Elasticsearch索引管理-reindex重建索引
一个field的设置是不能被修改的，如果要修改一个field，那么应该重新按照新的mapping，建立一个index，然后将数据批量查询出来，重新用bulk api写入新index中。
批量查询的时候，建议采用scroll api，并且采用多线程并发的方式来reindex数据，每次scroll就查询指定日期的一段数据，交给一个线程即可。
具体操作步骤：
（1）一开始，依靠dynamic mapping，插入数据，但是不小心有些数据是2017-01-01这种日期格式的，所以ES自动将这种格式的field映射为了date类型，实际上他应该是string类型。这时候我们插入hello这类词语就会报错，因为他已经默认是date类型了
PUT /my_index/my_type/3
{
"title" : "2017-01-01"
}GET my_index/_mapping/my_type
结果
{
"my_index": {
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"title": {
"type": "date"
}
}
}
}
}
}结果表明，ES的dynamic mapping自动将日志格式的字符串给映射为了date类型
（2）当我们向索引中加入string类型的title值的时候就会报错
PUT /my_index/my_type/4
{
"title" : "hello world"
}返回结果
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "mapper_parsing_exception",
"reason": "failed to parse [title]"
}
],
"type": "mapper_parsing_exception",
"reason": "failed to parse [title]",
"caused_by": {
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Invalid format: \"hello world\""
}
},
"status": 400
}（3）如果此时想修改title的类型，那么是不可能的
PUT /my_index/_mapping/my_type
{
"properties": {
"title" : {
"type": "text"
}
}
}返回结果
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "mapper [title] of different type, current_type [date], merged_type [text]"
}
],
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "mapper [title] of different type, current_type [date], merged_type [text]"
},
"status": 400
}结果表明：field一旦被创建就不可能被更改类型。
（4）此时，唯一办法就是进行reindex，也就是说，重新建立一个新的索引，将旧索引的数据查询出来，再导入新索引。
（5）如果说旧索引的名字是old_index，新索引的名字是new_index，终端java应用，已经在使用old_index在操作了，难道还要去停止线上的java应用，修改用户正在使用的index为new_index，再重启java服务吗？这个过程中，一定会导致用户正在浏览，但是突然就无法访问了的情况。
（6）所以说，给java应用一个别名，这个别名是指向旧索引的，java应用先用着，java应用先用good_index alias来操作，此时实际指向的是旧的index（my_index）
PUT /my_index/_alias/good_index
此时我们去查good_index
GET /good_index/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}返回结果：
{
"took": 4,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "my_index",
"_type": "my_type",
"_id": "3",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "2017-01-01"
}
}
]
}
}结果表明：现在good_index就是my_index的别名，good_index指向了my_index。
（7）新建一个index，调整其title的类型为string
PUT /my_index_new
{
"mappings": {
"my_type" : {
"properties": {
"title" : {
"type": "string"
}
}
}
}
}（8）使用scroll api将数据批量查询出来
GET /my_index/_search?scroll=1m
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": ["_doc"],
"size": 1
}这里size：1，是因为我们没有那么多的数据。所以就模拟一下，真实场景可能成千上万，看自己的数据量了。
返回结果
{
"_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAASFVFnJyRk9uQ0IzUndxS094YUlleUxuVXcAAAAAAAEhVhZyckZPbkNCM1J3cUtPeGFJZXlMblV3AAAAAAABIVcWcnJGT25DQjNSd3FLT3hhSWV5TG5VdwAAAAAAASFYFnJyRk9uQ0IzUndxS094YUlleUxuVXcAAAAAAAEhWRZyckZPbkNCM1J3cUtPeGFJZXlMblV3",
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": null,
"hits": [
{
"_index": "my_index",
"_type": "my_type",
"_id": "3",
"_score": null,
"_source": {
"title": "2017-01-01"
},
"sort": [
0
]
}
]
}
}（9）采用bulk api将scroll查出来的一批数据，批量写入新索引
POST /_bulk
{"index": {"_index" : "my_index_new", "_type" : "my_type", "_id" : "3"}}
{"title" : "2017-01-01"}（10）反复循环8~9次，查询一批又一批的数据出来，采取bulk api将每一批数据批量写入新索引
（11）将goods_index alias切换到my_index_new上去，java应用会直接通过index别名使用心得索引中的数据，java应用程序不需要停机，零提交，高可用
POST /_aliases
{
"actions" : [
{"remove" : {"index" : "my_index", "alias" : "goods_index"}},
{"add" : {"index" : "my_index_new", "alias" : "goods_index"}}
]
}（12）直接通过goods_index别名来查询是否okGET /goods_index/my_type/_search
返回结果
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "my_index_new",
"_type": "my_type",
"_id": "3",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "2017-01-01"
}
}
]
}
}大功告成！！！