如果每个表中的数据在elasticsearch中的相同索引内增加，如何处理

Question

为数据库中的多个表创建的索引。在一段时间内，几张桌子的记录增加了，而且几张桌子有数百万张记录。但最初它有数百个记录。因此，如果记录数量增加，如何提高性能。 1）我们是否需要将表从旧索引移动到新创建的索引 要么 2）增加现有索引的节点和分片，从而提高性能。

所以我正在寻找更好的解决方案，如果我的要求不明确，请告诉我。

请有人回答。

Answer 1

听起来你应该考虑使用基于时间序列的索引，所以 你会为每一天或每月（或任何时间段）创建一个索引 想要）然后你可以使用像这样的工具 curator来管理它们。这样你就有了 如何处理旧索引更灵活，比如关闭它们，删除 它们，或使用优化API强制合并它们。

Answer 2

如果您已经遇到性能问题，那就更难了。由于在索引创建时修改了分片数，因此您必须将数据重新索引到具有更多分片的新索引。

如果您有无限增长的表（例如日志），请提前计划基于时间的索引。如果您的数据不是基于时间的，那么您可以执行相同的操作。使用模板自动创建索引和别名，以便您可以查询它们作为一个索引。

这里没有黄金法则，但是一旦你知道你的索引如何针对1M记录的用例进行扩展，你就可以通过主存储器（db）中的id进行一些自动索引。所有你需要做的就是，当索引选择要写入的正确索引时（因为你不能使用别名进行索引），查询通过别名是透明的。对于大多数应用来说，这是一个小改动。