我们有一个现有的搜索功能，该功能涉及SQL
Server中多个表之间的数据。这给我们的数据库造成了沉重的负担，因此我试图寻找一种更好的方式来搜索这些数据（它不会经常更改）。我与Logstash和Elasticsearch一起工作了大约一个星期，使用包含120万条记录的导入。我的问题本质上是“如何使用“主键”更新现有文档”？

CSV数据文件（以竖线分隔）如下所示：

369|90045|123 ABC ST|LOS ANGELES|CA
368|90045|PVKA0010|LA|CA
367|90012|20000 Venice Boulvd|Los Angeles|CA
365|90045|ABC ST 123|LOS ANGELES|CA
363|90045|ADHOCTESTPROPERTY|DALES|CA

我的logstash配置如下所示：

input {
  stdin {
    type => "stdin-type"
  }

  file {
    path => ["C:/Data/sample/*"]
    start_position => "beginning"
  }
}

filter {
  csv {
    columns => ["property_id","postal_code","address_1","city","state_code"]
    separator => "|"
  }
}

output {
  elasticsearch {
    embedded => true
    index => "samples4"
    index_type => "sample"
  }
}

然后，elasticsearch中的文档如下所示：

{
   "_index": "samples4",
   "_type": "sample",
   "_id": "64Dc0_1eQ3uSln_k-4X26A",
   "_score": 1.4054651,
   "_source": {
   "message": [
      "369|90045|123 ABC ST|LOS ANGELES|CA\r"
   ],
   "@version": "1",
   "@timestamp": "2014-02-11T22:58:38.365Z",
   "host": "[host]",
   "path": "C:/Data/sample/sample.csv",
   "property_id": "369",
   "postal_code": "90045",
   "address_1": "123 ABC ST",
   "city": "LOS ANGELES",
   "state_code": "CA"
}

我 想 将_id字段中的唯一ID
替换为的值property_id。这个想法是，后续数据文件将包含更新。我不需要保留以前的版本，也不会出现我们在文档中添加或删除键的情况。

document_idelasticsearch输出的设置不会将该字段的值放入其中_id（它只是放在“
property_id”中，并且仅存储/更新了一个文档）。我知道我在这里想念什么。我只是采取了错误的方法吗？

编辑：工作！

使用@rutter的建议，我将output配置更新为： ``

output {
  elasticsearch {
    embedded => true
    index => "samples6"
    index_type => "sample"
    document_id => "%{property_id}"
  }
}

现在，通过按预期将新文件放入数据文件夹来更新文档。_id和property_id是相同的值。 ``

{
   "_index": "samples6",
   "_type": "sample",
   "_id": "351",
   "_score": 1,
   "_source": {
   "message": [
      "351|90045|Easy as 123 ST|LOS ANGELES|CA\r"
   ],
   "@version": "1",
   "@timestamp": "2014-02-12T16:12:52.102Z",
   "host": "TXDFWL3474",
   "path": "C:/Data/sample/sample_update_3.csv",
   "property_id": "351",
   "postal_code": "90045",
   "address_1": "Easy as 123 ST",
   "city": "LOS ANGELES",
   "state_code": "CA"
}