关于elasticsearch:Elasticsearch修改字段类型方案

Elasticsearch的mapings相当于数据库的表构造，在应用过程中能够新增和删除字段，然而不反对批改字段类型，能够通过以下四个步骤来实现

1. 创立新的指标index
2. 将源index的数据复制到指标index
3. 删除源index
4. 给指标index设置别名，别名为源index的名称。
   或者再建一个名称为源index的指标index2,数据从指标index复制到指标index2

上面举个例子

源index: my-index-order-1
蕴含两个字段：

• createTime： 下单工夫，类型：long
• orderNo: 订单号，类型：text

以下操作都是在Kinbana的控制台中执行.

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

插入三条数据

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"
}

需要剖析：把my-index-order-1的createTime字段类型从long类型批改成date类型

1. 创立新的指标index

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

2. 将源index的数据复制到指标index

reindex 命令能够实现两个index之间数据的拷贝，

两个index的mappings不同，只会拷贝相互兼容的数据。

如果复制的数据量比拟大，_reindex申请会超时，不要焦急，数据拷贝还在持续，
能够通过GET _tasks?detailed=true&actions=*reindex命令查问正在执行的工作，
GET _tasks/taskId:number查问某一个工作的执行详情。

reindex更多参数参考官网文档：
https://www.elastic.co/guide/…

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

3. 删除源index

DELETE /my-index-order-1/

4. 给指标index设置别名，别名为源index的名称

给my-index-order-2加上my-index-order-1的别名后，能够间接通过my-index-order-1来操作my-index-order-2

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

到此实现mappings字段类型的批改。能够欢快的对createTime做工夫的统计查问了

比方统计每个月的下单量：

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

查问后果：

{
    "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
                }
            ]
        }
    }
}

Elasticsearch 版本号： 7.15.2
Kibana 版本号： 7.15.2
Elasticsearch 中武官网 https://www.elastic.co/cn/