# Shrink Index /缩小索引
原文链接 : [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-shrink-index.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-shrink-index.html)
译文链接 : [Shrink Index /缩小索引](/pages/viewpage.action?pageId=4882799)
贡献者 : [Le-Mon](/display/~tanwen)
注意：涉及翻译内容： Index-索引；types-类型；mapping-映射；aliases-别名；shards-分片；replicas-副本
缩小索引API可以允许你将存在的索引转变为一个只包含主要分片的新索引。目标索引中请求的主要分片数量必须要为原索引中的因子（即原分片数量是新分片倍数），例如8个分片可以缩小到4、2、1个分片。如果原分片数量为素数则只能缩小到一个分片。在缩小开始时，每个分片的复制都必须在同一节点（node）存在。
缩小工作如下：
* 首先，以相同配置创建目标索引，但是主分片数量减少。
* 然后硬链接（ hard-linking ） 各部分自原索引到目标索引。（如果系统不支持硬链接，那么索引的所有部分都将复制迁移到新索引，将会花费大量时间）
* 最终，将会恢复目标索引，因为目标索引刚被重新打开就会被关闭。
* Finally, it recovers the target index as though it were a closed index which had just been re-opened.
## Preparing an index for shrinking /准备缩小索引
为了缩小索引，索引必须被标记为只读，所有分片都会复制到一个相同的节点并且节点健康为绿色。
这两个条件可以通过下列请求实现：
```
curl -XPUT 'localhost:9200/my_source_index/_settings?pretty' -d'
{
"settings": {
"index.routing.allocation.require._name": "shrink_node_name",
"index.blocks.write": true
}
}'
```
| [](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-shrink-index.html#CO120-1) | 强制所有分片都复制迁移到名字为 `shrink_node_name 的节点上，通过` [Shard Allocation Filtering](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/shard-allocation-filtering.html "Shard Allocation Filtering") 获取更多设置信息。 |
| [](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-shrink-index.html#CO120-2) | 避免索引的所有写操作，但是依然可以修改索引的基本信息，例如删除索引。 |
从原索引迁移将会花费一定时间。进度信息可以在所有分片都迁移完成前通过 [`_cat recovery`API](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cat-recovery.html "cat recovery") 或者 [`cluster health` API](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cluster-health.html "Cluster Health") 使用 `wait_for_no_relocating_shards` 参数获得。
## Shrinking an index /缩小索引
缩小索引 `my_source_index` 到 新的索引 my_target_index ，可以用下列请求：
```
curl -XPOST 'localhost:9200/my_source_index/_shrink/my_target_index?pretty'
```
上述请求将会在目标索引信息加入到集群时立即返回——他不会等到缩小操作开始。
缩小索引需要满足下列要求:
* 目标索引存在
* 原索引主分片数量比目标索引多
* 原索引主分片数量是目标索引倍数
* 索引中的所有文档在目标索引将会被缩小到一个分片的数量不会超过 `2,147,483,519` ，因为这是一个分片的承受的最大文档数量。
* 执行缩小进程的节点必须要有足够的空闲磁盘空间满足原索引的分片能够全部复制迁徙到该节点。
缩小索引API和创建索引 [`（create index）` API](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-create-index.html "Create Index") 相似，并且对于目标索引接受 `settings` 和 `aliases 参数`
```
curl -XPOST 'localhost:9200/my_source_index/_shrink/my_target_index?pretty' -d'
{
"settings": {
"index.number_of_replicas": 1,
"index.number_of_shards": 1,
"index.codec": "best_compression"
},
"aliases": {
"my_search_indices": {}
}
}'
```
| [](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-shrink-index.html#CO121-1) | 注意目标分片数量为原分片数量的因子 |
| [](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-shrink-index.html#CO121-2) | best_compression最佳压缩时只会影响新写到索引的数据,例如当 force-merging 分片。 |
映射（Mappings） 不应该在缩小API中制定，因为所有的 `index.analysis.* `和 `index.similarity.*` 设置都会被原索引配置覆盖。
## Monitoring the shrink process /监测缩小进程
The shrink process can be monitored with the [`_cat recovery` API](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cat-recovery.html "cat recovery"), or the [`cluster health` API](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cluster-health.html "Cluster Health") can be used to wait until all primary shards have been allocated by setting the `wait_for_status`parameter to `yellow`.
缩小进度可以被 [`_cat recovery` API](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cat-recovery.html "cat recovery") 或者 [`cluster health` API](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cluster-health.html "Cluster Health") 所监控。通过设置 wait_for_status 为 yellow ，可以等到所有的主分片都已经分配。
缩小API会在目标索引被创建时马上返回，这发生在所有分片被分配之前。这点说明这时所有分片都处于 `unassigned 状态，如果出于任何原因目标索引分片无法分配到执行缩小的节点上，那么主分片状态会一直停留在 `unassigned ，直到分片被分配。``
一旦主节点分配成功，会转化状态会 initializing ，缩小进程就开始执行。当缩小操作结束的时候，这些分片会被激活。在这之后,Elasticsearch将试图分配副本,甚至可能决定主分片迁至另一个节点。
## Wait For Active Shards /等待激活分片
因为缩小操作会创建新的索引，所以 [wait for active shards](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-create-index.html#create-index-wait-for-active-shards "Wait For Active Shardsedit") 设置依然有效。
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- 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）
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- The Search API（搜索 API）
- Introducing the Query Language（介绍查询语言）
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- Range Aggregation(范围聚合)
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- Matrix Stats（矩阵统计）
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- Open / Close Index API /启动关闭索引
- Shrink Index /缩小索引
- Rollover Index/滚动索引
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- Get Mapping /获取映射
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- 依赖卷影副本的节点级设置
- 索引统计信息
- 索引段
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- 索引分片存储
- 清理缓存
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- 同步刷新
- 重新加载
- 强制合并
- cat APIs
- cat aliases
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- cat health
- cat indices
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- cat thread pool
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- cat snapshots
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- Cluster Health
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- 简单查询语句
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- Constant Score 查询
- Bool 查询
- Dis Max 查询
- Function Score 查询
- Boosting 查询
- Indices 查询
- Join 查询
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- 术语查询
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- Prefix Query(前缀查询)
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- 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
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- 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）
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- 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