Elasticsearch - Scroll
Scroll
Version:6.1
英文原文地址:Scroll
当一个搜索请求返回单页结果时,可以使用 scroll API 检索体积大量(甚至全部)结果,这和在传统数据库中使用游标的方式非常相似。
不要把 scroll
用于实时请求,它主要用于大数据量的场景。例如:将一个索引的内容索引到另一个不同配置的新索引中。
Client support for scrolling and reindexing
一些官方支持的客户端提供了一些辅助类,可以协助滚动搜索和索引之间的文档重索引:
Perl
参阅 Search::Elasticsearch::Client::5_0::Bulk 和 Search::Elasticsearch::Client::5_0::Scroll
Python
NOTE:从 scroll 请求返回的结果反映了初始搜素请求生成时的索引状态,就像时间快照一样。对文档的更改(索引、更新或者删除)只会影响以后的搜索请求。
为了使用 scroll ,初始的搜索请求应该在查询字符串中指定 scroll
参数,这个参数会告诉 Elasticsearch 将 “search context” 保存多久。例如:?scroll=1m
POST /twitter/tweet/_search?scroll=1m
{
"size": 100,
"query": {
"match" : {
"title" : "elasticsearch"
}
}
}
上面的请求返回的结果里会包含一个 _scroll_id
,我们需要把这个值传递给 scroll
API ,用来取回下一批结果。
POST (1) /_search/scroll (2)
{
"scroll" : "1m", (3)
"scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ==" (4)
}
(1) GET
或者 POST
都可以
(2) URL 不能包含 index
和 type
名称,原始请求中已经指定了
(3) scroll
参数告诉 Elasticsearch 把搜索上下文再保持一分钟
(4) scroll_id
的值就是上一个请求中返回的 _scroll_id
的值
size
参数允许我们配置没批结果返回的最大命中数。每次调用 scroll API 都会返回下一批结果,直到不再有可以返回的结果,即命中数组为空。
IMPORTANT:初始的搜索请求和每个 scroll 请求都会返回一个新的
_scroll_id
,只有最近的_scroll_id
是可用的
NOTE:如果请求指定了过滤,就只有初始搜索的响应中包含聚合结果。
NOTE:Scroll 请求对
_doc
排序做了优化。如果要遍历所有的文档,而且不考虑顺序,_doc
是最高效的选项。
GET /_search?scroll=1m
{
"sort": [
"_doc"
]
}
Keeping the search context alive
scroll
参数告诉了 Elasticsearch 应当保持搜索上下文多久。它的值不需要长到能够处理完所有的数据,只要足够处理前一批结果就行了。每个 scroll 请求都会设置一个新的过期时间。
通常,为了优化索引,后台合并进程会把较小的段合并在一起创建出新的更大的段,此时会删除较小的段。这个过程在 scrolling 期间会继续进行,但是一个打开状态的索引上下文可以防止旧段在仍需要使用时被删除。这就解释了 Elasticsearch 为什么能够不考虑对文档的后续修改,而返回初始搜索请求的结果。
TIP:使旧段保持活动状态意味着需要更多的文件句柄。请确保你已将节点配置为拥有足够的可用的文件句柄。详情参阅 File Descriptors
你可以使用 nodes stats API 查看有多少搜索上下文处于开启状态
GET /_nodes/stats/indices/search
Clear scroll API
当超出了 scroll timeout
时,搜索上下文会被自动删除。但是,保持 scrolls 打开是有成本的,当不再使用 scroll 时应当使用 clear-scroll
API 进行显式清除。
DELETE /_search/scroll
{
"scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ=="
}
可以使用数组传递多个 scroll ID
DELETE /_search/scroll
{
"scroll_id" : [
"DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ==",
"DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAAABFmtSWWRRWUJrU2o2ZExpSGJCVmQxYUEAAAAAAAAAAxZrUllkUVlCa1NqNmRMaUhiQlZkMWFBAAAAAAAAAAIWa1JZZFFZQmtTajZkTGlIYkJWZDFhQQAAAAAAAAAFFmtSWWRRWUJrU2o2ZExpSGJCVmQxYUEAAAAAAAAABBZrUllkUVlCa1NqNmRMaUhiQlZkMWFB"
