elasticsearch6.7 05. Document APIs(5)Delete By Query API
4、Delete By Query API
_delete_by_query API
可以删除某个匹配条件的文档:
POST twitter/_delete_by_query
{
"query": {
"match": {
"message": "some message"
}
}
}
query字段的语法规则和 Search API一样。你也可以传递和search API一样的
q
参数
返回结果:
{
"took" : 147,
"timed_out": false,
"deleted": 119,
"batches": 1,
"version_conflicts": 0,
"noops": 0,
"retries": {
"bulk": 0,
"search": 0
},
"throttled_millis": 0,
"requests_per_second": -1.0,
"throttled_until_millis": 0,
"total": 119,
"failures" : [ ]
}
_delete_by_query
在查找的时候会先获取索引的快照,并删除那些使用内部版本类型的文档。这意味着如果文档在获取快照和处理删除请求之间被修改了,就会造成版本号冲突。
当版本匹配时,文档将被删除。
因为内部版本不支持0,所以使用
_delete_by_query
将无法删除版本号为0的文档。
_delete_by_query
执行期间,会分多次顺序查询要删除的文档。每次查询完之后就会使用批处理一次性删除本批次的文档。如果在这个过程中的某次搜索或删除操作失败,默认会重试10次(速度呈指数下降)。当重试次数达到最大值的时候,_delete_by_query
操作就会终止,并在响应中返回所有失败(failures
字段)信息。已经执行的删除操作依然是生效的。换句话说,这个处理过程是不会回滚的,只会中止。因此其中的一些文档有可能删除失败。
如果你不想因为版本冲突导致操作中断,你可以在url中设置conflicts=proceed
或者在请求体中设置conflicts:proceed
。
下例将删除twitter索引里面的所有tweets:
POST twitter/_doc/_delete_by_query?conflicts=proceed
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
你也可以一次删除多个索引和多个类型的文档:
POST twitter,blog/_docs,post/_delete_by_query
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
如果你提供routing
参数,该参数会被放在到scroll
查询中,只删除满足routing条件的分片中的文档。
POST twitter/_delete_by_query?routing=1
{
"query": {
"range" : {
"age" : {
"gte" : 10
}
}
}
}
默认情况下,_delete_by_query使用scroll query api
查询1000个文档,你可以指定scroll_size
参数来修改它:
POST twitter/_delete_by_query?scroll_size=5000
{
"query": {
"term": {
"user": "kimchy"
}
}
}
4.1 URL参数(URL Parameters)
_delete_by_query
API 同样支持refresh
, wait_for_completion
, wait_for_active_shards
,timeout
,scroll
、pretty
等参数。
- refresh参数
- 执行完删除操作后刷新_delete_by_query中查询涉及的分片。与delete API不同,delete API只会刷新接收到删除请求的分片。refresh参数不支持wait_for。
- wait_for_completion
- 如果请求中wait_for_completion=false,那么elasticsearch将会执行预检查、执行请求,然后返回可与任务API一起使用的任务,以取消或获取任务的状态。elasticsearch还将在.task/task/${taskId}处创建此任务的记录文档。您可以根据需要保留或删除该文档。用完删除后,elasticsearch可以回收其占用的空间。
- wait_for_active_shards
- 控制在执行请求前需要有几个可用的分片数。
- timeout
- 控制每个请求等待分片从不可用状态到可用状态的时间。因为_update_by_query 使用滚动搜索,所以可以指定 scroll 参数来控制它使 “搜索上下文” 保持活动的时间,例如:scroll=10m。默认情况下,它是 5 分钟。
- request_per_second
- 可以设置成任意正数(如1.4,6,1000等),通过设置等待的时间来控制_delete_by_query批量操作执行删除操作的速率。设置requests_per_second设置为-1表示停用该限制。
速率限制是通过在批量处理之间等待来完成的,这样就可以为_delete_by_query内部使用的回滚指定一个考虑填充的超时时间。填充时间是批处理大小除以requests_per_second与写入时间只差。默认情况下,批处理大小为1000,因此如request_per_second设置为500:
