索引滚动是一种管理索引的策略，用于优化性能和资源利用，特别是在处理大量数据时。当索引数据量逐渐增大时，可能会出现性能下降或资源压力过大的情况。为了避免这些问题，可以使用索引滚动策略来定期创建新的索引，并将数据从旧索引滚动（移动）到新索引。
对于日志或指标（metric）类时序性强的ES索引，因为数据量大，并且写入和查询大多都是近期时间内的数据。我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引。hot索引负责最新数据的读写，可使用内存存储；warm索引负责较旧数据的读取，可使用内存或SSD存储；cold索引很少被读取，可使用大容量磁盘存储。随着时间的推移，数据不断从hot索引->warm索引->cold索引迁移。针对不同阶段的索引我们还可以调整索引的主分片数，副本数，单分片的segment数等等，更好的利用机器资源。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/ilm-rollover.html
在前面的章节中，我讲了ES从6.8版本开始默认免费支持索引生命周期管理策略的实际应用，那么今天我们继续深化讲解一下这个架构的应用，主要将ILM结合Rollover实现索引的自动滚动生成并根据属性自动管理集群索引。
MySQL的分库分表大家是非常熟悉的，在Elasticserach中有存在类似的场景需求。为了不让单个索引太过于庞大，从而引发性能变差等问题，我们常常有根据索引大小、时间等创建新索引的需求，解决方案一般有两个：
Elasticsearch 从版本6.8开始已经免费开放索引生命周期管理的功能，通过该功能我们可以实现日志索引不同阶段的细化管理进而达到实际需求。本文基于以往的索引生命周期管理知识沉淀作进一步的深化，如大家想了解ILM的相关文章，请参考如下链接：
Elasticsearch是目前大数据领域最热门的技术栈之一，腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是基于开源搜索引擎 Elasticsearch 打造的高可用、可伸缩的云端全托管 Elasticsearch 服务，完善的高可用解决方案，让业务可以放心的把重要数据存储到腾讯云 ES 中。
登陆 kibana 依次点击 Stack Management ， Index Lifecycle Policies，Create Policy 来创建ILM
Elasticsearch上海Meetup中ebay工程师提了索引生命周期管理的概念。的确，在Demo级别的验证阶段我们数据量比较小，不太需要关注索引的生命周期，一个或几个索引基本就能满足需要。所以，这也会产生一种假象，认为：“Elasticsearch不就是增删改查，毛毛雨啦”的荒诞的假象。
rollover API 使你可以根据索引大小，文档数或使用期限自动过渡到新索引。 当 rollover 触发后，将创建新索引，写别名（write alias) 将更新为指向新索引，所有后续更新都将写入新索引。
作者：gavinyao，腾讯 PCG 后台开发工程师 Elasticsearch 是目前大数据领域最热门的技术栈之一，腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是基于开源搜索引擎 Elasticsearch 打造的高可用、可伸缩的云端全托管 Elasticsearch 服务，完善的高可用解决方案，让业务可以放心的把重要数据存储到腾讯云 ES 中。 了解 ES 的索引管理方法有助于扬长避短，更好的利用 ES 的强大功能，特别是当遇到性能问题时，原因通常都可回溯至数据的索引方式以及集群中的
Index APIs： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices.html
引入索引生命周期管理的一个最重要的目的就是对大量时序数据在es读写操作的性能优化，对于日志或指标（metric）类时序性强的ES索引，因为数据量大，并且写入和查询大多都是近期时间内的数据。可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引。hot阶段索引负责最新数据的读写，可使用SSD存储；warm阶段索引负责较旧数据的读取，可使用高性能磁盘存储；cold阶段索引很少被读取，可使用大容量磁盘存储。delete阶段索引将被被删除。随着时间的推移，索引数据不断从hot阶段->warm阶段->cold阶段>delete阶段迁移。针对不同阶段的索引我们还可以调整索引的主分片数，副本数，单分片的segment数等等，更好的利用机器资源。
