Elasticsearch不仅提供了索引副本分片功能，还支持索引备份，尤其适合index索引误删或者数据丢失情况的恢复。

具体实现方式是，创建索引备份仓库→备份索引快照到仓库→查询索引备份仓库中快照列表→从备份快照中恢复索引。

三个概念：仓库（repository）、快照（snapshot）、索引（index）

为了方便理解，仓库可以理解为数据库实例，快照理解为数据库database，索引理解为表table。因此可以创建多个仓库，仓库中可以创建多个快照，快照中可以储存多个索引。不过通常只需要创建一个仓库，仓库中定时创建快照，快照储存多个索引数据即可。

如果是从云服务器厂商购买的ES服务，如：阿里云，云厂商已经实现了备份仓库功能，跳过一、二直接看下面第三部分；但如果是自己搭建的Elasticsearch，只有备份过快照仓库才能恢复数据，否则只能面对现实了。

下面从Restful请求方式和kibana可视化两种形式介绍备份的搭建：

一、创建备份仓库

首先在创建仓库前，确保elasticsearch.xml配置文件中指定一个仓库地址：

# 备份仓库位置
path.repo: /data/elasticsearch_data/es_backup

创建仓库，参数信息：

`location`	快照的位置。必选
`compress`	打开快照文件的压缩。压缩仅应用于元数据文件（索引映射和设置）。数据文件未压缩。默认为`true`。
`chunk_size`	如果需要，可以在快照过程中将大文件分解为多个块。指定块尺寸的值，并且单元，例如：`1GB`，`10MB`，`5KB`，`500B`。默认为`null`（无限制的块大小）。
`max_restore_bytes_per_sec`	每个节点的节流恢复速率。默认为`40mb`每秒。
`max_snapshot_bytes_per_sec`	每个节点的快照速率限制。默认为`40mb`每秒。
`readonly`	使存储库为只读。默认为`false`。

以下我的参数具体为：仓库名称（backup_01）、仓库类型（fs）、仓库路径地址（/data/elasticsearch_data/es_backup）、备份速度（50mb）、恢复时的速度（50ms）

PUT _snapshot/backup_01?verify=false&pretty
{"type":"fs","settings":{"location":"/data/elasticsearch_data/es_backup","max_snapshot_bytes_per_sec":"50mb","max_restore_bytes_per_sec":"50mb"}
}

二、创建快照，备份索引

一个仓库可以包含多个快照，快照可以存多个索引、部分索引或者一个单独的索引，还可以给索引指定一个唯一的名字作为备份名。

1.将所有索引备份到快照snapshot_01中，并存储到仓库backup_01下。

PUT _snapshot/backup_01/snapshot_01

2.将指定索引index_1,index_2备份到快照snapshot_01中，并存储到仓库backup_01下。

PUT _snapshot/backup_01/snapshot_01
{"indices": "index_1,index_2"
}

3.查看仓库backup_01中所有快照

GET _snapshot/backup_01

4.查看快照snapshot_01中所有备份的索引

GET _snapshot/backup_01/snapshot_01

三、恢复数据

根据上面查到快照，确定需要恢复的索引信息后，还原恢复指定索引

1.恢复快照中所有索引

POST _snapshot/backup_01/snapshot_01/_restore

2.恢复快照中指定索引

POST _snapshot/backup_01/snapshot_01/_restore
{
"indices": "index_1"
}

另外可以在命令后面添加?wait_for_completion=true阻塞命令直到恢复完成再返回信息，恢复任务会在后台自动执行下去。

POST _snapshot/backup_01/snapshot_01/_restore?wait_for_completion=true
{
"indices": "index_1"
}

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可视化kibana操作上述流程

1.创建仓库

2.创建快照

3.创建快照策略，定时备份数据

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