target_time = 1000 / 500 per second = 2 seconds
wait_time = target_time - write_time = 2 seconds - .5 seconds = 1.5 seconds
由于该批操作是通过_bulk请求发出的,因此大批量的请求将导致ElasticSearch创建多个请求,然后在启动下一个集合之前等待一段时间。这是“突发”而不是“平稳”。默认值为-1。
4.2 响应体(Response body)
{
"took" : 147,
"timed_out": false,
"total": 119,
"deleted": 119,
"batches": 1,
"version_conflicts": 0,
"noops": 0,
"retries": {
"bulk": 0,
"search": 0
},
"throttled_millis": 0,
"requests_per_second": -1.0,
"throttled_until_millis": 0,
"failures" : [ ]
}
- took
- 整个操作耗费的毫秒数
- timed_out
- 如果在执行 delete by query 操作时出现超时,那么这个标识将会返回true
- total
- 成功执行操作的文档的数量
- deleted
- 成功的删除了多少个文档
- batches
- 回滚数
- verison_conflicts
- 操作过程中出现版本冲突的数量
- noops
- 执行
_delete_by_query
时这个值始终是0,之所以存在是因为_delete_by_query、update_by_query、reindex APIs都返回相同的响应结构。
- 执行
- retries
- 重复尝试的次数,bulk 是批量更新操作重复尝试的次数,search 是查询的重复尝试次数
- throthled_millis
- requests_per_second 参数引起的请求等待时间
- requests_per_second
- 在操作过程中,每秒执行的请求数
- throttled_until_millis
- 执行
_delete_by_query
时这个值始终0,只在在调用Task API时该值才有意义,它表示下一次(自纪元以来)为了符合requests_per_second
,将再次执行请求的毫秒数。
- 执行
- failures
- 执行失败的数组,包含在执行过程中任何不可恢复的错误。如果这个数组不是空的,那么请求会因为这些失败而中止。_delete_by_query是使用批处理实现的,任何失败都会导致整个执行被中止。可以使用conflicts参数来防止reindex在版本冲突时造成操作中止。
4.3 结合taskAPi使用(Works with the Task API)
您可以使用Task API获取任何正在进行_delete_by_query请求的状态:
GET _tasks?detailed=true&actions=*/delete/byquery
返回值:
{
"nodes" : {
"r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A" : {
"name" : "r1A2WoR",
"transport_address" : "127.0.0.1:9300",
"host" : "127.0.0.1",
"ip" : "127.0.0.1:9300",
"attributes" : {
"testattr" : "test",
"portsfile" : "true"
},
"tasks" : {
"r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A:36619" : {
"node" : "r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A",
"id" : 36619,
"type" : "transport",
"action" : "indices:data/write/delete/byquery",
"status" : {
"total" : 6154,
"updated" : 0,
"created" : 0,
"deleted" : 3500,
"batches" : 36,
"version_conflicts" : 0,
"noops" : 0,
"retries": 0,
"throttled_millis": 0
},
"description" : ""
}
}
}
}
}
status:这个对象包含了当前任务的实际状态。total
字段是本次操作需要重新索引的文档数。你可以通过updated
, created
, and deleted
字段估计处理进度。当以上几个字段的和等于total
字段时,请求就执行完毕了。
你可以使用 task id 查看某个任务。下例查看task id为 r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A:36619
的任务信息:
GET /_tasks/r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A:36619
如果在执行delete_by_query
的时候指定了wait_for_completion=false
参数,就可以通过该API查看任务的执行情况。
该 API 可以与wait_for_comletion=false
