# 根據查詢API更新
`_update_by_query`的最簡單的用法只是對索引中的每個文檔執行更新,而不會更改源。這對于[收集新的屬性](#picking-up-a-new-property)或其他在線映射更改非常有用。這是API:
```
POST twitter/_update_by_query?conflicts=proceed
```
他將返回類如下的信息:
```
{
"took" : 147,
"timed_out": false,
"updated": 120,
"deleted": 0,
"batches": 1,
"version_conflicts": 0,
"noops": 0,
"retries": {
"bulk": 0,
"search": 0
},
"throttled_millis": 0,
"requests_per_second": -1.0,
"throttled_until_millis": 0,
"total": 120,
"failures" : [ ]
}
```
`_update_by_query`在啟動時獲取索引的快照,并使用內部版本控制對其進行索引。這意味著如果文檔在拍攝快照和處理索引請求之間發生變化,則會發生版本沖突。當版本匹配文檔被更新并且版本號增加。
> 注意
>
> 由于內部版本控制不支持值`0`作為有效的版本號,版本等于零的文檔無法使用`_update_by_query`進行更新,并且會使請求失敗。
所有更新和查詢失敗導致`_update_by_query`中止并在響應失敗中返回。已執行的更新仍然堅持。換句話說,進程沒有回滾,只會中止。當第一個故障導致中止時,失敗批量請求返回的所有故障都會返回到故障元素中;因此,有可能會有不少失敗的實體。
如果你想簡單地計算版本沖突,不會導致`_update_by_query`中止,你可以在url設置`conflicts=proceed`或在請求體設置`"conflicts": "proceed"`。第一個例子是這樣做,因為它只是嘗試接管在線映射更改,并且版本沖突只是意味著沖突的文檔在`_update_by_query`的開始與嘗試更新文檔的時間之間更新。這很好,因為該更新將獲取在線映射更新。
返回到API格式,您可以將`_update_by_query`限制為單一類型。下面將只從`Twitter`的索引更新`tweet`類型的文件:
```
POST twitter/tweet/_update_by_query?conflicts=proceed
```
您還可以使用[Query DSL](../Query_DSL.md)限制`_update_by_query`。下面將更新用戶`kimchy`的`twitter`索引中的所有文檔:
```
POST twitter/_update_by_query?conflicts=proceed
{
"query": { //①
"term": {
"user": "kimchy"
}
}
}
```
① 該查詢必須以與[Search API](../Search_APIs/Search.md)相同的方式作為`query`的值傳遞。您也可以以與搜索api相同的方式使用`q`參數。
到目前為止,我們只是更新文檔而不改變它們的來源。這對于[收集新的屬性](#picking-up-a-new-property)來說真的很有用,但只有一半的樂趣。 `_update_by_query`支持腳本對象來更新文檔。這將增加所有`kimchy`的`tweets`上的`likes`字段:
```
POST twitter/_update_by_query
{
"script": {
"inline": "ctx._source.likes++",
"lang": "painless"
},
"query": {
"term": {
"user": "kimchy"
}
}
}
```
就像[更新API](Update_API.md)一樣,您可以設置`ctx.op`來更改執行的操作:
`noop`
如果您的腳本決定不必進行任何更改,請設置 `ctx.op ="noop"` 。這將導致`_update_by_query` 從其更新中忽略該文檔。這個沒有操作將被報告在[響應體](#response-body)的 `noop` 計數器上。
`delete`
如果您的腳本決定必須刪除該文檔,請設置`ctx.op="delete"`。刪除將在[響應體](#response-body)的 `deleted` 計數器中報告。
將`ctx.op`設置為其他任何內容都是錯誤。在`ctx`中設置任何其他字段是一個錯誤。
請注意,我們停止指定`conflict=proceed`。在這種情況下,我們希望版本沖突中止該過程,以便我們可以處理該故障。
該API不允許您移動其觸摸的文檔,只需修改其來源。這是故意的!我們沒有規定將文檔從原始位置刪除。
也可以一次性對多個索引和多個類型進行整體處理,就像搜索API一樣:
```
POST twitter,blog/tweet,post/_update_by_query
```
如果您提供`routing`則將路由復制到滾動查詢,將進程限制為與該路由值匹配的分片:
```
POST twitter/_update_by_query?routing=1
```
默認情況下`_update_by_query`使用滾動批次數量為`1000`.您可以使用URL參數`scroll_size`更改批量大小:
```
POST twitter/_update_by_query?scroll_size=100
```
`_update_by_query`也可以使用[Ingest Node](../Ingest_Node.md)功能來指定管道,如下所示:
