Elasticsearch字段类型修改策略

在Elasticsearch中，映射（mappings）的作用类似于数据库中的表结构设计，允许在使用过程中添加或移除字段。但是，Elasticsearch并不支持直接修改现有字段的数据类型。为了应对这种需求，可以通过创建一个新的索引，并将原有索引的数据迁移到新索引中，同时更新字段类型来间接实现这一目标。以下是具体步骤：

1. 创建一个具有所需字段类型的新索引。


2. 使用_reindex API将原始索引的数据迁移到新索引。


3. 安全地删除原始索引。


4. 为新索引设置一个与原索引相同的别名，以便无缝切换。

下面以一个具体的例子来说明这个过程：

假设我们有一个名为my-index-order-1的索引，包含两个字段：

• createTime：订单创建时间，类型为long


• orderNo：订单编号，类型为text

PUT /my-index-order-1?pretty
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "createTime": {
        "type": "long"
      },
      "orderNo": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

向该索引中插入几条示例数据：

PUT /my-index-order-1/_doc/1?pretty
{
  "createTime": 1637992973517,
  "orderNo": "7d7d5495-4db9-4513-a2c9-c5fb0454517e"
}
PUT /my-index-order-1/_doc/2?pretty
{
  "createTime": 1637993092000,
  "orderNo": "fb337ede-6e1d-4422-8e2b-453148064bba"
}
PUT /my-index-order-1/_doc/3?pretty
{
  "createTime": 1640585092000,
  "orderNo": "54ccb3a9-c168-487e-8594-893a2b7803bf"
}

步骤 1: 创建新索引

PUT /my-index-order-2?pretty
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "createTime": {
        "type": "date"
      },
      "orderNo": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

步骤 2: 数据迁移

_reindex API用于在两个索引间复制数据。如果两个索引的映射不同，只有兼容的数据会被复制。对于大量数据的迁移，_reindex请求可能会超时，但这不影响后台继续处理。可以使用GET _tasks?detailed=true&actiOns=*reindex查看任务状态，或者用GET _tasks/taskId:number查询特定任务的详细信息。

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "my-index-order-1"
  },
  "dest": {
    "index": "my-index-order-2"
  }
}

步骤 3: 删除旧索引

确认新索引已成功接收所有数据后，可以安全地删除旧索引。

DELETE /my-index-order-1/

步骤 4: 设置别名

为新索引设置与旧索引相同的别名，确保应用程序可以继续使用原来的索引名称进行操作。

POST _aliases
{
  "actions":[
      {
        "add":{
          "index":"my-index-order-2",
          "alias":"my-index-order-1"
        }
      }
    ]
}

完成上述步骤后，就可以对新的日期字段执行时间相关的聚合查询了。例如，统计每月的订单数量：

GET /my-index-order-2/_search?pretty
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "orderCount": {
      "date_histogram": {
        "field": "createTime",
        "calendar_interval": "1M",
        "format": "yyyy-MM"
      }
    }
  }
}

查询结果示例：

{
    "took": 27,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        ...
    },
    "hits": {
        ...
    },
    "aggregations": {
        "orderCount": {
            "buckets": [
                {
                    "key_as_string": "2021-11",
                    "key": 1635724800000,
                    "doc_count": 2
                },
                {
                    "key_as_string": "2021-12",
                    "key": 1638316800000,
                    "doc_count": 1
                }
            ]
        }
    }
}

本示例基于Elasticsearch版本7.15.2和Kibana版本7.15.2。更多关于Elasticsearch的信息，请访问官方文档：Elastic官网。