集成使用,可以清晰的查看已完成任务的状态。如果任务已经完成,并且在其上设置了wait_for_completion=false
,那么请求将会返回结果或是错误字段。此功能的代价是当wait_for_completion=false
时会在.tasks/task/${taskId}
目录下会创建文档。您可以根据需要删除该文档。
4.4 取消任务(Works with the Cancel Task API)
任何delete_by_query
操作都可以通过task cancel
API来取消,如:
POST _tasks/r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A:36619/_cancel
取消应该执行很快,但可能需要几秒钟。在此期间上面的 task status API将继续列出该任务,直到它完全被取消了。
4.5 阈值(Rethrottling)
在正在执行的请求中,requests_per_second
的值可以在运行时通过_rethrotted
API进行修改:
POST _delete_by_query/r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A:36619/_rethrottle?requests_per_second=-1
可以使用tasks API找到任务ID。
4.6 切片(slicing)
delete_by_query 支持 sliced scroll 来使删除操作并行进行,这能提高效率并且提供了一种将请求分解为较小的部分的便捷方式。
4.6.1 手动切片(Manually slicing)
通过为每个请求提供切片ID和切片总数,手动将_delete_by_query 操作进行分解:
POST twitter/_delete_by_query
{
"slice": {
"id": 0,
"max": 2
},
"query": {
"range": {
"likes": {
"lt": 10
}
}
}
}
POST twitter/_delete_by_query
{
"slice": {
"id": 1,
"max": 2
},
"query": {
"range": {
"likes": {
"lt": 10
}
}
}
}
你可以这样验证上述api的结果:
GET _refresh
POST twitter/_search?size=0&filter_path=hits.total
{
"query": {
"range": {
"likes": {
"lt": 10
}
}
}
}
返回如下的的结果:
{
"hits": {
"total": 0
}
}
4.6.2 自动切片(Automatic slicing)
也可以让delete by query 自动并行地滚动切片。使用slices
指定要使用的切片数:
POST twitter/_delete_by_query?refresh&slices=5
{
"query": {
"range": {
"likes": {
"lt": 10
}
}
}
}
你可以这样验证上述api的结果:
POST twitter/_search?size=0&filter_path=hits.total
{
"query": {
"range": {
"likes": {
"lt": 10
}
}
}
}
返回如下的的结果:
{
"hits": {
"total": 0
}
}
slices 设置为 auto 将允许 ElasticSearch 选择要使用的切片数。此设置将使用一个分片一个切片,直至达到某个限制。如果存在多个源索引,它将根据具有最少分片的那个索引所拥有的分片数来作为切片数。
向_delete_by_query添加slices
只会自动执行上一节中使用的手动过程,这意味着它有一些怪癖:
- 您可以在 Tasks API 中查看这些请求。这些子请求是具有
slices
请求的任务的“子"任务。 - 仅使用
slices
获取请求的任务状态(包含已完成切片的状态)。 - 这些子请求可单独寻址,例如取消和重新限制。
- 使用
slices
重新处理请求将按比例重新调整未完成的子请求。 - 使用
slices
取消请求将取消每个子请求。 - 由于
slices
的性质,每个子请求都不会获得完全均匀的文档部分。这些切片文档都会被处理,但某些切片可能比其他切片分到更大的文档。 - 像
requests_per_second
这样的参数和带有size
的slices
请求(按指定比例分配给每个子请求)。将其与上述关于分布不均匀的点相结合,您应该得出结论,使用slices
的size
可能不会删除指定大小的文档。 - 每个子请求都会获得和源索引略有不同的快照,尽管这些快照几乎同时进行。
4.6.3 选择切片的数量(Picking the number of slices)
如果设置 slices
为自动切片,elasticsearch 将为大多数索引选择一个合理的数量。如果您是设置手动切片或以其他方式来调整自动切片,请使用以下准则:
当切片的数量等于索引的分片数时,查询性能最好。如果这个数量太大(如 500), 请选择一个较小的数字,因为太多的切片会影响性能。设置高于分片数的切片通常不会提高效率反而会增加开销。
删除的性能与可用的切片数量呈正相关。
查询或删除是否是影响此时运行时性能的主要原因,这取决于reindexed时的文档和集群的资源。
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