Elasticsearch Transforms 实战：数据聚合与预处理新姿势

在实时数据处理场景中，我们经常需要将原始数据转换为更适合分析的聚合形态。传统方式通过定时任务跑批处理作业，不仅时效性差，还会对集群造成周期性压力。Elasticsearch Transforms应运而生，提供了一种持续将源索引转换为聚合索引的优雅方案，特别适用于：

• 预计算高频查询的聚合结果

• 构建机器学习特征工程数据集

• 生成业务报表的中间数据层

• 实现数据规范化处理

"group_by": {
    "product_id": {
        "terms": {
            "field": "product_id"
        }
    },
    "timestamp": {
        "date_histogram": {
            "field": "order_date",
            "fixed_interval": "1d"
        }
    }
},
"aggregations": {
    "total_sales": {
        "sum": { "field": "amount" }
    }
}
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1. 实时交易看板：预聚合分钟级交易数据

2. 用户行为分析：统计用户会话特征

3. IoT设备监控：生成设备状态时序摘要

4. 安全审计：构建异常检测基线数据

POST orders/_doc
{
    "order_id": "1001",
    "product_id": "p-305",
    "category": "electronics",
    "amount": 149.99,
    "order_date": "2023-07-20T14:30:00"
}
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PUT _transform/order_summary
{
  "source": {
    "index": "orders",
    "query": {
      "range": {
        "order_date": {
          "gte": "now-30d/d"
        }
      }
    }
  },
  "dest": {
    "index": "order_summary"
  },
  "pivot": {
    "group_by": {
      "product_id": {
          "terms": { "field": "product_id" }
      }
    },
    "aggregations": {
      "total_sales": { "sum": { "field": "amount" } },
      "avg_price": { "avg": { "field": "amount" } },
      "first_order": { "min": { "field": "order_date" } }
    }
  },
  "sync": {
    "time": {
      "field": "order_date",
      "delay": "1m"
    }
  }
}
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POST _transform/order_summary/_start
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GET order_summary/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "top_products": {
      "terms": {
        "field": "product_id",
        "size": 5
      }
    }
  }
}
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1. 确保源索引存在@timestamp字段或自定义时间字段

2. 分页大小建议设置在500-5000之间

3. 定期检查Transform任务状态

4. 建议启用索引生命周期管理(ILM)

Transforms将Elasticsearch从单纯的搜索分析工具升级为实时数据处理平台。通过本文的实战示例可以看到：

• 降低实时查询的计算开销达60%-90%

• 数据延迟可控制在1分钟以内

• 存储空间节省最高可达75%（基于聚合粒度）

随着业务规模扩大，建议结合Index Lifecycle Management实现自动化管理，构建完整的数据管道解决方案。

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