```
PUT _ingest/pipeline/set-foo
{
"description" : "sets foo",
"processors" : [ {
"set" : {
"field": "foo",
"value": "bar"
}
} ]
}
POST twitter/_update_by_query?pipeline=set-foo
```
## URL參數
除了標準參數像`pretty`之外,“Update By Query API”還支持`refresh`、`wait_for_completion`、`wait_for_active_shards`、`timeout`以及`requests_per_second`。
發送`refresh`將在更新請求完成時更新索引中的所有分片。這不同于 Index API 的`refresh`參數,只會導致接收到新數據的分片被索引。
如果請求包含`wait_for_completion=false`,那么Elasticsearch將執行一些預檢檢查、啟動請求、然后返回一個任務,可以與[Tasks API](#docs-delete-by-query-task-api)一起使用來取消或獲取任務的狀態。Elasticsearch還將以`.tasks/task/${taskId}`作為文檔創建此任務的記錄。這是你可以根據是否合適來保留或刪除它。當你完成它時,刪除它可以讓Elasticsearch回收它使用的空間。
`wait_for_active_shards`控制在繼續請求之前必須有多少個分片必須處于活動狀態,詳見[這里](Index_API.md#index-wait-for-active-shards)。`timeout`控制每個寫入請求等待不可用分片變成可用的時間。兩者都能正確地在[Bulk API](Bulk_API.md)中工作。
`requests_per_second`可以設置為任何正數(1.4,6,1000等),來作為“delete-by-query”每秒請求數的節流閥數字,或者將其設置為`-1`以禁用限制。節流是在批量批次之間等待,以便它可以操縱滾動超時。等待時間是批次完成的時間與`request_per_second * requests_in_the_batch`的時間之間的差異。由于分批處理沒有被分解成多個批量請求,所以會導致Elasticsearch創建許多請求,然后等待一段時間再開始下一組。這是“突發”而不是“平滑”。默認值為-1。
## 響應體
JSON響應類似如下:
```
{
"took" : 639,
"updated": 0,
"batches": 1,
"version_conflicts": 2,
"retries": {
"bulk": 0,
"search": 0
}
"throttled_millis": 0,
"failures" : [ ]
}
```
`took`
```
從整個操作的開始到結束的毫秒數。
```
`updated`
```
成功更新的文檔數。
```
`batches`
```
通過查詢更新的滾動響應數量。
```
`version_conflicts`
```
根據查詢更新時,版本沖突的數量。
```
`retries`
```
根據查詢更新的重試次數。bluk 是重試的批量操作的數量,search 是重試的搜索操作的數量。
```
`throttled_millis`
```
請求休眠的毫秒數,與`requests_per_second`一致。
```
`failures`
```
失敗的索引數組。如果這是非空的,那么請求因為這些失敗而中止。請參閱 conflicts 來如何防止版本沖突中止操作。
```
## 配合Task API使用
您可以使用[Task API](../Cluster_APIs/Task_Management_API.md)獲取任何正在運行的根據查詢修改請求的狀態:
```
GET _tasks?detailed=true&actions=*/update/byquery
```
響應會類似如下:
```
{
"nodes" : {
"r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A" : {
"name" : "r1A2WoR",
"transport_address" : "127.0.0.1:9300",
"host" : "127.0.0.1",
"ip" : "127.0.0.1:9300",
"attributes" : {
"testattr" : "test",
"portsfile" : "true"
},
"tasks" : {
"r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A:36619" : {
"node" : "r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A",
"id" : 36619,
"type" : "transport",
"action" : "indices:data/write/update/byquery",
"status" : { //①
"total" : 6154,
"updated" : 3500,
"created" : 0,
"deleted" : 0,
"batches" : 4,
"version_conflicts" : 0,
"noops" : 0,
"retries": {
"bulk": 0,
"search": 0
}
"throttled_millis": 0
},
"description" : ""
