elasticsearch 常用 endpoint

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环境信息

  • elasticsearch 8.8.2

集群状态

查看集群健康状态

Elasticsearch 的集群监控信息中包含了许多的统计数据，其中最为重要的一项就是 集群健康 ， 它在 status 字段中展示为 green 、 yellow 或者 red 。

  • green - 所有的主分片和副分片都正常运行
  • yellow - 所有主分片都正常运行，但不是所有的副本分片都正常运行
  • red - 有主分片没能正常运行

分片 概念说明

$ curl 'http://localhost:9200/_cluster/health'
{"cluster_name":"elasticsearch","status":"green","timed_out":false,"number_of_nodes":1,"number_of_data_nodes":1,"active_primary_shards":1,"active_shards":1,"relocating_shards":0,"initializing_shards":0,"unassigned_shards":0,"delayed_unassigned_shards":0,"number_of_pending_tasks":0,"number_of_in_flight_fetch":0,"task_max_waiting_in_queue_millis":0,"active_shards_percent_as_number":100.0}

$ curl 'http://localhost:9200/_cluster/health?pretty'
{
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "status" : "green",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 1,
  "number_of_data_nodes" : 1,
  "active_primary_shards" : 1,
  "active_shards" : 1,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 0,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 100.0
}

查看集群节点信息

使用 _cat/nodes API 可以获取集群中所有节点的信息，包括它们的 IP 地址、堆内存使用情况、CPU 使用情况等。

# curl -u elastic:XhScf5Jqw -XGET 'http://172.31.25.229:9200/_cat/nodes?pretty'
172.31.25.229 58 98  9 1.86 2.27 2.36 dilm    - node-1
172.31.30.249 54 98 10 2.05 2.12 2.30 dilm    - node-2
172.31.21.225 65 91  0 0.00 0.04 0.05 dfilmrt * node-3

# curl -u elastic:XhScf5Jqw -XGET 'http://172.31.25.229:9200/_cat/nodes?v'
ip            heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
172.31.25.229           51          99  10    2.11    2.33     2.37 dilm      -      node-1
172.31.30.249           49          99   9    1.96    2.06     2.25 dilm      -      node-2
172.31.21.225           40          91   0    0.03    0.04     0.05 dfilmrt   *      node-3

输出信息说明

  • heap.percent - JVM 堆内存使用的百分比。这是节点分配给 Java 虚拟机堆的内存使用量的百分比。
  • ram.percent - 节点的物理内存（RAM）使用率的百分比
  • cpu - 节点的CPU使用率百分比
  • node.role - 节点的角色。各个字母含义如下
    • d - 代表数据节点 Data Node。负责存储数据，执行与数据相关的操作，如 CRUD（创建、读取、更新、删除）、搜索和聚合。
    • i - 代表摄取节点 Ingest Node。用于预处理文档，然后再将其索引到 Elasticsearch 中，它们可以运行摄取管道，这些管道可以执行各种转换，如提取数据、转换数据格式、添加信息等。
    • l - 代表机器学习节点 Machine Learning Node。机器学习节点专门用于运行Elasticsearch的机器学习功能，它们可以分析数据，识别模式，执行异常检测等。
    • m - 代表主节点 Master Node。主节点负责管理集群的全局状态，例如哪些索引存在，哪个节点是哪个索引的一部分等，它们还负责集群重新分片、索引创建、删除等操作。
    • r - 代表远程集群客户端节点 Remote Cluster Client Node。这些节点用于连接到远程集群，它们使得可以从一个集群中执行跨集群搜索和其他操作
    • t - 代表转换节点 Transform Node。转换节点用于运行 Elasticsearch 中的转换任务，这些任务可以将现有的 Elasticsearch 索引数据重新整理和汇总成新的索引。
  • * - 表示这个节点是当前的主节点。

