Elasticsearch 数据分层架构深度解析

Elasticsearch 数据分层架构深度解析

elasticsearch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/elas/elasticsearch

数据分层概述

Elasticsearch 的数据分层（Data Tiers）是一种将集群节点按照不同硬件配置和数据处理需求进行分类的架构设计。这种分层设计允许用户根据数据的访问频率、更新频率和存储成本等因素，将数据自动分配到最适合的存储层级中。

数据分层架构主要包含五个层级：

1. 内容层（Content Tier）：处理产品目录等非时序数据的索引和查询
2. 热层（Hot Tier）：处理日志、指标等时序数据的索引，存储最新且频繁访问的数据
3. 温层（Warm Tier）：存储访问频率较低且很少更新的时序数据
4. 冷层（Cold Tier）：存储极少访问且基本不更新的时序数据
5. 冻结层（Frozen Tier）：存储几乎不访问且永不更新的时序数据

各层级的详细解析

内容层（Content Tier）

内容层是处理非时序数据的核心层级，典型应用场景包括：

• 产品目录管理
• 文章档案存储
• 用户信息数据库

技术特点：

• 数据价值随时间变化不大，无需迁移到其他层级
• 节点优化重点在于查询性能而非IO吞吐量
• 需要配置1个或多个副本保证高可用性
• 系统索引和非数据流索引默认分配到此层

硬件建议：

• 优先考虑CPU处理能力而非存储速度
• 适合处理复杂搜索和聚合操作

热层（Hot Tier）

热层是时序数据进入Elasticsearch的第一站，处理：

• 最新日志数据
• 实时指标数据
• 高频访问的时序数据

技术特点：

• 需要同时优化读写性能
• 必须配置1个或多个副本
• 数据流中的新索引默认分配到此层

硬件建议：

• 使用高性能SSD存储
• 需要更多硬件资源支持高吞吐量

温层（Warm Tier）

温层存储近期几周的时序数据，特点是：

• 查询频率低于热层数据
• 更新操作较少但仍可能发生
• 需要配置1个或多个副本

硬件建议：

• 性能要求低于热层
• 可使用成本较低的硬件配置

冷层（Cold Tier）

冷层适用于长期存储但很少查询的数据，提供两种存储方式：

1. 完全挂载索引（Fully Mounted Indices）：

   • 基于可搜索快照技术
   • 无需副本，节省约50%存储空间
   • 只读模式
   • 需要配置快照仓库

2. 常规索引：

   • 可写但需要副本
   • 不节省存储空间
   • 可使用成本更低的硬件

冻结层（Frozen Tier）

冻结层是数据的最终归宿，特点包括：

• 极少被查询的历史数据
• 使用部分挂载索引（Partially Mounted Indices）技术
• 存储成本比温层降低高达20倍
• 查询性能较慢（需要从快照仓库加载数据）
• 必须配置快照仓库

数据分层配置实践

云环境配置

在Elasticsearch云服务中：

1. 默认包含共享的热层和内容层（不可删除）
2. 创建部署时可添加温层、冷层或冻结层
3. 现有部署可通过编辑配置添加新层级

自管理环境配置

在自建集群中，通过elasticsearch.yml配置节点角色：

node.roles: ["data_hot", "data_content"]

特别建议：

• 冻结层使用专用节点
• 同一层级节点应保持相似的硬件配置，避免性能热点问题

数据迁移机制

Elasticsearch提供两种数据迁移方式：

1. 自动迁移：

   • 索引生命周期管理（ILM）自动注入迁移操作
   • 默认启用，按策略自动在层级间迁移数据

2. 手动控制：

   • 通过设置"enabled": false禁用自动迁移
   • 使用分配操作（allocate action）手动指定分配规则

性能优化建议

1. 存储优化：

   • 热层使用高速SSD
   • 冷层/冻结层可使用成本更低的存储

2. 硬件配置：

   • 同一层级节点保持硬件配置一致
   • 根据层级特点优化CPU、内存和存储配比

3. 副本策略：

   • 热层和温层必须配置副本
   • 冷层完全挂载索引无需副本

通过合理利用Elasticsearch的数据分层架构，可以在保证查询性能的同时，显著降低长期数据存储的成本，实现数据全生命周期的智能化管理。

elasticsearch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/elas/elasticsearch