}
}
}
}
}
```
① 此對象包含實際狀態。它就像是響應json,重要的添加`total`字段。 `total`是重建索引希望執行的操作總數。您可以通過添加的`updated`、`created`和`deleted`的字段來估計進度。當它們的總和等于`total`字段時,請求將完成。
使用任務id可以直接查找任務:
```
GET /_tasks/taskId:1
```
這個API的優點是它與`wait_for_completion=false`集成,以透明地返回已完成任務的狀態。如果任務完成并且`wait_for_completion=false`被設置,那么它將返回`results`或`error`字段。此功能的成本是`wait_for_completion=false`在`.tasks/task/${taskId}`創建的文檔,由你自己刪除該文件。
## 配合取消任務API使用
所有根據查詢修改都能使用[Task Cancel API](../Cluster_APIs/Task_Management_API.md)取消:
```
POST _tasks/task_id:1/_cancel
```
可以使用上面的任務API找到`task_id`。
取消應盡快發生,但可能需要幾秒鐘。上面的任務狀態API將繼續列出任務,直到它被喚醒取消自身。
## 重置節流閥
`request_per_second`的值可以在通過查詢刪除時使用`_rethrottle` API更改:
```
POST _update_by_query/task_id:1/_rethrottle?requests_per_second=-1
```
可以使用上面的任務API找到task\_id。
就像在`_update_by_query` API中設置它一樣,`request_per_second`可以是`-1`來禁用限制,或者任何十進制數字,如1.7或12,以節制到該級別。加速查詢的會立即生效,但是在完成當前批處理之后,減慢查詢的才會生效。這樣可以防止滾動超時。
## 手動切片
根據查詢修改支持[滾動切片](../Search_APIs/Request_Body_Search/Scroll.md#sliced-scroll),您可以相對輕松地手動并行化處理:
```
POST twitter/_update_by_query
{
"slice": {
"id": 0,
"max": 2
},
"script": {
"inline": "ctx._source['extra'] = 'test'"
}
}
POST twitter/_update_by_query
{
"slice": {
"id": 1,
"max": 2
},
"script": {
"inline": "ctx._source['extra'] = 'test'"
}
}
```
您可以通過以下方式驗證:
```
GET _refresh
POST twitter/_search?size=0&q=extra:test&filter_path=hits.total
```
其結果一個合理的`total`像這樣:
```
{
"hits": {
"total": 120
}
}
```
## 自動切片
你還可以讓根據查詢修改使用切片的`_uid`來自動并行的[滾動切片](../Search_APIs/Request_Body_Search/Scroll.md#sliced-scroll)。
```
POST twitter/_update_by_query?refresh&slices=5
{
"script": {
"inline": "ctx._source['extra'] = 'test'"
}
}
```
您可以通過以下方式驗證:
```
POST twitter/_search?size=0&q=extra:test&filter_path=hits.total
```
其結果一個合理的`total`像這樣:
```
{
"hits": {
"total": 120
}
}
```
將`slices`添加到`_update_by_query`中可以自動執行上述部分中使用的手動過程,創建子請求,這意味著它有一些怪癖:
- 您可以在[Task API](#docs-delete-by-query-task-api)中看到這些請求。這些子請求是具有`slices`請求任務的“子”任務。
- 獲取`slices`請求任務的狀態只包含已完成切片的狀態。
- 這些子請求可以單獨尋址,例如取消和重置節流閥。
- `slices`的重置節流閥請求將按相應的重新計算未完成的子請求。
- `slices`的取消請求將取消每個子請求。
- 由于`slices`的性質,每個子請求將不會獲得完全均勻的文檔部分。所有文件都將被處理,但有些片可能比其他片大。預期更大的切片可以有更均勻的分布。
- 帶有`slices`請求的`request_per_second`和`size`的參數相應的分配給每個子請求。結合上述關于分布的不均勻性,您應該得出結論,使用切片大小可能不會導致正確的大小文檔為`_update_by_query`。
- 每個子請求都會獲得源索引的略有不同的快照,盡管這些都是大致相同的時間。
## 挑選切片數量
在這一點上,我們圍繞要使用的`slices`數量提供了一些建議(比如手動并行化時,切片API中的`max`參數):
- 不要使用大的數字,`500`就能造成相當大的CPU抖動。
- 從查詢性能的角度來看,在源索引中使用分片數量的一些倍數更為有效。
- 在源索引中使用完全相同的分片是從查詢性能的角度來看效率最高的。
- 索引性能應在可用資源之間以`slices`數量線性擴展。