使用 _nodes/stats 查看集群中所有节点的详细状态和统计信息

# curl -u elastic:XhScf5JqwVsSQwHe -XGET 'http://172.31.25.229:9200/_nodes/stats?pretty'
{
  "_nodes" : {
    "total" : 3,
    "successful" : 3,
    "failed" : 0
  },
  "cluster_name" : "es-cluster",
  "nodes" : {
    "TrQqg_8HTDiKBt6t8Z1JVw" : {
      "timestamp" : 1699941330544,
      "name" : "node-1",
      "transport_address" : "172.31.25.229:9300",
      "host" : "172.31.25.229",
      "ip" : "172.31.25.229:9300",
      "roles" : [
        "ingest",
        "master",
        "data",
        "ml"
      ],
      "attributes" : {
        "ml.machine_memory" : "133483876352",
        "xpack.installed" : "true",
        "ml.max_open_jobs" : "20"
      },
      "indices" : {
        "docs" : {
          "count" : 1725702315,
          "deleted" : 0
        },
        "store" : {
          "size_in_bytes" : 1766657662877
        },
        "indexing" : {
          "index_total" : 28053218,
          "index_time_in_millis" : 6610781,
          "index_current" : 1,
          "index_failed" : 0,
          "delete_total" : 0,
          "delete_time_in_millis" : 0,
          "delete_current" : 0,
          "noop_update_total" : 0,
          "is_throttled" : false,
          "throttle_time_in_millis" : 0
        },
        ...

参考以下命令查看指定节点的详细状态和统计信息，Endpoint 格式参考 _nodes/{nodeId}/stats?pretty

# curl -u elastic:XhScf5JqwVsSQwHe -XGET 'http://172.31.25.229:9200/_nodes/TrQqg_8HTDiKBt6t8Z1JVw/stats?pretty' 
{
  "_nodes" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "cluster_name" : "es-cluster",
  "nodes" : {
    "TrQqg_8HTDiKBt6t8Z1JVw" : {
      "timestamp" : 1699941591263,
      "name" : "node-1",
      "transport_address" : "172.31.25.229:9300",
      "host" : "172.31.25.229",
      "ip" : "172.31.25.229:9300",
      "roles" : [
        "ingest",
        "master",
        "data",
        "ml"
      ],
      "attributes" : {
        "ml.machine_memory" : "133483876352",
        "xpack.installed" : "true",
        "ml.max_open_jobs" : "20"
      },
      "indices" : {
        "docs" : {
          "count" : 1726608289,
          "deleted" : 0
        },
        "store" : {
          "size_in_bytes" : 1768415039992
        },
        "indexing" : {
          "index_total" : 29016441,
          "index_time_in_millis" : 6829570,
          "index_current" : 0,
          "index_failed" : 0,
          "delete_total" : 0,
          "delete_time_in_millis" : 0,
          "delete_current" : 0,
          "noop_update_total" : 0,
          "is_throttled" : false,
          "throttle_time_in_millis" : 0
        },

获取集群级别的信息和统计数据

/?pretty 参数的主要作用为通过添加缩进和换行增强输出的可读性

$ curl 'http://localhost:9200/?pretty'
{
  "name" : "b5f96e32c638",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "UAiC0qVVT-Ov4nJFvoE1HA",
  "version" : {
    "number" : "8.8.2",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "tar",
    "build_hash" : "98e1271edf932a480e4262a471281f1ee295ce6b",
    "build_date" : "2023-06-26T05:16:16.196344851Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "9.6.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "7.17.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "7.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

索引及文档管理

创建或者添加索引

索引概念说明。索引(index) 在 Elasticsearch 中有多个含义 [3]

  • 索引（名词）：

    一个 索引(index) 类似于传统关系数据库中的一个 数据库 ，是一个存储关系型文档的地方。 索引 (index) 的复数词为 indices 或 indexes。

  • 索引（动词）：

    索引一个文档 就是存储一个文档到一个 索引 （名词）中以便被检索和查询。这非常类似于 SQL 语句中的 INSERT 关键词，除了文档已存在时，新文档会替换旧文档情况之外。

  • 倒排索引：

    关系型数据库通过增加一个 索引 比如一个 B树（B-tree）索引 到指定的列上，以便提升数据检索速度。Elasticsearch 和 Lucene 使用了一个叫做 倒排索引 的结构来达到相同的目的。

