ElasticSearch备考 -- Index shrink

一、题目

索引task包括5个分片一个副本,对索引执行shrink压缩操作,压缩后索引为1主分片,索引名称为task-new

二、思考

在执行shrink前必须满足三个前置条件

  • The index must be read-only.
  • A copy of every shard in the index must reside on the same node.
  • The index must have a green health status

三、解题

Step 1、初始化索引task

bash 复制代码
# DELETE task
PUT task
{
  "settings": {
    "number_of_replicas": 1,
    "number_of_shards": 5
  }
}

POST task/_bulk
{"create":{"_id":1}}
{"a":"key","b":"mom","c":"mom","d":1}
{"create":{"_id":2}}
{"a":"key","b":"cake mix","c":"mom","d":2}
{"create":{"_id":3}}
{"a":"key","b":"mom","c":"cake mix","d":3}
{"create":{"_id":4}}
{"a":"cake mix","b":"mom","c":"mom","d":4}

通过head插件我们对初始化的索引观察一下,5个分片,分配在三个节点,并且有一个副本

Step 2、修改索引准备压缩

  • index.number_of_replicas 设置副本数为0
  • index.routing.allocation.require._name 指定索引分片重新路由到节点名称
  • index.blocks.write 设置为只读索引
bash 复制代码
PUT /task/_settings
{
  "settings": {
    "index.number_of_replicas": 0,                                
    "index.routing.allocation.require._name": "node-1",
    "index.blocks.write":true
  }
}

通过以上操作可以满足的压缩的三个必要条件,通过head插件可以看到,已经没有了副本,并且5个分片已经重新路由到了node1节点

Step 3、执行压缩

请求路径上_shrink前后分别为压缩前索引名称和压缩后的新索引名称

通过Setting指定压缩参数

  • "index.number_of_replicas": 1,
  • "index.number_of_shards": 1,
  • "index.codec": "best_compression" 指定压缩方式
bash 复制代码
POST /task/_shrink/task_shrink
{
  "settings": {
    "index.number_of_replicas": 1,
    "index.number_of_shards": 1, 
    "index.codec": "best_compression" 
  },
  "aliases": {
    "task_new": {}
  }
}

四、总结

压缩前必须满足三个条件,三个条件必须同时满足

  • 索引必须是只读状态
  • 不能有副本,并将待压缩分片重新分配到一个节点
  • 索引的状态必须是green

参考资料

送一波福利:

福利一

有需要内推JD的同学,可以私信或留言,我帮您内推,流程快!!!

有需要内推JD的同学,可以私信或留言,我帮您内推,流程快!!!

有需要内推JD的同学,可以私信或留言,我帮您内推,流程快!!!

福利二

福利三

相关推荐
TDengine (老段)22 分钟前
通过云服务 快速体验 TDengine
大数据·数据库·物联网·时序数据库·tdengine·涛思数据·iotdb
硅基流动1 小时前
从云原生到 AI 的跃迁探索之路|开发者说
大数据·人工智能·云原生
星辰_mya1 小时前
Elasticsearch——待补充
大数据·elasticsearch·搜索引擎
Elastic 中国社区官方博客2 小时前
Elasticsearch:使用 Elastic Workflows 构建自动化
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·自动化·全文检索
跨境卫士-小汪2 小时前
选品更稳的新打法:用“用户决策阻力”挑品——阻力越大,越有机会做出溢价
大数据·人工智能·产品运营·跨境电商·内容营销·跨境
迎仔2 小时前
11-NoSQL数据库HBase介绍:大数据世界的“快速检索图书馆”
大数据·nosql·hbase
迎仔2 小时前
01-Hadoop 核心三剑客通俗指南:从“单机搬砖”到“包工队”
大数据·hadoop·分布式
Elastic 中国社区官方博客2 小时前
Elastic 9.3:与数据对话、构建自定义 AI agents、实现全自动化
大数据·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai·自动化·全文检索
双层吉士憨包2 小时前
乐天Rakuten开店:乐天Rakuten跨境店VS本土店?2026实战攻略
大数据
档案宝档案管理2 小时前
企业档案管理系统:从“资料存放”到“数据资产”的升级
大数据·人工智能·档案·档案管理