- 索引或查詢性能是否支配該流程取決于許多因素,如正在重建索引的文檔和進行`reindexing`的集群。
## 收集新的屬性
假設您創建了一個沒有動態映射的索引,用數據填充它,然后添加一個映射值來從數據中獲取更多的字段:
```
PUT test
{
"mappings": {
"test": {
"dynamic": false, //①
"properties": {
"text": {"type": "text"}
}
}
}
}
POST test/test?refresh
{
"text": "words words",
"flag": "bar"
}
POST test/test?refresh
{
"text": "words words",
"flag": "foo"
}
PUT test/_mapping/test //②
{
"properties": {
"text": {"type": "text"},
"flag": {"type": "text", "analyzer": "keyword"}
}
}
```
① 這意味著新的字段將不會被索引,只存儲在\_source中。
- - - - - -
② 將更新映射以添加新的`flag`字段。要接收新的字段,你必須重新索引所有的文檔。
搜索數據將找不到任何內容:
```
POST test/_search?filter_path=hits.total
{
"query": {
"match": {
"flag": "foo"
}
}
}
```
```
{
"hits" : {
"total" : 0
}
}
```
但是您可以發出`_update_by_query`請求來接收新映射:
```
POST test/_update_by_query?refresh&conflicts=proceed
POST test/_search?filter_path=hits.total
{
"query": {
"match": {
"flag": "foo"
}
}
}
```
```
{
"hits" : {
"total" : 1
}
}
```
將字段添加到多字段時,您可以執行完全相同的操作。
- 入門
- 基本概念
- 安裝
- 探索你的集群
- 集群健康
- 列出所有索引庫
- 創建一個索引庫
- 索引文檔創建與查詢
- 刪除一個索引庫
- 修改你的數據
- 更新文檔
- 刪除文檔
- 批量處理
- 探索你的數據
- 搜索API
- 查詢語言介紹
- 執行搜索
- 執行過濾
- 執行聚合
- 總結
- Elasticsearch設置
- 安裝Elasticsearch
- .zip或.tar.gz文件的安裝方式
- Install Elasticsearch with .zip on Windows
- Debian軟件包安裝方式
- RPM安裝方式
- Install Elasticsearch with Windows MSI Installer
- Docker安裝方式
- 配置Elasticsearch
- 安全配置
- 日志配置
- 重要的Elasticsearch配置
- 重要的系統配置
- 系統設置
- 在jvm.options中設置JVM堆大小
- 禁用swapping
- 文件描述符
- 虛擬內存
- 線程數
- DNS cache settings
- 啟動前檢查
- 堆大小檢查
- 文件描述符檢查
- 內存鎖定檢查
- 最大線程數檢查
- 最大虛擬內存檢查
- Max file size check
- 最大map數檢查
- JVM Client模式檢查
- 串行收集使用檢查
- 系統調用過濾檢查
- OnError與OnOutOfMemoryError檢查
- Early-access check
- G1GC檢查
- Elasticsearch停機
- Elasticsearch升級
- 滾動升級
- 全集群重啟升級
- 索引重建升級
- Set up X-Pack
- Installing X-Pack
- X-Pack Settings
- Watcher Settings
- Configuring Security
- Breaking changes in 6.0
- X-Pack Breaking Changes
- 重大變化
- 6.0的重大變化
- 聚合變化
- Cat API變化
- 客戶端變化
- 集群變化
- 文檔API變化
- 索引變化
- 預處理變化
- 映射變化
- Packaging變化
- Percolator變化
- 插件變化
- 索引重建變化
- 信息統計變化
- DSL查詢變化
- 設置變化
- 腳本變化
- API約定
- 多索引語法
- 索引庫名稱的日期運算
- 常用選項
- URL-based訪問控制
- 文檔APIs
- 讀寫文檔
- 索引接口
- Get接口
- Delete API
- Delete By Query API
- Update API
- Update By Query API
- Multi Get API
- Bulk API
- Reindex API
- Term Vectors
- Multi termvectors API
- ?refresh
- 搜索APIs
- Search
- URI Search
- Request Body Search
- Query
- From / Size
- Sort
- Source filtering
- Fields
- Script Fields
- Doc value Fields
- Post filter
- Highlighting
- Rescoring
- Search Type
- Scroll
- Preference