使用以下 url 可以添加名为 blogs 的索引。在索引建立的时候就已经确定了主分片数，但是副分片数可以随时修改。索引在默认情况下会被分配 5 个主分片。以下示例演示了创建 3 个主分片和一份副本（每个主分片拥有一个副本）的 index

PUT /blogs
{
   "settings" : {
      "number_of_shards" : 3,
      "number_of_replicas" : 1
   }
}

curl 命令操作如下

$ curl -X PUT 'localhost:9200/blogs' -H "Content-Type: application/json" -d '{"settings": {"number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 1}}'
{"acknowledged":true,"shards_acknowledged":true,"index":"blogs"}

重新查看集群 健康状态

$ curl 'localhost:9200/_cluster/health/?pretty'
{
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "status" : "yellow",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 1,
  "number_of_data_nodes" : 1,
  "active_primary_shards" : 4,
  "active_shards" : 4,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 3,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 57.14285714285714
}

集群状态为 yellow。表示所有主分片都正常运行，但是 副本分片没有全部处于正常状态。本示例中使用的单节点集群，因此所有副本都处于 unassigned_shards 状态。

调整分片的副本数量

在运行中的集群上是可以动态调整副本分片数目的，我们可以按需伸缩集群

PUT /blogs/_settings
{
   "number_of_replicas" : 2
}

查看集群中所有的索引

# curl -u elastic:password1 -XGET "http://localhost:9200/_cat/indices?pretty"
green open .fleet-file-data-endpoint-000001                             HvLnz66ATPu3y-V7_LWiGw 1 1   0 0   494b   247b
green open .internal.alerts-observability.logs.alerts-default-000001    qLVSX-3jTNSEJ5TUei8xeg 1 1   0 0   494b   247b
green open .internal.alerts-observability.metrics.alerts-default-000001 No3BDeiPSS-Fc9VLC1_Bmw 1 1   0 0   494b   247b
green open .fleet-file-data-agent-000001                                8bD6W2sVROuRew13axuZtA 1 1   0 0   494b   247b
green open metrics-endpoint.metadata_current_default                    BGeiP6xhT2ChBVlgGBDrGQ 1 1   0 0   494b   247b
green open .internal.alerts-observability.slo.alerts-default-000001     8mwwuFYZRoKhEwnZgP-fAg 1 1   0 0   494b   247b
green open .fleet-files-agent-000001                                    IPWzmYjyTCicpe92zEXVwg 1 1   0 0   494b   247b
green open .ds-filebeat-8.8.2-2023.07.28-000001                         U3A3AD3-R2KjiYXJaApgRQ 1 1 100 0 62.2kb 31.1kb
green open .fleet-files-endpoint-000001                                 NTH-qwe1R6aPNLZKoHu8Yg 1 1   0 0   494b   247b
green open .internal.alerts-security.alerts-default-000001              FnDUGt2SQN2qd4aztKtYXQ 1 1   0 0   494b   247b
green open .internal.alerts-observability.apm.alerts-default-000001     l-nS3wQtQ3KptM4b93mosA 1 1   0 0   494b   247b
green open .internal.alerts-observability.uptime.alerts-default-000001  VD8sDy64TZSWW2ArhdrSjQ 1 1   0 0   494b   247b

索引文档

我们可以提供自定义的 _id 值，或者让 index API 自动生成。 [4]

使用自定义 ID 索引文档

PUT /{index}/{type}/{id}
{
  "field": "value",
  ...
}

举个例子，如果我们的索引称为 website ，类型称为 blog ，并且选择 123 作为 ID ，那么索引请求应该是下面这样：

$ curl -X PUT 'localhost:9200/website/_doc/123?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{
  "title": "My first blog entry",
  "text":  "Just trying this out...",
  "date":  "2014/01/01"
}'



Elasticsearch 响应体如下所示：

{
  "_index" : "website",
  "_id" : "123",
  "_version" : 2,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 1,
  "_primary_term" : 1
}

