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在索引时间序列数据（如日志或指标）时，您无法无限期地写入单个索引。为了满足您的索引和搜索性能要求并管理资源使用情况，您会写入一个索引，直到达到某个阈值，然后创建一个新索引并开始写入它。使用滚动索引使您能够
- 优化活动索引以在高性能的热节点上实现高吞吐量。
- 优化温节点上的搜索性能。
- 将较旧的、访问频率较低的数据移至成本较低的冷节点，
- 根据您的保留策略删除数据，方法是删除整个索引。
我们建议使用 数据流 来管理时间序列数据。数据流会自动跟踪写入索引，同时将配置降至最低。
每个数据流都需要一个 索引模板，其中包含
- 数据流的名称或通配符 (
*) 模式。 - 数据流的时间戳字段。此字段必须映射为
date或date_nanos字段数据类型，并且必须包含在索引到数据流的每个文档中。 - 创建每个支持索引时应用的映射和设置。
数据流专为仅追加数据而设计，其中数据流名称可用作操作（读取、写入、滚动、收缩等）目标。如果您的用例需要就地更新数据，则可以使用 索引别名 来管理时间序列数据。但是，还需要执行一些配置步骤和概念
- 一个索引模板，指定系列中每个新索引的设置。您会优化此配置以进行摄取，通常使用与热节点数量相同的碎片数。
- 一个索引别名，引用整个索引集。
- 一个被指定为写入索引的单个索引。这是处理所有写入请求的活动索引。在每次滚动时，新索引将成为写入索引。
当索引滚动时，先前索引的年龄会更新以反映滚动时间。此日期（而不是索引的 creation_date）用于索引生命周期管理 min_age 阶段计算。 了解更多.
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ILM 和数据流生命周期（在 [预览] 此功能处于技术预览阶段，可能会在将来的版本中更改或删除。Elastic 将努力解决任何问题，但技术预览中的功能不受官方 GA 功能支持 SLA 的约束。 ]) 使您能够根据索引大小、文档数量或年龄等条件自动滚动到新索引。当触发滚动时，会创建一个新索引，写入别名会更新为指向新索引，所有后续更新都将写入新索引。
根据大小、文档数量或年龄滚动到新索引比基于时间的滚动更可取。在任意时间滚动通常会导致许多小型索引，这会对性能和资源使用情况产生负面影响。
空索引不会滚动，即使它们具有关联的 max_age，否则会导致滚动发生。策略可以通过添加 "min_docs": 0 条件来覆盖此行为，并明确选择加入滚动空索引。这也可以通过将 indices.lifecycle.rollover.only_if_has_documents 设置为 false 来在集群范围内禁用。
如果一个或多个分片包含 200000000 个或更多文档，则滚动操作会隐式地始终滚动数据流或别名。通常，分片在达到 200M 个文档之前很久就会达到 50GB，但这对于空间效率高的数据集来说并非如此。如果分片包含超过 200M 个文档，则搜索性能很可能会受到影响。这是内置限制的原因。