是否应该在elasticsearch中对非日志数据使用基于时间的索引？

在Elasticsearch中，是否应该对非日志数据使用基于时间的索引，这个问题的答案并不是绝对的，而是取决于具体的使用场景和需求。

基于时间的索引（Time-based Indexing）是一种常见的索引策略，它将数据按照时间进行分片存储，以便更高效地查询和管理时间相关的数据。在许多场景下，使用基于时间的索引可以带来以下优势：

1. 快速查询：基于时间的索引允许在特定时间段内快速检索数据，尤其适用于时间序列数据的查询，如日志数据分析、监控指标分析等。
2. 数据分析：通过基于时间的索引，可以方便地进行数据聚合、统计和分析，如计算某个时间段内的平均值、最大值、最小值等。
3. 数据清理：对于一些需要保留一段时间的数据，基于时间的索引可以简化数据清理的过程，只需删除旧的索引即可。
4. 数据归档：基于时间的索引可以帮助将历史数据归档到低成本的存储层，如冷存储或者离线存储，以节约成本并保留历史数据。

然而，并不是所有非日志数据都适合使用基于时间的索引。以下是一些需要考虑的因素：

1. 数据访问模式：如果数据的访问模式不仅仅是按时间，而是需要经常进行随机访问或者根据其他属性进行查询，那么基于时间的索引可能并不是最优选择。
2. 数据量和频率：如果数据量很小或者数据的写入频率很低，可能没有必要使用基于时间的索引，因为查询效率的提升可能并不明显。
3. 存储和计算成本：基于时间的索引需要额外的存储空间来维护索引结构，并且可能需要更多的计算资源进行索引维护和查询处理。因此，在考虑使用基于时间的索引时，需要评估存储和计算成本是否可以接受。

综上所述，是否应该在Elasticsearch中对非日志数据使用基于时间的索引，取决于具体的使用场景和需求。如果数据的访问模式主要是按时间进行查询，并且对查询速度和数据分析有较高要求，那么使用基于时间的索引是合理的选择。否则，可以考虑其他索引策略来满足实际需求。

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