Laufzeitfelder in Elasticsearch
Mit Laufzeitfeldern, der Elastic-Implementierung von Schema-on-Read, können Sie Daten schnell und flexibel nach Elasticsearch importieren und mühelos auf Änderungen reagieren. Nur Elastic bietet sowohl die rasante Geschwindigkeit von Schema-on-Write und die extreme Flexibilität von Schema-on-Read.
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Beim Ingestieren neuer Daten wissen Sie womöglich noch nicht, wie die Daten später durchsucht werden. Und das ist völlig in Ordnung. Mit Laufzeitfeldern können Sie das vorzeitige Definieren von Feldern übersprungen, um Zeit zu sparen, und die Felder dynamisch erstellen. Außerdem können Sie Ihre Laufzeitfelder jederzeit als indexierte Felder auf den nächsten Index übertragen, um sie schneller zu durchsuchen.
Gerade als Ihr Cluster zufrieden im Hintergrund arbeitet, ändert sich eine Log-Meldung und macht Ihr Index-Mapping kaputt. Mit Laufzeitfeldern müssen Sie nicht von vorne anfangen. Stattdessen können Sie die weiterhin gültigen Felder behalten und neue Felder für die Änderungen in Ihren Daten dynamisch erstellen.
Mit Laufzeitfeldern können Sie auch neue Analyseformen für bereits indexierte Daten definieren. Erstellen Sie ein neues Laufzeitfeld als beliebige Kombination vorhandener Felder und verwenden Sie es in einer Abfrage oder Visualisierung. Bei Bedarf gelten diese Änderungen nur für Sie, damit Sie die Daten erkunden können, ohne andere Personen zu beeinträchtigen.
Fehler passieren manchmal. Ohne Laufzeitfelder müssen Sie das Index-Mapping korrigieren und die Daten neu indexieren, wodurch die Ausfalldauer zunimmt. Mit Laufzeitfeldern können Sie einen Schatten für das fehlerhafte Feld festlegen und den Fehler sofort beheben, ohne die Daten neu zu indexieren. Auf diese Weise sind Sie flexibler und beschleunigen Ihre QA, was wiederum Kosten einspart.
Laufzeitfelder bieten Flexibilität, damit Sie schnell auf Änderungen in den Daten reagieren können, die Sie indexieren. Sie können uns gerne in den Kibana Dev Tools folgen und selbst herausfinden, wie einfach Sie Laufzeitfelder dynamisch erstellen können. Wir haben zu jedem Schritt einen Kommentar mit zusätzlichen Details hinzugefügt.
#In this index template, we've defined two fields,
#timestamp and response_code, which will be created
#when we ingest the data. We've also defined a
#dynamic runtime field mapping. Any other fields
#will be runtime fields.
PUT _index_template/my_dynamic_index
{
"index_patterns": [
"my_dynamic_index-*"
],
"template": {
"mappings":{
"dynamic": "runtime",
"properties": {
"timestamp": {
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd"
},
"response_code": {
"type": "integer"
}
}
}
}
}
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