]
}
使用 _all
参数清除所有的搜索上下文
DELETE /_search/scroll/_all
也可以使用 query string 参数传递 scroll_id
,多个值使用英文逗号分割
DELETE /_search/scroll/DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ==,DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAAABFmtSWWRRWUJrU2o2ZExpSGJCVmQxYUEAAAAAAAAAAxZrUllkUVlCa1NqNmRMaUhiQlZkMWFBAAAAAAAAAAIWa1JZZFFZQmtTajZkTGlIYkJWZDFhQQAAAAAAAAAFFmtSWWRRWUJrU2o2ZExpSGJCVmQxYUEAAAAAAAAABBZrUllkUVlCa1NqNmRMaUhiQlZkMWFB
Sliced Scroll
如果 scroll 查询返回的文档数量过多,可以把它们拆分成多个切片以便独立使用
GET /twitter/tweet/_search?scroll=1m
{
"slice": {
"id": 0, (1)
"max": 2 (2)
},
"query": {
"match" : {
"title" : "elasticsearch"
}
}
}
GET /twitter/tweet/_search?scroll=1m
{
"slice": {
"id": 1,
"max": 2
},
"query": {
"match" : {
"title" : "elasticsearch"
}
}
}
(1) 切片的 id
(2) 最大切片数量
上面的栗子,第一个请求返回的是第一个切片(id : 0)的文档,第二个请求返回的是第二个切片的文档。因为我们设置了最大切片数量是 2 ,所以两个请求的结果等价于一次不切片的 scroll 查询结果。默认情况下,先在第一个分片(shard)上做切分,然后使用以下公式:slice(doc) = floorMod(hashCode(doc._uid), max) 在每个 shard 上执行切分。例如,如果 shard 的数量是 2 ,并且用户请求 4 slices ,那么 id 为 0 和 2 的 slice 会被分配给第一个 shard ,id 为 1 和 3 的 slice 会被分配给第二个 shard 。
每个 scroll 是独立的,可以像任何 scroll 请求一样进行并行处理。
NOTE:如果 slices 的数量比 shards 的数量大,第一次调用时,slice filter 的速度会非常慢。它的复杂度时 O(n) ,内存开销等于每个 slice N 位,其中 N 时 shard 中的文档总数。经过几次调用后,筛选器会被缓存,后续的调用会更快。但是仍需要限制并行执行的 sliced 查询的数量,以免内存激增。
为了完全避免此成本,可以使用另一个字段的 doc_values
来进行切片,但用户必须确保该字段具有以下属性:
- 该字段是数字类型
- 该字段启用了
doc_values
- 每个文档应当包含单个值。如果一份文档有指定字段的多个值,则使用第一个值
- 每个文档的值在创建文档时设置了之后不再更新,这可以确保每个切片获得确定的结果
- 字段的基数应当很高,这可以确保每个切片获得的文档数量大致相同
GET /twitter/tweet/_search?scroll=1m
{
"slice": {
"field": "date",
"id": 0,
"max": 10
},
"query": {
"match" : {
"title" : "elasticsearch"
}
}
}
NOTE:默认情况下,每个 scroll 允许的最大切片数量时 1024。你可以更新索引设置中的
index.max_slices_per_scroll
来绕过此限制。
Elasticsearch - Scroll的更多相关文章
- 如何通过Elasticsearch Scroll快速取出数据,构造pandas dataframe — Python多进程实现
首先,python 多线程不能充分利用多核CPU的计算资源(只能共用一个CPU),所以得用多进程.笔者从3.7亿数据的索引,取200多万的数据,从取数据到构造pandas dataframe总共大概用 ...
- elasticsearch scroll api--jestclient invoke
@Test public void testScroll(){ JestClientFactory factory = new JestClientFactory(); factory.setHttp ...
