Elasticsearch ILM 与冷热分层及 RollOver 治理（2025）
Elasticsearch ILM 与冷热分层及 RollOver 治理（2025）一、索引生命周期与策略ILM：定义 hot/warm/cold/frozen 阶段（热冷分层），控制 `Segment` 合并与迁移。RollOver：按文档数/大小/时间触发新索引，避免 `Shard` 过大或过小
冷热
数据归档与冷热分层成本优化（2025）
数据归档与冷热分层成本优化（2025）不同热度的数据需要差异化存储策略，以降低成本并保障可用。一、分层与策略热数据：高性能存储与频繁索引维护。冷数据：低成本存储与延迟可接受的访问策略。二、归档与生命周期归档：对历史数据进行压缩与低频访问存储。生命周期：TTL 与到期删除，遵循法规与业务需求。三、一致
数据归档与冷热分层（分区表、TTL、对象存储生命周期）
设计冷热数据分层与归档策略，结合数据库分区与 TTL、对象存储生命周期，提供验证方法与成本优化建议。
Elasticsearch ILM滚动索引与冷热分层实践
使用ILM策略实现滚动索引与冷热分层，提供可验证的策略与API调用，降低成本并提升稳定性。
