全面分析 MySQL并发控制，用Elasticsearch搞定日均1亿订单查询

-- 假设我们有一个包含订单信息的Elasticsearch索引
-- 我们需要每天对过去24小时内的订单进行统计
 
-- 创建一个新的日期范围过滤的Elasticsearch索引别名
PUT /_alias/orders_last_24h
{
  "actions": [
    {
      "remove": {
        "index": "orders_*",
        "alias": "orders_last_24h"
      }
    },
    {
      "add": {
        "index": "orders_${dateFormat=yyyy.MM.dd}",
        "alias": "orders_last_24h",
        "filter": {
          "range": {
            "order_date": {
              "gte": "now-24h/d",
              "lt": "now/d"
            }
          }
        }
      }
    }
  ]
}
 
-- 查询过去24小时内的订单数量
POST /orders_last_24h/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "total_orders": {
      "value_count": {
        "field": "order_id"
      }
    }
  }
}

这个例子展示了如何在Elasticsearch中创建一个动态更新的索引别名，该别名总是指向过去24小时内的订单数据。然后，我们可以使用Elasticsearch的聚合查询来获取这段时间内的订单总数。这种方法对于处理大量数据和实时分析非常有效，并且可以很容易地扩展到其他类型的数据和查询需求。