新版本中已经没有了 {type} 概念，已经废弃，可以使用 _doc 代替。否则报错

$ curl -X PUT 'localhost:9200/website/blog/123' -H 'Content-Type: application/json' -d '{
  "title": "My first blog entry",
  "text":  "Just trying this out...",
  "date":  "2014/01/01"
}'
{"error":"no handler found for uri [/website/blog/123] and method [PUT]"}

Elasticsearch 自动生成 ID

如果你的数据没有自然的 ID， Elasticsearch 可以帮我们自动生成 ID 。 请求的结构调整为： 不再使用 PUT (用这个 URL 存储这个文档)， 而是使用 POST (存储文档在这个 URL 命名空间下)。

$ curl -X POST 'localhost:9200/website/_doc/?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{
  "title": "My first blog entry",
  "text":  "Just trying this out...",
  "date":  "2014/01/01"
}'

除了 _id 是 Elasticsearch 自动生成的，响应的其他部分和 使用自定义 ID 索引文档 的类似：

{
  "_index" : "website",
  "_id" : "E6bZZ4kB3MyoSII6u2fy",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 2,
  "_primary_term" : 1
}

取回一个文档

为了从 Elasticsearch 中检索出文档，我们仍然使用相同的 _index , _type , 和 _id ，但是 HTTP 方法更改为 GET [5]

$  curl 'localhost:9200/website/_doc/123?pretty'

{
  "_index" : "website",
  "_id" : "123",
  "_version" : 2,
  "_seq_no" : 1,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "title" : "My first blog entry",
    "text" : "Just trying this out...",
    "date" : "2014/01/01"
  }
}


响应体中 found 字段为 true 表示文档已经被找到， 如果我们请求一个不存在的文档，我们仍旧会得到一个 JSON 响应体，但是 found 将会是 false 。 此外， HTTP 响应码将会是 404 Not Found ，而不是 200 OK

默认情况下，Elasticsearch 将会返回整个 Document (文档) ，也可以不获取整个 Document (文档) 而只是获取其中的一部分内容，要实现此功能，可以使用查询参数 _source=title,text

$ curl 'localhost:9200/website/_doc/123?pretty&_source=title,text'
{
  "_index" : "website",
  "_id" : "123",
  "_version" : 2,
  "_seq_no" : 1,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "title" : "My first blog entry",
    "text" : "Just trying this out..."
  }
}

或者，如果你只想得到 _source 字段，不需要任何元数据，你能使用 _source 端点：

$ GET /website/blog/123/_source
{
   "title": "My first blog entry",
   "text":  "Just trying this out...",
   "date":  "2014/01/01"
}

此方法新版本(elasticsearch 8.8.2)不存在

$ curl 'localhost:9200/website/_doc/123/_source'
{"error":"no handler found for uri [/website/_doc/123/_source] and method [GET]"}

获取 Elasticsearch 中所有的文档

获取 Elasticsearch 中所有的 文档(document)，使用以下 _search 查询

$ curl 'localhost:9200/_search?pretty'
{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 4,
    "successful" : 4,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "website",
        "_id" : "123",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "title" : "My first blog entry",
          "text" : "Just trying this out...",
          "date" : "2014/01/01"
        }
      },
      {
        "_index" : "website",
        "_id" : "E6bZZ4kB3MyoSII6u2fy",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "title" : "My first blog entry",
          "text" : "Just trying this out...",
          "date" : "2014/01/01"
        }
      },
      {
        "_index" : "website",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : { }
      },
      {
        "_index" : "blogs",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "title" : "test post",
          "content" : "test post"
        }
      }
    ]
  }
}

输出结果中

  • hits - 包含查询到的所有文档信息
  • hits.total - 表示匹配到的文档总数
  • hits.hits - 数组，包含了查询结果中的前 10 个文档。每个数组包含了 Document (文档) 的 _index、_id、_source 字段。
  • hits.hits[*]._score - 每个数组包含了一个 _score 值，它衡量了文档和查询的匹配程度。默认情况下，首先返回最相关的文档，就是说，返回结果是按照 _score 降序排列的。
  • took - 表示整个搜索请求耗费了多少 ms
  • _shards - 这部分记录了此次查询中参与的分片的总数，以及这些分片成功了多少，失败了多少。
  • timed_out - 表示查询是否超时，默认情况下，搜索请求不会超时。如果低响应时间更重要，可以使用 /_search?timeout=10ms 方式指定搜索的超时时间。

