Join Processor(连接处理器)
- JSON Processor(JSON 处理器)
- KV Processor(KV 处理器)
- Lowercase Processor(小写处理器)
- Remove Processor(删除处理器)
- Rename Processor(重命名处理器)
- Script Processor(脚本处理器)
- Set Processor(设置处理器)
- Split Processor(拆分处理器)
- Sort Processor(排序处理器)
- Trim Processor(修剪处理器)
- Uppercase Processor(大写处理器)
- Dot Expander Processor(点扩展器处理器)
- How to(操作方式)
- 一些建议
- Recipes(诀窍)
- 索引速率调优
- 查询优化
- 磁盘使用调优
- Testing(测试)
- Java Testing Framework(测试框架)
- ( why randomized testing ) 为什么随机测试?
- Using the elasticsearch test classes ( 使用 elasticsearch 测试类 )
- unit tests(单元测试)
- integreation test(集成测试)
- Randomized testing(随机测试)
- Assertions()
- Glossary of terms (词汇表)
- Release Notes(版本说明)
- 5.3.0 版本说明
- 5.2.2 Release Notes
- 5.2.1 Release Notes
- 5.2.0 Release Notes
- 5.1.2 Release Notes
- 5.1.1 Release Notes
- 5.1.0 Release Notes
- 5.0.1 Release Notes