ElasticStack學習（八）：ElasticSearch索引模板與聚合分析初探
一、Index Template與Dynamic Template的概念
1、Index Template：它是用來根據提前設定的Mappings和Settings，並按照一定的規則，自動匹配到新建立的索引上。
1）模板僅是一個索引被建立時才會起作用，修改模板並不會影響已建立的索引；
2）可以設定多個索引模板，這些設定會被merge在一起；
3）通過指定order的數值，控制merge的過程；
2、Index Template的工作方式如下：
當一個索引被建立時，會執行如下操作：
1）應用ElasticSearch預設的Mappings和Settings；
2）應用order數值低的Index Template中的設定；
3）應用order數值高的Index Template中的設定，之前的設定會被覆蓋；
4）建立索引時，使用者此時進一步指定了索引的Mappings和Settings，那麼覆蓋之前模板中的設定；
3、Dynamic Template：根據ElasticSearch識別的資料型別，結合欄位名稱，動態設定欄位型別。
1）例如：所有的字串型別可以設定成keyword，或者關閉keyword欄位；
2）例如：凡是Is開頭的欄位都設定成Boolean；
3）例如：凡是Long開頭的都設定成Long；
如下圖所示：
Dynamic Template是定義在索引的Mappings中的，有一個模板名稱，匹配規則是一個數組，同時可以將符合規則的欄位進行Mapping。
二、Index Template與Dynamic Template使用
1、Index Template
1）通過建立一個dynamic mapping的索引，會發現日期型別推斷成功，而數值型別被推斷成text型別。
2）建立一個可以識別以test字元開頭的索引模板，同時將日期識別設定為false，將數值識別設定為true。會發現日期會推斷為text型別，數值型別推斷正常。
3）在建立索引時，設定settings的值，會覆蓋模板設定資訊。
2、Dynamic Template
建立的索引進行mappings設定
通過對mapping資訊的讀取可以發現，is開頭的欄位是boolean型別，duty欄位是keyword型別，匹配name開頭的欄位，將資訊可以copy_to到fullname欄位中，不匹配middle字尾的欄位資訊。
當對fullname欄位搜尋關於middle欄位的資訊時，搜尋不到結果，當搜尋first或者lastname時，可以搜尋到結果。
三、聚合的說明（Aggregation）
1、ElasticSearch聚合的優勢
1）ElasticSearch除了搜尋外，還提供了針對ElasticSearch資料進行統計分析的功能；
相對於Hadoop而言，ElasticSearch在這方面實時性高，比Hadoop的T+1更及時。
2）通過聚合，會得到一個數據的概覽，這樣就可以分析和總結全套的資料，而不是僅僅能尋找單個文件；
3）易用性，只需要一條語句，就可以從ElasticSearch中得到分析結果，從而避免在客戶端實現分析邏輯；
2、聚合的分類
1）Bucket Aggregation：一些列滿足特定條件的文件集合，其相當於SQL中的Group By；
2）Metric Aggregation：一些數學運算，可以對文件欄位進行統計分析；
其相當於SQL中對於欄位進行運算的函式，如Sum、Count等。它除了可以在欄位上進行計算，還可以在指令碼產生的結果上進行計算。
大多數Metric是數學計算，輸出一個值，如：min/max/sum/avg/cardinality。
部分支援輸出多個值，如：stats/percentiles/percentile_ranks。
3）Pipeline Aggregation：對其他的聚合結果進行二次聚合；
4）Matrix Aggregation：支援對多個欄位的操作並提供一個結果矩陣；
3、聚合的使用
1）Bucket Aggregation
2）Metric Aggregation
注意：在做聚合分析時，應將aggs前面的size設定為0，否則會返回查詢結果，而不是聚合結果。如果寫成20，聚合結果也能統計出來，只是在查詢結果的後面。
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知識學習來源：阮一鳴：《Elasticsearch核心技術與實戰》