- Elasticsearch——分页查询From&Size VS scroll
Elasticsearch中数据都存储在分片中,当执行搜索时每个分片独立搜索后,数据再经过整合返回.那么,如果要实现分页查询该怎么办呢? 更多内容参考Elasticsearch资料汇总 按照一般的查询 ...
- Elasticsearch Sliced Scroll分页检索案例分享
面试:你懂什么是分布式系统吗?Redis分布式锁都不会?>>> The best elasticsearch highlevel java rest api-----bboss ...
- Elasticsearch:运用scroll接口对大量数据实现更好的分页
在Elasticsearch中,我们可以通过size和from来对我们的结果来进行分页.但是对于数据量很大的索引,这是有效的吗?Scroll API可用于从单个搜索请求中检索大量结果(甚至所有结果), ...
- 亿级 Elasticsearch 性能优化
前言 最近一年使用 Elasticsearch 完成亿级别日志搜索平台「ELK」,亿级别的分布式跟踪系统.在设计这些系统的过程中,底层都是采用 Elasticsearch 来做数据的存储,并且数据量都 ...
- ElasticSearch性能优化
一.搜索效率优化 批量提交 当有大量数据提交的时候,建议采用批量提交. 比如在做 ELK 过程中 ,Logstash indexer 提交数据到 Elasticsearch 中 ,batch size ...
- Elasticsearch利用scroll查询获取所有数据
Elasticsearch有两种分页方式,一种是通过from和size条件来实现,但是该方法开销比较大,另一种是利用scroll来实现,通过scroll来实现分页获取所有的数据,下面是利用python ...
- elasticsearch 布尔过滤器 游标查询 Scroll
组合过滤器 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/co ...
随机推荐
- 关于iwinfo的调试
在调试 主动扫描时,调用命令 “iwinfo wlan0 scan”时, 在iwinfo中添加的调试语句没有打印和记录到log中去. 后查看iwinfo的makefile发现,在生成iwinfo程序 ...
- MySQL新增多个字段
alter table pic_all add ( `expand1` ), `expand2` ), `expand3` ) );
- Laravel 5.2分页--怎么在一个页面实现两个以上的列表分页,互不影响?
今天就碰到这样的一个问题?想在一个页面里面放两个列表,并且两个列表都可以进行分页. 但是,laravel提供的分页方法很方便,可是两个以上就出问题了,当我点其中一个分页的链接时候,页面上其余的分页跟着 ...
- 打包APP
记得之前网上也有app打包平台,但是都会有所限制,或者增加广告等等,这里呢,介绍一款工具,可以自己将网站打包成app. wex5 (WeX5开源免费跨端开发工具-html5 app开发就用WeX5)官 ...
- swift 学习- 11 -- 属性
// '属性'将值跟特定的类, 结构体或枚举关联, 存储属性常量或变量作为实例的一部分,而计算属性计算(不是存储) 一个值, 计算属性可以用于 类, 结构体, 枚举, 存储属性只能用于 类 和 结构体 ...
- InstallUtil操作WindowsService
要安装windows service 首先要找到 InstallUtil.exe,InstallUtil.exe位置在 C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0. ...
- python - 发送html格式的邮件
import smtplibfrom email.mime.multipart import MIMEMultipartfrom email.mime.text import MIMETextfrom ...
- linux文件与目录管理笔记
### Linux文件与目录管理 ---------- 绝对路径: / 相对路径:不以/开头的 当前目录 . 上一个工作目录 - 用户主目录 ~ root账户的主目录是/root 其他用户是/home ...
- WireShark Wifi认证数据包分析(论文idea)
1.使用 wireShark捕获802.11数据帧结构分成三种,管理帧.控制帧.数据帧. 使用的过滤语法: 过滤MAC 地址: Waln.bssid eq=8c:23:0c:44:21:0f 过滤特定 ...
- SVN项目迁移到Git上(并带有完整的提交记录)
公司需求:早期的一些项目使用的是SVN,现在想要更换为Git,需要代码迁移并且能在Git上看到之前在SVN中的项目的提交记录,公司没有使用gitlab,代码都push在公司的服务器上,用的是Torto ...