面试题：ElasticSearch索引映射版本管理：基础变更理解

Question

在ElasticSearch中，当索引映射发生版本变化时，例如从一个较低版本升级到较高版本，可能会涉及哪些常见的字段类型变更？请举例说明如何处理这些变更以确保数据的兼容性和查询功能不受影响。

Answer 1

常见字段类型变更

1. 文本字段类型变更：例如从 string 类型（在旧版本中广泛使用）变更为 text 与 keyword 类型（Elasticsearch 5.0+ 引入）。string 类型比较通用，而 text 类型用于全文搜索，keyword 类型用于精确匹配。
2. 日期字段类型变更：日期格式的兼容性问题，不同版本对日期格式的支持略有差异。例如旧版本可能支持更宽松的日期格式，新版本可能要求更严格的 ISO 8601 标准格式。
3. 数值字段类型变更：如从 long 变更为 integer 等不同精度的数值类型，可能因数据范围不同导致数据丢失。

处理变更确保兼容性和查询功能不受影响的方法

1. 文本字段类型变更处理：
   • 升级前：对 string 类型字段进行索引时，如果该字段既用于全文搜索又用于精确匹配，需要进行多字段映射，类似如下配置：

{
    "mappings": {
        "properties": {
            "my_string_field": {
                "type": "string",
                "fields": {
                    "keyword": {
                        "type": "string",
                        "index": "not_analyzed"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

- **升级后**：将映射转换为新的 `text` 和 `keyword` 类型，如下：

{
    "mappings": {
        "properties": {
            "my_string_field": {
                "type": "text",
                "fields": {
                    "keyword": {
                        "type": "keyword"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

- **数据迁移**：如果可能，在升级过程中使用 Elasticsearch 的 `reindex` API 对数据进行重新索引，以确保新的字段类型能够正确处理数据。例如：

POST _reindex
{
    "source": {
        "index": "old_index"
    },
    "dest": {
        "index": "new_index"
    }
}

2. 日期字段类型变更处理：
   • 统一日期格式：在升级前，通过脚本或应用程序逻辑，将所有日期数据转换为新版本支持的严格日期格式（如 ISO 8601）。
   • 重新索引：升级后，同样使用 reindex API 对包含日期字段的索引进行重新索引，以确保日期字段能被正确解析和查询。
3. 数值字段类型变更处理：
   • 数据范围检查：在升级前，检查数值数据是否在新类型的取值范围内。如果可能存在超出范围的数据，需要进行相应处理，如截断、告警或调整数据逻辑。
   • 重新索引：升级后，使用 reindex API 对索引进行重新索引，确保数值字段以新的类型存储和查询。