获取指定索引下的所有文档

要获取指定索引(index) 下的所有文档(document)，使用 _search 方法

$ curl 'localhost:9200/website/_search?pretty'
{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "website",
        "_id" : "123",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "title" : "My first blog entry",
          "text" : "Just trying this out...",
          "date" : "2014/01/01"
        }
      },
      {
        "_index" : "website",
        "_id" : "E6bZZ4kB3MyoSII6u2fy",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "title" : "My first blog entry",
          "text" : "Just trying this out...",
          "date" : "2014/01/01"
        }
      },
      {
        "_index" : "website",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : { }
      }
    ]
  }
}

获取多个指定索引下的所有文档

有时候不想列出 Elasticsearch 中的所有文档，又需要一次性列出多个索引(index) 中的 Document (文档)。此时可以使用 Elasticsearch 的 多索引搜索 功能 [6]

$ curl 'localhost:9200/website,blogs/_search?pretty'
{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 4,
    "successful" : 4,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "website",
        "_id" : "123",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "title" : "My first blog entry",
          "text" : "Just trying this out...",
          "date" : "2014/01/01"
        }
      },
      {
        "_index" : "website",
        "_id" : "E6bZZ4kB3MyoSII6u2fy",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "title" : "My first blog entry",
          "text" : "Just trying this out...",
          "date" : "2014/01/01"
        }
      },
      {
        "_index" : "website",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : { }
      },
      {
        "_index" : "blogs",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "title" : "test post",
          "content" : "test post"
        }
      }
    ]
  }
}

相关 API 格式汇总 [6]

  • /_search 在所有的索引中搜索所有的文档
  • /gb/_search 在 gb 索引中搜索所有的文档
  • /gb,us/_search 在 gb 和 us 索引中搜索所有的文档
  • /g*,u*/_search 在任何以 g 或者 u 开头的索引中搜索所有的文档
  • /_all/_search 在所有的索引中搜索

分页搜索结果

搜索默认返回最前面的 10 个结果，如果要自定义返回的结果数，可以使用以下查询参数 [7]

  • size - 显示返回结果的数量，默认为 10
  • from - 显示应该跳过的初始结果数量，默认为 0

如果每页展示 5 条结果，可以用下面的方式请求得到 1 到 3 页的数据

GET /_search?size=5
GET /_search?size=5&from=5
GET /_search?size=5&from=10

检查文档是否存在

如果只想知道一个 Document (文档) 是否存在，而不关心其内容，那么用 HEAD 方法代替 GET 方法，HEAD 方法只返回头部，不返回 HTTP body 内容

如果 Document (文档) 存在，返回 200 OK，不存在则返回 404 Not Found

$ $  curl -v -X HEAD 'localhost:9200/blogs/_doc/1'
* About to connect() to localhost port 9200 (#0)
*   Trying 127.0.0.1...
* Connected to localhost (127.0.0.1) port 9200 (#0)
> HEAD /blogs/_doc/1 HTTP/1.1
> User-Agent: curl/7.29.0
> Host: localhost:9200
> Accept: */*
> 
< HTTP/1.1 200 OK
< X-elastic-product: Elasticsearch
< content-type: application/json
< content-length: 147
<


$ curl -v -X HEAD 'localhost:9200/blogs/_doc/11'
* About to connect() to localhost port 9200 (#0)
*   Trying 127.0.0.1...
* Connected to localhost (127.0.0.1) port 9200 (#0)
> HEAD /blogs/_doc/11 HTTP/1.1
> User-Agent: curl/7.29.0
> Host: localhost:9200
> Accept: */*
> 
< HTTP/1.1 404 Not Found
< X-elastic-product: Elasticsearch
< content-type: application/json
< content-length: 43

