分析索引磁盘使用量 API
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此功能处于技术预览阶段，可能会在未来版本中更改或删除。Elastic 将努力修复任何问题，但技术预览版中的功能不受官方 GA 功能的支持 SLA 的约束。
分析索引或数据流中每个字段的磁盘使用情况。此 API 可能不支持在先前 Elasticsearch 版本中创建的索引。小型索引的结果可能不准确，因为 API 可能不会分析索引的某些部分。
response = client.indices.disk_usage( index: 'my-index-000001', run_expensive_tasks: true ) puts response
POST /my-index-000001/_disk_usage?run_expensive_tasks=true
请求编辑
POST /<target>/_disk_usage
路径参数编辑
-
<target> - （必填，字符串）用于限制请求的数据流、索引和别名的逗号分隔列表。建议对单个索引（或数据流的最新后备索引）执行此 API，因为 API 会消耗大量资源。
查询参数编辑
-
allow_no_indices -
（可选，布尔值）如果为
false，则如果任何通配符表达式、索引别名 或_all值仅针对缺少或关闭的索引，则请求将返回错误。即使请求针对其他打开的索引，此行为也适用。例如，如果索引以foo开头但没有索引以bar开头，则针对foo*,bar*的请求将返回错误。默认为
true。 -
expand_wildcards -
（可选，字符串）通配符模式可以匹配的索引类型。如果请求可以定位数据流，则此参数确定通配符表达式是否匹配隐藏数据流。支持逗号分隔值，例如
open,hidden。有效值为-
all - 匹配任何数据流或索引，包括 隐藏的 数据流或索引。
-
open - 匹配打开的、非隐藏的索引。也匹配任何非隐藏数据流。
-
closed - 匹配关闭的、非隐藏的索引。也匹配任何非隐藏数据流。数据流不能关闭。
-
hidden - 匹配隐藏数据流和隐藏索引。必须与
open、closed或两者结合使用。 -
none - 不接受通配符模式。
默认为
open。 -
-
flush - （可选，布尔值）如果为
true，则 API 会在分析之前执行刷新。如果为false，则响应可能不包括未提交的数据。默认为true。 -
ignore_unavailable - （可选，布尔值）如果为
false，则如果请求针对缺少或关闭的索引，则请求将返回错误。默认为false。 -
run_expensive_tasks - （必填，布尔值）分析字段磁盘使用量非常耗费资源。要使用 API，必须将此参数设置为
true。默认为false。 -
wait_for_active_shards -
（可选，字符串）在继续操作之前必须处于活动状态的分片副本数。设置为
all或任何正整数，最大为索引中的分片总数 (number_of_replicas+1)。默认值：1，即主分片。请参阅 活动分片。
示例编辑
response = client.indices.disk_usage( index: 'my-index-000001', run_expensive_tasks: true ) puts response
POST /my-index-000001/_disk_usage?run_expensive_tasks=true
API 返回
{
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"my-index-000001": {
"store_size": "929mb",
"store_size_in_bytes": 974192723,
"all_fields": {
"total": "928.9mb",
"total_in_bytes": 973977084,
"inverted_index": {
"total": "107.8mb",
"total_in_bytes": 113128526
},
"stored_fields": "623.5mb",
"stored_fields_in_bytes": 653819143,
"doc_values": "125.7mb",
"doc_values_in_bytes": 131885142,
"points": "59.9mb",
"points_in_bytes": 62885773,
"norms": "2.3kb",
"norms_in_bytes": 2356,
"term_vectors": "2.2kb",
"term_vectors_in_bytes": 2310,
"knn_vectors": "0b",
"knn_vectors_in_bytes": 0
},
"fields": {
"_id": {
"total": "49.3mb",
"total_in_bytes": 51709993,
"inverted_index": {
"total": "29.7mb",
"total_in_bytes": 31172745
},
"stored_fields": "19.5mb",
"stored_fields_in_bytes": 20537248,
"doc_values": "0b",
"doc_values_in_bytes": 0,
"points": "0b",
"points_in_bytes": 0,
"norms": "0b",
"norms_in_bytes": 0,
"term_vectors": "0b",
"term_vectors_in_bytes": 0,
"knn_vectors": "0b",
"knn_vectors_in_bytes": 0
},
"_primary_term": {...},
"_seq_no": {...},
"_version": {...},
"_source": {
"total": "603.9mb",
"total_in_bytes": 633281895,
"inverted_index": {...},
"stored_fields": "603.9mb",
"stored_fields_in_bytes": 633281895,
"doc_values": "0b",
"doc_values_in_bytes": 0,
"points": "0b",
"points_in_bytes": 0,
"norms": "0b",
"norms_in_bytes": 0,
"term_vectors": "0b",
"term_vectors_in_bytes": 0,
"knn_vectors": "0b",
"knn_vectors_in_bytes": 0
},
"context": {
"total": "28.6mb",
"total_in_bytes": 30060405,
"inverted_index": {
"total": "22mb",
"total_in_bytes": 23090908
},
"stored_fields": "0b",
"stored_fields_in_bytes": 0,
"doc_values": "0b",
"doc_values_in_bytes": 0,
"points": "0b",
"points_in_bytes": 0,
"norms": "2.3kb",
"norms_in_bytes": 2356,
"term_vectors": "2.2kb",
"term_vectors_in_bytes": 2310,
"knn_vectors": "0b",
"knn_vectors_in_bytes": 0
},
"context.keyword": {...},
"message": {...},
"message.keyword": {...}
}
}
}