-Data Stream
time_series data에 사용한다. time_series data들은 growing 속도가 매우 빠르기 때문에, 여러 인덱싱이 필요하다.
우리가 똑같은 구조의 indexing을 편리하게 (자동 인덱싱) 하기 위해서 data stream 기능이 elastic search에 추가가 되었다. 이러한 방식을 backing-indexing이라고 한다.
기존 alias 방식은 우리가 수동적으로 인덱싱을 해야해서 불편함
data stream에서 Write operation은 가장 뒤 backing_index에 수행되게 된다. 특정한 인덱스로의 쓰기 수행은 할 수 없다.
(수정하고 싶다면 update_by_query나 delete_by_query 문을 사용해라)
-Index Template
인덱스의 구조를 미리 정의해놓은 일종의 이미지 파일 느낌이다. 인덱스 패턴을 사용해 적용시킬 인덱스들을
자동으로 찾는다. data스트림과 pipeline을 적용 시킬 있다.
"composed of" : 절 안에 만들어둔 component_template 의 name을 setting해줌으로써, 컴포넌트 템플릿을 인덱스 템플릿에 적용시킬 수 있다.
Dynamic templates 와 index templates의 차이점 :
Dynamic templates는 인덱스의 field type을 특정 조건을 통하여 변경해주는 것이고 ,
Index templates는 우리가 시계열 데이터를 indexing할 때, 같은 구조의 settings와 mappings를 제공해주기 위해서
만들어 놓은 틀이다.
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