89253818 2019-12-29
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-reindex.html
5.X版本后新增Reindex。Reindex可以直接在Elasticsearch集群里面对数据进行重建,如果你的mapping因为修改而需要重建,又或者索引设置修改需要重建的时候,借助Reindex可以很方便的异步进行重建,并且支持跨集群间的数据迁移。比如按天创建的索引可以定期重建合并到以月为单位的索引里面去。当然索引里面要启用_source。
reindex的核心做跨索引、跨集群的数据迁移。
慢的原因及优化思路无非包括:
默认情况下,_reindex使用1000进行批量操作,您可以在source中调整batch_size。
POST _reindex { "source": { "index": "source", "size": 5000 }, "dest": { "index": "dest", "routing": "=cat" } }
批量大小设置的依据:
Reindex支持Sliced Scroll以并行化重建索引过程。 这种并行化可以提高效率,并提供一种方便的方法将请求分解为更小的部分。
1)用过Scroll接口吧,很慢?如果你数据量很大,用Scroll遍历数据那确实是接受不了,现在Scroll接口可以并发来进行数据遍历了。
2)每个Scroll请求,可以分成多个Slice请求,可以理解为切片,各Slice独立并行,利用Scroll重建或者遍历要快很多倍。
slicing的设定分为两种方式:手动设置分片、自动设置分片。
手动设置分片参见官网。
自动设置分片如下:
POST _reindex?slices=5&refresh { "source": { "index": "twitter" }, "dest": { "index": "new_twitter" } }
slices大小设置注意事项:
1)slices大小的设置可以手动指定,或者设置slices设置为auto,auto的含义是:针对单索引,slices大小=分片数;针对多索引,slices=分片的最小值。
2)当slices的数量等于索引中的分片数量时,查询性能最高效。slices大小大于分片数,非但不会提升效率,反而会增加开销。
3)如果这个slices数字很大(例如500),建议选择一个较低的数字,因为过大的slices 会影响性能。
如果要进行大量批量导入,请考虑通过设置index.number_of_replicas来禁用副本:0。
主要原因在于:复制文档时,将整个文档发送到副本节点,并逐字重复索引过程。 这意味着每个副本都将执行分析,索引和潜在合并过程。
相反,如果您使用零副本进行索引,然后在提取完成时启用副本,则恢复过程本质上是逐字节的网络传输。 这比复制索引过程更有效。
PUT /my_logs/_settings { "number_of_replicas": 0 }
如果你的搜索结果不需要接近实时的准确性,考虑先不要急于索引刷新refresh。默认值是1s,在做reindex时可以将每个索引的refresh_interval到30s或禁用(-1)。
如果正在进行大量数据导入,reindex就是此场景,先将此值设置为-1来禁用刷新。完成后再重置回需要的值!
设置方法:
PUT /index_name/_settings { "refresh_interval": -1 }
还原方法:
PUT /index_name/_settings { "refresh_interval": "30s" }
另外一部分,则需要先做聚类、分类处理,将聚合出的分类结果存入ES集群的聚类索引中。数据处理层的聚合结果存入ES中的指定索引,同时将每个聚合主题相关的数据存入每个document下面的某个field下。