- Explain
- Version
- Index Boost
- min_score
- Named Queries
- Inner hits
- Field Collapsing
- Search After
- Search Template
- Multi Search Template
- Search Shards API
- Suggesters
- Term suggester
- Phrase Suggester
- Completion Suggester
- Context Suggester
- Returning the type of the suggester
- Multi Search API
- Count API
- Validate API
- Explain API
- Profile API
- Profiling Queries
- Profiling Aggregations
- Profiling Considerations
- Field Capabilities API
- Aggregations
- Metrics Aggregations
- 平均值聚合
- 值計數聚合(Value Count Aggregation)
- Cardinality Aggregation
- Extended Stats Aggregation
- 地理邊界聚合
- 地理重心聚合
- Max Aggregation
- Min Aggregation
- Percentiles Aggregation
- Percentile Ranks Aggregation
- Scripted Metric Aggregation
- Stats Aggregation
- Sum Aggregation
- Top hits Aggregation
- Value Count Aggregation
- Bucket Aggregations
- 鄰接矩陣聚合
- Children Aggregation
- Date Histogram Aggregation
- Date Range Aggregation
- Significant Terms Aggregation
- Filter Aggregation(過濾器聚合)
- Filters Aggregation
- Geo Distance Aggregation(地理距離聚合) 轉至元數據結尾
- GeoHash grid Aggregation(GeoHash網格聚合)
- Global Aggregation(全局聚合) 轉至元數據結尾
- Histogram Aggregation
- IP Range Aggregation(IP范圍聚合)
- Missing Aggregation
- Nested Aggregation(嵌套聚合)
- Range Aggregation(范圍聚合)
- Reverse nested Aggregation
- Sampler Aggregation
- Significant Terms Aggregation
- Significant Text Aggregation
- Terms Aggregation
- Pipeline Aggregations
- Avg Bucket Aggregation
- Derivative Aggregation(導數聚合)
- Max Bucket Aggregation
- Min Bucket Aggregation
- Sum Bucket Aggregation
- Stats Bucket Aggregation
- Extended Stats Bucket Aggregation(擴展信息桶聚合)
- Percentiles Bucket Aggregation(百分數桶聚合)
- Moving Average Aggregation
- Cumulative Sum Aggregation(累積匯總聚合)
- Bucket Script Aggregation(桶腳本聚合)
- Bucket Selector Aggregation(桶選擇器聚合)
- Serial Differencing Aggregation(串行差異聚合)
- Matrix Aggregations
- Matrix Stats
- Caching heavy aggregations
- Returning only aggregation results
- Aggregation Metadata
- Returning the type of the aggregation
- Indices APIs
- Create Index /創建索引
- Delete Index /刪除索引
- Get Index /獲取索引
- Indices Exists /索引存在
- Open / Close Index API /啟動關閉索引
- Shrink Index /縮小索引
- Rollover Index/滾動索引
- Put Mapping /提交映射
- Get Mapping /獲取映射
- Get Field Mapping /獲取字段映射
- Types Exists
- Index Aliases
- Update Indices Settings
- Get Settings
- Analyze
- Explain Analyze
- Index Templates
- 索引統計信息
- 索引段
- 索引恢復
- 索引分片存儲
- 清理緩存
- 刷新
- 同步刷新
- 重新加載
- 強制合并
- Cat APIs
- cat aliases
