Elasticsearch同时保存到两个索引

Elasticsearch 允许你在同一个集群内创建并同时保存文档到多个索引，这样做有以下几个常见的原因：

1. 数据分隔：你可以将不同类型的数据存储在不同的索引中，比如用户数据、日志数据等，方便查询和分析。

2. 版本控制：通过将不同版本的历史数据存放在不同索引，可以更好地支持时间旅行搜索。

3. 管理和查询优化：如果需要对某些数据执行特定类型的查询，如实时搜索和离线分析，可以选择不同的索引来满足性能需求。

4. 容错性和备份策略：可以设置主索引和副本索引，提高数据的可用性和恢复速度。

要在 Elasticsearch 中同时保存到两个索引，你可以采用以下几种方式之一：

1. 使用 `index` 动词的 `into` 参数：在更新操作时指定 `into` 关键字，例如 `doc = { ... }; client.update(index="index1", id=1, body=doc, into=["index2"])`。

2. 分片级别的路由（Routing）：如果你希望基于某个字段将文档分配到特定的索引，可以在更新操作时设置 `routing` 属性。

3. 事件驱动架构：使用 Elasticsearch 的管道 (Pipeline) 或者 Logstash 配合 Beats（如 Filebeat 或 Logstash），可以在数据收集阶段就将其发送到多个目标索引。

记得在设计这种策略时要考虑索引的维护成本，以及查询的复杂性。同时，应该合理地规划索引的生命周期管理，包括删除过期索引以保持资源的有效利用。

相关问题

es如何在一个索引内保存一个集合

在Elasticsearch中，可以使用多个方式来保存一个集合。以下是其中的两种方法：

1. 使用nested类型：可以使用nested类型来保存一个包含多个子文档的集合。每个子文档都有一个独立的_score，并且可以单独查询或排序。nested类型的文档只能通过nested查询来检索。

2. 使用parent/child类型：可以使用parent/child类型来保存一个包含多个子文档的集合。每个子文档都有一个独立的_score，并且可以单独查询或排序。parent/child类型的文档可以通过parent查询或child查询来检索。

需要根据实际需求选择适合的方法来保存集合。

以下案例建立了一个索引模板，定义匹配以order名称开头的索引，并建立两个索引别名，一个是保存全量的数量：all_order，一个是保存近期14天的数据：recent_14d_order

在数据库管理或搜索引擎优化中，创建索引模板是一种预设索引结构的方式，它允许你在满足特定模式的数据上自动应用索引，提高查询性能。例如，如果你有一个名为"orders"的表，其中包含了大量的订单记录，你可以定义一个索引模板，指定只对以"order_"开头的列进行索引。

具体操作步骤可能会因使用的数据库系统（如MySQL、MongoDB、Elasticsearch等）而异，但通常涉及以下内容：

1. **创建索引模板**：在SQL中，这可能是一个存储过程或DDL（数据定义语言）命令，如在MySQL的InnoDB引擎中，可以这样编写：

   CREATE INDEX TEMPLATE order_index_template ON orders (column_name) WHERE column_name LIKE 'order_%';

这里`column_name`是你想要基于其前缀创建索引的实际列名。

2. **创建索引别名**：索引别名提供了一种更友好的方式引用特定类型的索引。例如：
- `CREATE ALIAS all_order_index FOR order_index_template;`
- `CREATE ALIAS recent_14d_order_index AS order_index_template WHERE column_name >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 14 DAY);`

这样，`all_order_index`将返回所有历史订单，而`recent_14d_order_index`则仅包含最近14天内的订单。