【Elasticsearch】数据管理(Data Management)

devtools/2025/3/6 2:28:40/

Elasticsearch 的数据管理(Data Management)是其核心功能之一,旨在帮助用户高效地存储、维护和查询不同类型的数据,同时优化性能和成本。以下是结合原文内容对 Elasticsearch 数据管理的详细阐述:

1.数据类型

Elasticsearch 中的数据主要分为两类:

(1)内容(Content)

• 定义:这是用户希望进行搜索的项目集合,例如产品目录、用户信息等。

• 特点:

• 数据可能会频繁更新,但其核心价值在一段时间内相对稳定。

• 对检索速度要求较高,无论数据的年龄如何,都需要快速检索到相关项目。

• 通常需要长期保留,因为这些数据对业务运营至关重要。

(2)时间序列数据(Time Series Data)

• 定义:这是连续生成的带时间戳的数据流,例如日志、监控数据、传感器数据等。

• 特点:

• 数据量会随着时间不断累积,增长速度较快。

• 数据的价值随时间递减,旧数据的访问频率通常较低。

• 需要平衡数据的保留期限与存储成本,因为保留大量旧数据可能会带来高昂的硬件成本。

2.数据管理策略

为了有效管理这两种不同类型的数据,Elasticsearch 提供了多种工具和策略:

(1)索引生命周期管理(Index Lifecycle Management,ILM)

ILM 是 Elasticsearch 中用于管理索引和数据流生命周期的强大工具,适用于需要精细控制数据存储和性能的场景。其主要功能包括:

• 定义数据保留期限:

• 用户可以设置数据在 Elasticsearch 中存储的最短时间(保留期限)。超出此期限的数据可以被自动删除,从而节省存储空间。

• 多层级数据节点管理:

• 用户可以根据性能和成本需求定义多个数据节点层级。例如,热数据(最近生成的数据)可以存储在高性能的节点上,而冷数据(较旧的数据)可以转移到性能较低、成本更低的节点上。

• 自动转换索引:

• ILM 可以根据预设的性能需求和保留策略,自动将索引在不同数据层级之间迁移。例如,当数据从热数据变为冷数据时,ILM 会自动将其转移到相应的节点层级。

• 可搜索快照:

• ILM 利用存储在远程仓库中的可搜索快照,为旧索引提供弹性。这种方式可以在降低运营成本的同时,保持对旧数据的搜索能力。

• 异步搜索:

• 对于存储在性能较低硬件上的数据,ILM 支持异步搜索,允许用户在不影响性能的情况下查询旧数据。

(2)数据流生命周期(Data Stream Lifecycle)

数据流生命周期是 ILM 的简化版本,专注于满足最常见的数据生命周期管理需求,同时避免了数据层级等复杂的硬件相关概念。其主要功能包括:

• 定义数据保留期限:

• 与 ILM 类似,用户可以设置数据的保留期限。超出此期限的数据可以在稍后被删除。

• 性能优化:

• 数据流生命周期通过后台操作优化数据流的存储方式,从而提高数据流的性能。这种方式更适合对硬件资源管理要求不高的场景。

(3)Elastic Curator

Elastic Curator 是一个独立的工具,允许用户通过用户定义的过滤器和预定义的操作来管理索引和快照。其主要特点包括:

• 灵活性:

• Curator 提供了高度的灵活性,允许用户根据自己的需求定制索引和快照的管理策略。

• 适用场景:

• 如果用户没有使用 ILM,或者需要更灵活的管理方式,Curator 是一个不错的选择。然而,如果用户已经拥有至少基础许可证,建议优先使用 ILM,因为它是 Elasticsearch 堆栈组件的默认选择。

(4)数据汇总(Data Rollup)

数据汇总是 Elasticsearch 中一个已弃用的功能,主要用于管理集群中存储的数据量。它类似于 ILM 和数据流生命周期中的降采样功能,但不推荐在新部署中使用。

3.不同环境下的数据管理

Elasticsearch 的数据管理策略会根据部署环境的不同而有所变化:

(1)Elastic Cloud 或自管理环境

• 在这些环境中,ILM 是管理数据生命周期的主要工具。用户可以根据性能需求和保留要求,自动将索引在不同数据层级之间转换,从而在硬件成本与性能之间取得平衡。

(2)Elasticsearch Serverless

• ILM 在 Elasticsearch Serverless 中不可用。Serverless 环境通过自动优化集群性能,消除了用户手动管理数据层级的复杂性。用户无需担心硬件资源分配,而是专注于数据的使用和查询。

4.数据管理的总体目标

Elasticsearch 的数据管理功能旨在帮助用户实现以下目标:

• 优化性能:通过将热数据存储在高性能节点上,确保快速检索和查询。

• 降低成本:通过将冷数据转移到低成本硬件或使用可搜索快照,减少存储和运营成本。

• 简化管理:通过自动化工具(如 ILM 和数据流生命周期)减少手动干预,提高管理效率。

• 数据弹性:通过快照和备份功能,确保数据的安全性和可用性。

5.总结

Elasticsearch 的数据管理功能为用户提供了强大的工具,以应对不同类型数据的存储、查询和维护需求。无论是内容数据还是时间序列数据,用户都可以根据自己的业务需求选择合适的工具(如 ILM、数据流生命周期或 Curator),并根据部署环境(如 Elastic Cloud 或 Serverless)调整管理策略。通过这些功能,Elasticsearch 能够在保证高性能的同时,有效降低运营成本,确保数据的长期可用性。

如果您对特定功能或场景有进一步的问题,欢迎随时提问!


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