1、重建索引

一个field的设置是不能被修改的，如果要修改一个Field，那么应该重新按照新的mapping，建立一个index，然后将数据批量查询出来，重新用bulk api写入index中

批量查询的时候，建议采用scroll api，并且采用多线程并发的方式来reindex数据，每次scoll就查询指定日期的一段数据，交给一个线程即可

（1）一开始，依靠dynamic mapping，插入数据，但是不小心有些数据是2017-01-01这种日期格式的，所以title这种field被自动映射为了date类型，实际上它应该是string类型的

PUT /my_index/my_type/3
 {
   "title": "2017-01-03"
 }{
   "my_index": {
     "mappings": {
       "my_type": {
         "properties": {
           "title": {
             "type": "date"
           }
         }
       }
     }
   }
 }

（2）当后期向索引中加入string类型的title值的时候，就会报错

PUT /my_index/my_type/4
 {
   "title": "my first article"
 }{
   "error": {
     "root_cause": [
       {
         "type": "mapper_parsing_exception",
         "reason": "failed to parse [title]"
       }
     ],
     "type": "mapper_parsing_exception",
     "reason": "failed to parse [title]",
     "caused_by": {
       "type": "illegal_argument_exception",
       "reason": "Invalid format: \"my first article\""
     }
   },
   "status": 400
 }（3）如果此时想修改title的类型，是不可能的
PUT /my_index/_mapping/my_type
 {
   "properties": {
     "title": {
       "type": "text"
     }
   }
 }{
   "error": {
     "root_cause": [
       {
         "type": "illegal_argument_exception",
         "reason": "mapper [title] of different type, current_type [date], merged_type [text]"
       }
     ],
     "type": "illegal_argument_exception",
     "reason": "mapper [title] of different type, current_type [date], merged_type [text]"
   },
   "status": 400
 }

（4）此时，唯一的办法，就是进行reindex，也就是说，重新建立一个索引，将旧索引的数据查询出来，再导入新索引

（5）如果说旧索引的名字，是old_index，新索引的名字是new_index，终端java应用，已经在使用old_index在操作了，难道还要去停止java应用，修改使用的index为new_index，才重新启动java应用吗？这个过程中，就会导致java应用停机，可用性降低

（6）所以说，给java应用一个别名，这个别名是指向旧索引的，java应用使用这个别名来获取数据，java应用先用goods_index alias来操作，此时实际指向的是旧的my_index

PUT /my_index/_alias/goods_index

（7）新建一个index，调整其title的类型为string

PUT /my_index_new
 {
   "mappings": {
     "my_type": {
       "properties": {
         "title": {
           "type": "text"
         }
       }
     }
   }
 }

（8）使用scroll api将数据批量查询出来

GET /my_index/_search?scroll=1m
 {
     "query": {
         "match_all": {}
     },
     "sort": ["_doc"],
     "size":  1
 }{
   "_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAADpAFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAA6QRY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3AAAAAAAAOkIWNG9uc1RZVlpUakd2SWo5X3NwV3oydwAAAAAAADpDFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAA6RBY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3",
   "took": 1,
   "timed_out": false,
   "_shards": {
     "total": 5,
     "successful": 5,
     "failed": 0
   },
   "hits": {
     "total": 3,
     "max_score": null,
     "hits": [
       {
         "_index": "my_index",
         "_type": "my_type",
         "_id": "2",
         "_score": null,
         "_source": {
           "title": "2017-01-02"
         },
         "sort": [
           0
         ]
       }
     ]
   }
 }

（9）采用bulk api将scoll查出来的一批数据，批量写入新索引

POST /_bulk
 { "index":  { "_index": "my_index_new", "_type": "my_type", "_id": "2" }}
 { "title":    "2017-01-02" }（10）反复循环8~9，查询一批又一批的数据出来，采取bulk api将每一批数据批量写入新索引
（11）将goods_index alias切换到my_index_new上去，java应用会直接通过index别名使用新的索引中的数据，java应用程序不需要停机，零提交，高可用
POST /_aliases
 {
     "actions": [
         { "remove": { "index": "my_index", "alias": "goods_index" }},
         { "add":    { "index": "my_index_new", "alias": "goods_index" }}
     ]
 }

2. 倒排序索引

倒排序索引包含如下内容：
（1）包含这个关键词的document list
（2）包含这个关键词的所有document的数量：IDF（inverse document frequency）
（3）这个关键词在每个document中出现的次数：TF（term frequency）
（4）这个关键词在这个document中的次序
（5）每个document的长度：length norm
（6）包含这个关键词的所有document的平均长度

 

倒排索引不可变的好处

（1）不需要锁，提升并发能力，避免锁的问题
（2）数据不变，一直保存在os cache中，只要cache内存足够
（3）filter cache一直驻留在内存，因为数据不变
（4）可以压缩，节省cpu和io开销

倒排索引不可变的坏处：每次都要重新构建整个索引