如何在 Elasticsearch 中合并两个索引

在 Elasticsearch 中合并两个索引不像传统 SQL 数据库那样直接。但通过使用 Elasticsearch 提供的某些技术和功能，可以实现类似的效果。本文将深入探讨在 Elasticsearch 中合并两个索引的过程，重点介绍如何使用 terms 查询和 enrich 处理器。

使用 terms 查询合并两个索引

terms 查询是合并两个 Elasticsearch 索引最有效的方法之一。此查询用于检索在特定字段中包含一个或多个精确术语的文档。使用它来合并两个索引的方法如下：

1. 首先，需要从第一个索引中检索所需的数据，可以通过一个简单的 GET 请求实现。
2. 获取第一个索引的数据后，可以使用这些数据来查询第二个索引。使用 terms 查询时，需指定要匹配的字段和值。

示例如下：

GET /second_index/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "field_in_second_index": ["value1_from_first_index", "value2_from_first_index"]
    }
  }
}

在这个例子中，field_in_second_index 是第二个索引中的字段，您希望它与第一个索引中的值进行匹配。value1_from_first_index 和 value2_from_first_index 是来自第一个索引的值，您希望在第二个索引中匹配这些值。

terms 查询还支持使用一种称为 terms lookup 的技术来同时执行上述两个步骤。Elasticsearch 会负责透明地从另一个索引检索要匹配的值。例如，您有一个包含球员列表的 teams 索引：

PUT teams/_doc/team1
{
  "players": ["john", "bill", "michael"]
}

PUT teams/_doc/team2
{
  "players": ["aaron", "joe", "donald"]
}

现在，可以查询一个 people 索引，找出所有在 team1 中比赛的人，如下所示：

GET people/_search?pretty
{
  "query": {
    "terms": {
      "name": {
        "index": "teams",
        "id": "team1",
        "path": "players"
      }
    }
  }
}

在上述例子中，Elasticsearch 会透明地从 teams 索引中的 team1 文档检索球员名字（即“john”、“bill”、“michael”），并找到所有 name 字段包含这些值的 people 文档。等效的 SQL 查询如下：

SELECT p.*
FROM people p
INNER JOIN teams t ON p.name = t.players

使用 enrich 处理器合并两个索引

enrich 处理器是另一个强大的工具，可以用于在 Elasticsearch 中合并两个索引。此处理器通过从预定义的 enrich 索引中添加数据来丰富传入文档的数据。

以下是如何使用 enrich 处理器合并两个索引的方法：

1. 首先，需要创建一个 enrich 策略。此策略定义用于丰富的索引和匹配的字段。示例如下：

PUT /_enrich/policy/my_enrich_policy
{
  "match": {
    "indices": "first_index",
    "match_field": "field_in_first_index",
    "enrich_fields": ["field_to_enrich"]
  }
}

1. 策略创建后，需要执行它：

POST /_enrich/policy/my_enrich_policy/_execute

1. 执行策略后，可以在 ingest 管道中使用 enrich 处理器来丰富传入文档的数据：

PUT /_ingest/pipeline/my_pipeline
{
  "processors": [
    {
      "enrich": {
        "policy_name": "my_enrich_policy",
        "field": "field_in_second_index",
        "target_field": "enriched_field"
      }
    }
  ]
}

在此示例中，field_in_second_index 是第二个索引中您希望用第一个索引中的数据丰富的字段。enriched_field 是将包含丰富数据的新字段。

这种方法的一个缺点是，如果 first_index 中的数据发生变化，enrich 策略需要重新执行，因为富集索引不会自动更新或与其来源索引同步。然而，如果 first_index 相对稳定，则此方法效果很好。

结论

总之，虽然 Elasticsearch 不支持传统的连接操作，但它提供了诸如 terms 查询和 enrich 处理器之类的功能，可以实现类似的效果。需要注意的是，这些方法有其局限性，应根据具体需求和数据性质谨慎使用。