一个指数模板是用于触发每当一个名字模式匹配的新索引创建的ES功能。例如，假设我们创建了以下索引模板：
PUT _template/template_1{ "index_patterns": ["foo*"], "settings": { "number_of_shards": 1 }, "mappings": { ... }}如您所见，一旦我们想在名为（例如）的索引中为文档建立索引，
foo-44而该索引不存在，则ES将使用该模板（设置+映射）来
foo-44自动创建索引。
您可以随时通过简单地如上所述放置新的设置/映射定义来更新索引模板。
一个索引图案（不要与混淆
index-patterns你看到上面的财产，这是两个完全不同的东西），是告诉Kibana什么构成了一个索引（所有的领域，它们的类型等），一个Kibana功能。如果不创建索引模式，那么在Kibana中什么都不会发生，您可以在中创建索引模式`Management
Index Patterns`。
在ES中创建索引不会在Kibana中创建任何索引模式。同样，在Kibana中创建索引模式不会在ES中创建任何索引。
Kibana之所以需要索引模式，是因为它需要存储索引映射中可用的各种信息。例如，假设您使用以下映射创建索引：
PUT my_index{ "mappings": { "doc": { "properties": { "timestamp": { "type": "date" }, "name": { "type": "text" } } } }}然后，您将在Kibana中创建的相应索引模式将具有以下内容：
GET .kibana/doc/index-pattern:16a98050-a53f-11e8-82ab-af0d48c6ddd8{ "type": "index-pattern", "updated_at": "2018-08-21T12:38:22.509Z", "index-pattern": { "title": "my_index*", "timeFieldName": "timestamp", "fields": """[{"name":"_id","type":"string","count":0,"scripted":false,"searchable":true,"aggregatable":true,"readFromDocValues":false},{"name":"_index","type":"string","count":0,"scripted":false,"searchable":true,"aggregatable":true,"readFromDocValues":false},{"name":"_score","type":"number","count":0,"scripted":false,"searchable":false,"aggregatable":false,"readFromDocValues":false},{"name":"_source","type":"_source","count":0,"scripted":false,"searchable":false,"aggregatable":false,"readFromDocValues":false},{"name":"_type","type":"string","count":0,"scripted":false,"searchable":true,"aggregatable":true,"readFromDocValues":false},{"name":"name","type":"string","count":0,"scripted":false,"searchable":true,"aggregatable":false,"readFromDocValues":false},{"name":"timestamp","type":"date","count":0,"scripted":false,"searchable":true,"aggregatable":true,"readFromDocValues":true}]""" }}如您所见，Kibana还存储了timestamp字段，即索引模式的名称（ 可以跨越多个索引
）。它还为您定义的每个字段存储各种属性，例如，对于该
name字段，索引模式包含Kibana需要知道的以下信息：
{ "name": "name", "type": "string", "count": 0, "scripted": false, "searchable": true, "aggregatable": false, "readFromDocValues": false },