- cat allocation
- cat count
- cat fielddata
- cat health
- cat indices
- cat master
- cat nodeattrs
- cat nodes
- cat pending tasks
- cat plugins
- cat recovery
- cat repositories
- cat segments
- cat shards
- cat thread pool
- cat snapshots
- cat templates
- Cluster APIs
- 集群健康
- 集群狀態
- 集群統計
- 掛起的集群任務
- 集群重新路由
- Cluster Update Settings
- Nodes Stats
- Nodes Info
- Nodes Feature Usage
- Remote Cluster Info
- Task Management API
- Nodes hot_threads
- Cluster Allocation Explain API
- Query DSL
- 查詢context與過濾context
- Match All Query
- 全文搜索
- 匹配查詢
- 短語匹配查詢
- 短語前綴匹配查詢
- 多字段查詢
- 常用術語查詢
- 查詢語句查詢
- 簡單查詢語句
- Term level queries
- Term Query
- Terms Query
- Range Query
- Exists Query
- Prefix Query
- Wildcard Query
- Regexp Query
- Fuzzy Query
- Type Query
- Ids Query
- 復合查詢
- Constant Score 查詢
- Bool 查詢
- Dis Max 查詢
- Function Score 查詢
- Boosting 查詢
- Joining queries
- Has Child Query
- Has Parent Query
- Nested Query(嵌套查詢)
- Parent Id Query
- Geo queries
- GeoShape Query(地理形狀查詢)
- Geo Bounding Box Query(地理邊框查詢)
- Geo Distance Query(地理距離查詢)
- Geo Polygon Query(地理多邊形查詢)
- Specialized queries
- More Like This Query
- Script Query
- Percolate Query
- Span queries
- Span Term 查詢
- Span Multi Term 查詢
- Span First 查詢
- Span Near 查詢
- Span Or 查詢
- Span Not 查詢
- Span Containing 查詢
- Span Within 查詢
- Span Field Masking 查詢 轉至元數據結尾
- Minimum Should Match
- Multi Term Query Rewrite
- Mapping
- Removal of mapping types
- Field datatypes
- Array
- Binary
- Range
- Boolean
- Date
- Geo-point datatype
- Geo-Shape datatype
- IP datatype
- Keyword datatype
- Nested datatype
- Numeric datatypes
- Object datatype
- Text
- Token數
- 滲濾型
- join datatype
- Meta-Fields
- _all field
- _field_names field
- _id field
- _index field
- _meta field
- _routing field
- _source field
- _type field
- _uid field
- Mapping parameters
- analyzer(分析器)
- normalizer(歸一化)
- boost(提升)
- Coerce(強制類型轉換)
- copy_to(合并參數)
- doc_values(文檔值)
- dynamic(動態設置)
- enabled(開啟字段)
- eager_global_ordinals
- fielddata(字段數據)
- format (日期格式)
- ignore_above(忽略超越限制的字段)
- ignore_malformed(忽略格式不對的數據)
- index (索引)
- index_options(索引設置)
- fields(字段)
- Norms (標準信息)
- null_value(空值)
- position_increment_gap(短語位置間隙)
- properties (屬性)
- search_analyzer (搜索分析器)
- similarity (匹配方法)
- store(存儲)
- Term_vectors(詞根信息)
- Dynamic Mapping
- Dynamic field mapping(動態字段映射)
- Dynamic templates(動態模板)
- default mapping(mapping中的_default_)
- Analysis
- Anatomy of an analyzer(分析器的分析)
- Testing analyzers(測試分析器)
