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一、为什么需要 Transforms?
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
二、Transforms 核心概念
1. Pivot(透视转换)
基于分组的聚合操作,支持多级嵌套聚合。例如统计每个产品的日销售额:
"group_by": {"product_id": {"terms": {"field": "product_id"}},"timestamp": {"date_histogram": {"field": "order_date","fixed_interval": "1d"}}},"aggregations": {"total_sales": {"sum": { "field": "amount" }}}
2. Continuous Mode(持续模式)
从7.8版本开始支持的增量处理模式,仅消费新到达的文档,显著降低计算开销。
三、典型应用场景
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
四、实战:构建电商订单聚合视图
步骤1:准备示例数据
POST orders/_doc{"order_id": "1001","product_id": "p-305","category": "electronics","amount": 149.99,"order_date": "2023-07-20T14:30:00"}
步骤2:创建Transform任务
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"}}}
步骤3:启动Transform任务
POST _transform/order_summary/_start
步骤4:验证结果
GET order_summary/_search{"size": 0,"aggs": {"top_products": {"terms": {"field": "product_id","size": 5}}}}
五、注意事项
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)
六、总结
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。
关于公司
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