一.前言 在 Elasticsearch 的日常中,有很多如存储 系统日志.行为数据等方面的应用场景,这些场景的特点是数据量非常大,并且随着时间的增长 索引 的数量也会持续增长,然而这些场景基本上只有最近一段时间的数据有使用价值或者会被经常使用(热数据),而历史数据几乎没有作用或者很少会被使用(冷数据),这个时候就需要对 索引 进行一定策略的维护管理甚至是删除清理,否则随着数据量越来越多除了浪费磁盘与内存空间之外,还会严重影响 Elasticsearch 的性能: 在 Elastic Stack…