获取文档中指定的字段

如果只想获取文档中指定的字段，而不是所有字段，可以使用 _source_includes 查询参数

# GET /log-8.8.2-2023.08.02/_search?size=10000&_source_includes=dissect.hostname,agent.name
{
  "took": 178,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 10000,
      "relation": "gte"
    },
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "fm-k8s-pro-system-message-log-8.8.2-2023.08.02",
        "_id": "5IHStIkBQ8H_mBHnz6Ec",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "agent": {
            "name": "fm-k8s-c1-worker2"
          },
          "dissect": {
            "hostname": "ip-172-31-22-159"
          }
        }
      },
    ]
  }
}

data stream

data stream (数据流) 是 Elasticsearch 中用于管理时间序列数据的功能，它会自动创建和管理多个索引，包括索引写入和滚动索引。data stream (数据流) 有一个或者多个写入索引，用于实际写入和索引数据。由于数据流是一种时间序列的数据存储方式，不应该直接删除写入索引。如果想要删除一个数据流，应该通过删除整个数据流来实现，而不是单独的删除写入索引

删除 data stream

要删除一个 data stream (数据流)，参考以下 API

$ curl -XDELETE localhost:9200/_data_stream/logs-generic-default
{"acknowledged":true}

查看所有的 data stream

$ curl localhost:9200/_data_stream?pretty
{
  "data_streams" : [
    {
      "name" : "logs-generic-default",
      "timestamp_field" : {
        "name" : "@timestamp"
      },
      "indices" : [
        {
          "index_name" : ".ds-logs-generic-default-2023.07.24-000001",
          "index_uuid" : "wxd_EjasSayBSu1d9GmcvA"
        }
      ],
      "generation" : 1,
      "_meta" : {
        "description" : "default logs template installed by x-pack",
        "managed" : true
      },
      "status" : "GREEN",
      "template" : "logs",
      "ilm_policy" : "logs",
      "hidden" : false,
      "system" : false,
      "allow_custom_routing" : false,
      "replicated" : false
    }
  ]
}

user and role

查看 Elasticsearch 中所有的用户

# curl -u elastic:password1 -XGET "http://localhost:9200/_security/user?pretty"
{
  "elastic" : {
    "username" : "elastic",
    "roles" : [
      "superuser"
    ],
    "full_name" : null,
    "email" : null,
    "metadata" : {
      "_reserved" : true
    },
    "enabled" : true
  },
  "kibana" : {
    "username" : "kibana",
    "roles" : [
      "kibana_system"
    ],
    "full_name" : null,
    "email" : null,
    "metadata" : {
      "_deprecated_reason" : "Please use the [kibana_system] user instead.",
      "_deprecated" : true,
      "_reserved" : true
    },
    "enabled" : true
  },
  "kibana_system" : {
    "username" : "kibana_system",
    "roles" : [
      "kibana_system"
    ],
    "full_name" : null,
    "email" : null,
    "metadata" : {
      "_reserved" : true
    },
    "enabled" : true
  },
  "logstash_system" : {
    "username" : "logstash_system",
    "roles" : [
      "logstash_system"
    ],
    "full_name" : null,
    "email" : null,
    "metadata" : {
      "_reserved" : true
    },
    "enabled" : true
  },
  "beats_system" : {
    "username" : "beats_system",
    "roles" : [
      "beats_system"
    ],
    "full_name" : null,
    "email" : null,
    "metadata" : {
      "_reserved" : true
    },
    "enabled" : true
  },
  "apm_system" : {
    "username" : "apm_system",
    "roles" : [
      "apm_system"
    ],
    "full_name" : null,
    "email" : null,
    "metadata" : {
      "_reserved" : true
    },
    "enabled" : true
  },
  "remote_monitoring_user" : {
    "username" : "remote_monitoring_user",
    "roles" : [
      "remote_monitoring_collector",
      "remote_monitoring_agent"
    ],
    "full_name" : null,
    "email" : null,
    "metadata" : {
      "_reserved" : true
    },
    "enabled" : true
  }
}

重置用户密码

具体步骤参考

参考链接

elastic 官网介绍

脚注