co.elastic.clients:elasticsearch-java:8.6.2 Java Api 对百万数据的索引重命名性能优化

要对百万数据的 Elasticsearch 索引进行重命名，可以尝试以下性能优化方法：

1. 执行重命名操作时，尽量避免在同一节点上同时执行其他繁重的操作，以减少节点的负载和竞争。

2. 可以考虑将索引分成多个分片，然后在多个节点上执行并行的重命名操作。这可以通过设置索引的分片数来实现，例如：

PUT /my_index/_settings
{
  "index": {
    "number_of_shards": 5
  }
}

这将将索引分成 5 个分片，每个分片都可以在不同的节点上处理。

3. 使用 Elasticsearch Bulk API 执行批量操作。Bulk API 可以一次性处理多个操作，从而提高索引重命名的性能，例如：

POST /_bulk
{ "update": { "_id": "1", "_index": "my_index", "_type": "_doc" } }
{ "doc": { "name": "new_name" } }
{ "update": { "_id": "2", "_index": "my_index", "_type": "_doc" } }
{ "doc": { "name": "new_name" } }
...

这将在一次 API 调用中更新多个文档的名称，而不是逐个更新。

4. 在执行重命名操作之前，可以考虑关闭索引的刷新机制。刷新操作会将新数据写入磁盘，从而增加索引重命名的时间和开销。可以使用以下命令关闭索引的刷新机制：

POST /my_index/_settings
{
  "index": {
    "refresh_interval": "-1"
  }
}

这将关闭索引的刷新机制。在执行完索引重命名操作后，可以使用以下命令重新启用刷新机制：

POST /my_index/_settings
{
  "index": {
    "refresh_interval": "1s"
  }
}

这将每秒钟执行一次索引刷新操作。请注意，关闭刷新机制可能会导致某些查询结果不准确，因为查询可能会返回尚未刷新的数据。