Elasticsearch ILM 热温冷架构索引迁移与 Shrink Action 及 Force Merge 优化 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊 Elasticsearch 中一个非常重要的主题：热温冷架构下的索引迁移，以及如何利用 Shrink Action 和 Force Merge 进行优化。 我们将深入探讨这些概念，并通过实际的代码示例来演示如何在生产环境中应用它们。 一、热温冷架构简介 在处理大规模时间序列数据时，Elasticsearch 的热温冷架构是一种常见的优化策略。 其核心思想是将数据按照访问频率和存储需求进行分层，从而实现成本效益的最大化。 层级 数据特点 存储介质 优化策略 热数据层（Hot Tier） 近期数据，频繁读写 高性能存储（SSD） 高索引速度，快速检索 温数据层（Warm Tier） 较旧数据，读写频率降低 成本较低的存储（HDD） 降低资源消耗，优化查询性能 冷数据层（Cold Tier） 历史数据，极少访问 廉价存储（对象存储） 最小化存储成本，归档备份 热温冷架构的核心目标： 优化性能：热数据层使用高性能存储，保证快速读写。 降低成本 …
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