如何基于字段最大值实现索引数据过滤？

因为date字段是纯数值类型，不需要做额外的日期格式解析，直接分两步实现即可：

• 第一步：通过最大值聚合拿到date字段的当前最大值
• 第二步：用拿到的最大值做精确匹配过滤，只返回符合条件的文档

第一步：查询date字段最大值 #

直接发聚合查询，不需要返回普通文档，把size设为0减少性能损耗：

POST 目标索引名/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "max_date": {
      "max": {
        "field": "date"
      }
    }
  }
}

查询返回结果里，aggregations.max_date.value就是当前索引里date字段的最大值，记录这个数值备用。

第二步：过滤出date等于最大值的全部数据 #

把上一步拿到的数值填入查询条件，做精确匹配查询：

POST 目标索引名/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "date": {
        "value": 上一步查到的实际最大值
      }
    }
  }
}

如果需要后续查询默认只返回这部分数据，不用每次都重复写查询条件，可以给索引绑定一个带过滤规则的别名：

POST _aliases
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "目标索引名",
        "alias": "max_date_filtered_data",
        "filter": {
          "term": {
            "date": 上一步查到的实际最大值
          }
        }
      }
    }
  ]
}

后续直接查max_date_filtered_data这个别名，就只会返回date等于最大值的文档。

注意：如果索引存在持续写入的场景，date字段的最大值会随新数据更新，固定值的过滤别名不会自动同步新的最大值，需要搭配定时任务定期重查最大值、更新别名过滤规则。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arifullah