文章十五：ElasticSearch 运用ingest加工索引数据
ingest简单介绍
他是es中的独立的数据处理加工的模块，等同于是轻量级的ETL(数据的抽取，转换，加载)，类似于logstash,使用的是popeline的管道处理模型。
应用场景
数据写入，数据更新，构建大宽表，索引重建，共享处理
常规应用实战
创建ingest
PUT _ingest/pipeline/shijian_test { "description": "尝试创建ingest pipeline", "processors": [ { "set": { "field": "shijian", "value": "小黑黑" } }, { "remove": { "field": "age" } } ] }虚拟执行命令：
POST _ingest/pipeline/shijian_test/_simulate { "docs": [ { "_index":"chen", "_source":{ "name":"lihua" } } ] }ingest场景应用-数据写入：
真实场景中执行数据写入，执行pipeLine进行数据的处理：
POST ingest_test/_doc?pipeline=shijian_test { "name":"lisi", "age":11, "class":"11" } PUT ingest_test/_doc/1?pipeline=shijian_test { "name":"lihua", "age":10 }使用这种方式进行数据的插入的话，这个数据在执行的时候就会被ingest进行处理，达到我们数据处理的作用。
ingest场景应用-数据更新：
原始数据一开始就在我们的索引中，但是需要对他进行处理，使用ingest进行数据的更新
POST ingest_test/_update_by_query?pipeline=shijian_test { "query": { "match": { "name": "lihua" } } }ingest场景应用-索引重建：
在使用reindex重建索引时，指定pipeline这个字段
POST _reindex { "source": { "index":"kibana_sample_data_flights" }, "dest": { "index": "ingest_test", "pipeline": "shijian_test" } }ingest访问索引meta元数据访问
PUT _ingest/pipeline/shijian_test { "description": "创建ingest", "processors": [ { "set": { "field": "_meta.index", "value": "{{_index}}" } }, { "set": { "field": "_meta.id", "value": "{{_id}}" } }, { "set": { "field": "_meta.timestamp", "value": "{{_ingest.timestamp}}" } } ] }通过这种方式我们可以在数据的meta数据中拿到我们需要的数据。
PUT index_test/_doc/1?pipeline=shijian_test {"name":"lihua"} GET index_test/_search { "took": 466, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": { "value": 1, "relation": "eq" }, "max_score": 1, "hits": [ { "_index": "index_test", "_id": "1", "_score": 1, "_source": { "name": "lihua", "_meta": { "index": "index_test", "id": "1", "timestamp": "2026-04-29T13:19:55.617899914Z" } } } ] } }ingest访问索引source源数据：
在创建的时候我们可以从原有的数据中，获取到_source中的数据的语法如下：
PUT _ingest/pipeline/shijian_test { "description": "创建ingest", "processors": [ { "set": { "field": "new_name", "value": "{{name}}" } }, { "set": { "field": "new_source_name", "value": "{{_source.name}}" } } ] }高级实战应用：
if逻辑条件判断
PUT _ingest/pipeline/shijian_test { "description": "测试使用if语句", "processors": [ { "set": { "if": "ctx.age==10", "field": "class", "value": 3 } } ] }ignore_failure和on_failure属性
创建ingest之后，如果我们在命令中执行了实际上没有的字段或者是出现了错误的时候，终端请求，抛出异常，下面的例子会展示出来这个问题，在实际的开发中我们可以通过高级的属性来解决这个问题。
ignore_failure：默认是false,是否在执行数据处理的时候，当前处理的字段出现错误时，忽略这个错误，如果忽略，则继续执行
on_failure：
在不忽略问题的时候，如果出现问题的时候，执行什么语句。
PUT _ingest/pipeline/shijian_test { "description": "测试使用if语句", "processors": [ { "set": { "if": "ctx.age==10", "field": "class", "value": 3 } }, { "remove": { "field": "text", "ignore_failure": false, "on_failure": [ { "remove":{ "filed":"name" } } ] } } ] }但是在实际开发中，出现问题直接报错还是很正常的事情，可以帮助我们发现问题和解决问题。
pipeline多管道执行
我们在执行之前创建多个ingest管道，之后使用多个管道执行任务
#创建两个管道 PUT _ingest/pipeline/test_001 { "description": "001号", "processors": [ { "set": { "field": "name", "value": "lihua" } } ] } PUT _ingest/pipeline/test_002 { "description": "002号", "processors": [ { "set": { "field": "age", "value": 11 } } ] } #创建高级管道,绑定两个管道 PUT _ingest/pipeline/number_sum_pipeline { "processors": [ { "pipeline": { "name": "test_001" } }, { "pipeline": { "name": "test_002" } } ] } #查询数据 GET index_test/_search #执行命令插入数据 PUT index_test/_doc/1?pipeline=number_sum_pipeline { "class":1 }script+ingest处理数据问题
假设我们在实际的存储中，存储的一个人的姓名但是是分开存储的，这是我们使用脚本将他合并到一起，使用这个例子展示一下应用。
PUT _ingest/pipeline/name_ingest { "processors": [ { "script": { "source": """ String first_name = ctx.f_name; String last_name = ctx.l_name; ctx.name = [first_name,first_name,last_name] """, "lang": "painless" } } ] } PUT index_test/_doc/1?pipeline=name_ingest { "f_name":"li", "l_name":"hua" }执行之后，进行查询时他的返回结果是：
{ "took": 68, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": { "value": 1, "relation": "eq" }, "max_score": 1, "hits": [ { "_index": "index_test", "_id": "1", "_score": 1, "_source": { "f_name": "li", "name": [ "li", "li", "hua" ], "l_name": "hua" } } ] } }