<1>这是日志收集的环境，索引属于时间序列，每个索引270主分片，索引大小从17T-27T左右不等;
众所周知，Elasticsearch的分片数是固定的，从确定下来就不可以改变了（除非reindex），但是在一些场景，比如存储 metric 的 TSDB、小数据量的日志存储，人们会期望在多分片快速写入数据以后，把老数据合并存储，节约过多的 cluster state 容量。从 5.0 版本开始，Elasticsearch 新提供了 shrink 接口，可以成倍数的合并分片数。至于rollover也是ES5.0后的一个重要功能，这个功能可以说取代了curator，实现了ES本身的生命周期管理。今天我们就好好讲讲这两个重要功能。
本文主要研究一下rocketmq的DailyRollingFileAppender
本文将从三个方面介绍Elasticsearch索引生命周期管理的特性，首先会介绍ES索引生命周期管理的基本原理，其次会通过一个常见的日志场景来一步步配置索引生命周期管理，最后向大家介绍在日常的ES运维工作中遇到的关于索引生命周期管理常见的问题及解决方法。
在 Elasticsearch 的日常中，有很多如存储 「系统日志」、「行为数据」等方面的应用场景，这些场景的特点是数据量非常大，并且随着时间的增长 索引 的数量也会持续增长，然而这些场景基本上只有最近一段时间的数据有使用价值或者会被经常使用（热数据），而历史数据几乎没有作用或者很少会被使用（冷数据），这个时候就需要对 索引 进行一定策略的维护管理甚至是删除清理，否则随着数据量越来越多除了浪费磁盘与内存空间之外，还会严重影响 Elasticsearch 的性能；
如果你要处理时间序列数据，则不想将所有内容连续转储到单个索引中。 取而代之的是，您可以定期将数据滚动到新索引，以防止数据过大而又缓慢又昂贵。 随着索引的老化和查询频率的降低，您可能会将其转移到价格较低的硬件上，并减少分片和副本的数量。
索引生命周期管理 (Index Lifecycle Management, ILM) 是在 Elasticsearch 在 6.6（公测版）首次引入并在 6.7 版正式推出的一项功能。ILM 旨在帮助用户更方便地管理时序数据（例如日志，指标等）。时序数据有如下几个典型的特点：
在早期的版本中，索引中的数据增长到一定量之后，如何实现无感切换，答案是通过定时任务和_rollover api
随着ELK方案在开源日志分析领域越来越流行，各种业务场景也给ELK方案带来了越来越多的挑战。本文将回顾一次真实客户案例，从使用姿势上，提供一些大集群、多日志主题场景下的集群优化思路。
在ES没有提供ILM功能以前，我们的索引生命周期管理一般是自己写脚本或者curator工具来管理的。
在上一篇文章中（Elastic Searchable snapshot功能初探），我们已经做了可搜索快照的简单演示。在总结中，我们提到：
直接从一个新概念的认知过程说下 elasticsearch data stream。
ch/qos/logback/core/rolling/RollingPolicy.java
org/apache/rocketmq/logging/inner/LoggingBuilder.java
关于人生，有人这么说：“人，生来一个人，死去一个人，所以，人生就是一个人生老病死的简称。”
在 Oracle 11.2.0.2 之后，随着一系列 SCN 耗尽问题的出现，很多补丁涌现出来，一个新的 Package 增加进来。 这个 Package 就是 DBMS_SCN。 如果你的数据库中存在这个 Package，也就意味着你已经安装具备了关于 DB Link 的修正补丁。 以下是这个包的主要函数过程以及说明，这个内容来自 Oracle 11.2.0.4 版本平台： Rem Rem $Header: rdbms/admin/dbmsscnc.sql /st_rdbms_11.2.0/1 2013/