- Analyzers(分析器)
- Configuring built-in analyzers(配置內置分析器)
- Standard Analyzer(標準分析器)
- Simple Analyzer(簡單分析器)
- 空白分析器
- Stop Analyzer
- Keyword Analyzer
- 模式分析器
- 語言分析器
- 指紋分析器
- 自定義分析器
- Normalizers
- Tokenizers(分詞器)
- Standard Tokenizer(標準分詞器)
- Letter Tokenizer
- Lowercase Tokenizer (小寫分詞器)
- Whitespace Analyzer
- UAX URL Email Tokenizer
- Classic Tokenizer
- Thai Tokenizer(泰語分詞器)
- NGram Tokenizer
- Edge NGram Tokenizer
- Keyword Analyzer
- Pattern Tokenizer
- Simple Pattern Tokenizer
- Simple Pattern Split Tokenizer
- Path Hierarchy Tokenizer(路徑層次分詞器)
- Token Filters(詞元過濾器)
- Standard Token Filter
- ASCII Folding Token Filter
- Flatten Graph Token Filter
- Length Token Filter
- Lowercase Token Filter
- Uppercase Token Filter
- NGram Token Filter
- Edge NGram Token Filter
- Porter Stem Token Filter
- Shingle Token Filter
- Stop Token Filter
- Word Delimiter Token Filter
- Word Delimiter Graph Token Filter
- Stemmer Token Filter
- Stemmer Override Token Filter
- Keyword Marker Token Filter
- Keyword Repeat Token Filter
- KStem Token Filter
- Snowball Token Filter
- Phonetic Token Filter
- Synonym Token Filter
- Synonym Graph Token Filter
- Compound Word Token Filters
- Reverse Token Filter
- Elision Token Filter
- Truncate Token Filter
- Unique Token Filter
- Pattern Capture Token Filter
- Pattern Replace Token Filter
- Trim Token Filter
- Limit Token Count Token Filter
- Hunspell Token Filter
- Common Grams Token Filter
- Normalization Token Filter
- CJK Width Token Filter
- CJK Bigram Token Filter
- Delimited Payload Token Filter
- Keep Words Token Filter
- Keep Types Token Filter
- Classic Token Filter
- Apostrophe Token Filter
- Decimal Digit Token Filter
- Fingerprint Token Filter
- Minhash Token Filter
- Character Filters(字符過濾器)
- HTML Strip Character Filter
- Mapping Character Filter
- Pattern Replace Character Filter
- 模塊
- Cluster
- 集群級路由和碎片分配
- 基于磁盤的分片分配
- 分片分配awareness
- 分片分配過濾
- Miscellaneous cluster settings
- Scripting
- Painless Scripting Language
- Lucene Expressions Language
- Advanced scripts using script engines
- Snapshot And Restore
- Thread Pool
- Index Modules(索引模塊)
- 預處理節點
- Pipeline Definition
- Ingest APIs
- Put Pipeline API
- Get Pipeline API
- Delete Pipeline API
- Simulate Pipeline API
- Accessing Data in Pipelines
- Handling Failures in Pipelines
- Processors
- Monitoring Elasticsearch
- X-Pack APIs
- X-Pack Commands
- How To
- Testing(測試)
- Glossary of terms
- Release Notes
- X-Pack Release Notes