Elasticsearch查询慢、效率低、磁盘不够用？索引生命周期管理帮您解决

对于时间序列数据，会随着时间的积累越来越大，您可以通过索引生命周期管理ILM（Index Lifecycle Management）定期将数据滚动到新索引，防止因数据过大影响查询效率和成本。随着索引的老化和查询频率的降低，您可以将其转移到价格较低的磁盘上，并减少分片和副本的数量。本文以管理Heartbeat数据为例，介绍通过ILM管理索引的方法。

索引生命周期管理ILM是指ES对索引进行设置、创建、打开、关闭、删除的全生命周期管理的过程。ES（6.6.0及以上版本）提供了ILM功能，将索引生命周期分为4个阶段：hot、warm、cold、delete。其中hot阶段主要负责对索引进行滚动更新操作，warm、cold、delete阶段主要负责进一步处理滚动更新后的数据，详细说明如下。

阶段	描述
hot	主要处理时序数据的实时写入。可根据索引的文档数、大小、时长决定是否调用rollover API来滚动更新索引。
warm	索引不再写入，主要用来提供查询。
cold	索引不再更新，查询很少，查询速度会变慢。
delete	数据将被删除。

本文使用的测试场景如下：

业务场景中存在大量的heartbeat-*时序索引，并且每天单个索引大小都为4MB左右。当数据越来越多时，shard数量也会越来越多，导致集群负载增加。所以需要指定不同的滚动更新策略，在hot阶段滚动更新heartbeat-*开头的历史监控索引，warm阶段对索引进行分片收缩及段合并，cold阶段将数据从hot节点迁移到warm（冷数据）节点，delete阶段定期删除索引数据。
本文使用阿里云Elasticsearch进行演示。阿里云Elasticsearch兼容开源Elasticsearch的功能，以及Security、Machine Learning、Graph、APM等商业功能，致力于数据分析、数据搜索等场景服务。支持5.5.3、6.3.2、6.7.0、6.8.0和7.4.0等多个版本，并提供了商业插件X-Pack服务。在开源Elasticsearch的基础上提供企业级权限管控、安全监控告警、自动报表生成等功能。单击此处即可免费试用。

操作流程

1. 准备工作

   创建阿里云ES实例、开启自动创建索引功能、配置公网地址访问白名单。

2. 步骤一：在Heartbeat下配置ILM

   在heartbeat.yml中开启阿里云ES的生命周期管理功能，并配置其参数。配置完成并启动后，系统会自动在对应阿里云ES实例中生成Heartbeat索引模板。

3. 步骤二：创建ILM策略

   通过ilm policy API创建生命周期管理策略，该策略用来定义索引滚动更新和归档的条件。

4. 步骤三：为ILM策略关联索引模板

   为上一步创建的生命周期管理策略关联Heartbeat索引模板。

5. 步骤四：为索引关联ILM策