Elasticsearch Index Lifecycle Management（ILM）是Elasticsearch的一个功能，用于管理索引的生命周期，优化索引的性能和减少存储成本。ILM可以自动执行索引的各种操作，如创建、删除、滚动、缩小等，从而帮助用户轻松地管理索引的生命周期。ILM可以帮助用户减少手动干预的工作量，使其可以更好地专注于数据分析。
在复杂的项目中，可能有一些约定的属性比如项目名称、配置文件路径等等。这些属性可能会在多个日志的配置中用到。这样就可以将这些属性配置到Log4j2的配置文件中，方便在多个Logger中共享。
在之前的文章中，我们阐述了“预警揭秘：倒计时炸弹11.2.0.4前版本DB Link必须在2019年4月升级真相”，很多读者提出了很多问题，我们在此进一步的补充和介绍一点基础知识，并给出解决方案。 我们整理了检查SCN的脚本 scnhealthcheck.sql 和文中用到的脚本，以及几篇文章的PDF版本，关注本公众号（ OraNews）回复：SCNCOMP ，你可以找到下载链接。 1这个问题严重吗？ 我想首先回答一下这个问题，可能很多人心存疑惑，这个问题严重吗？有多严重？会影响到我吗？ 首先，我们分析这个
ilm： 索引生命周期管理，把索引分为了Hot、Warm、Cold、delete阶段。
ch/qos/logback/core/rolling/helper/ArchiveRemover.java
自2019年6月23日之后，Oracle启用了 SCN 自动 Auto-Rollover 的新特性，也就是自动调整了 SCN 的增长率算法（缺省32K 每秒，允许 SCN 最高以每秒 96K 计算）。注意，这里说的自动，是指不需要用户做任何主动的变化，数据库会自动调整。
Index lifecycle management(索引生命周期管理)是elasticsearch提供的一种用于自动管理索引的生命周期的功能。允许使用者定义索引的各个阶段，从创建至删除。并允许使用者在每个阶段定义索引需要执行的特定动作。这些动作包含索引创建，rollover滚动规则， shrink收缩索引，索引降冷，删除索引等动作。极大程度的降低了elasticsearch索引管理的成本。
作者：腾讯云 ES 团队 背景概述 当您有日志、监控等持续产生的时序数据存储需求时，通常通过滚动Elasticsearch索引的方式完成，该方式虽然能帮忙您完成基本的数据管理功能，但是仍然需要结合索引模版、索引生命周期管理、索引别名等实现较完整的索引管理，有一定的使用门槛。另外也有一定的索引维护成本，例如需准确的进行索引分片数预估，避免索引分片数不足影响写入可用性、不合理的索引分片数设置导致分片数过多影响集群稳定性，以及索引所在节点故障阻塞写入时需要介入滚动新的索引等问题。 为了解决这些问题，腾讯云Ela
索引(Index)是Elasticsearch中最重要的概念之一，也是整个Elasticsearch操作的基础，它是相互关联的文档的一个集合。在Elasticsearch种，数据存储为 JSON 文档，每个文档将一组键（字段或属性的名称）与其对应的值（字符串、数字、布尔值、日期、地理位置或其他类型的数据）相关联，Elasticsearch 使用一种称为倒排索引的数据结构，旨在实现非常快速的全文搜索。倒排索引列出了出现在任何文档中的每个唯一单词，并标识了每个单词出现的所有文档。
环境：OEL 5.7 + Oracle 10.2.0.5 背景：Oracle发布的两篇关于2019年6月份将自动调整高版本数据库的SCN COMPATIBILITY的MOS文章引起了很多客户的恐慌，尤其是起初Oracle对10g版本未提供任何补丁。我这里结合业界多位Oracle ACE专家的系列文章，在自己的实验环境做了系列验证总结。
代码@1：索引的配置属性。请详细参考如下博文： 代码@2：定义映射，有点类似于关系型数据库中的定义表结构，详情请参考：Elasticsearch Mapping parameters（主要参数一览）、Elasticsearch Mapping类型映射概述与元字段详解 代码@3：为索引指定别名设置。
作者：matrix 被围观: 1,771 次 发布时间：2013-09-20 分类：Wordpress 兼容并蓄 | 无评论 »
墨墨导读：本文介绍了ElasticSearch的必备知识：从入门、索引管理到映射详解。
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