本篇文章提供ES原生批量操作语法及使用bulk批量操作文档.文章依旧提供语法,具体实现大家根据语法,在对应处进行替换即可 一.原生批量获取文档 1.获取指定文档值(1) 语法: GET /_mget { “doce”:[ { “_index”:”索引名1”, “_type”:”类型1”, “_id”:”id” }, { “_index”:”索引名1”, “_type”:”类型1”, “_id”:”id” } ] } 2.获取指定字段的值(2) GET /_mget { “doce”:[ { “_

建表: create table sm_histable ( sm_id ), sm_subid ), service_type ), orgton ), orgnpi ), destton ), destnpi ), destaddr ), pri ), pid ), srr ), dcs ), schedule ), expire ), final ), sm_status ), error_code ), udl ), sm_type ), id_hint ) ); 普通INSERT操作:

Bulk操作: Bulk操作用于批量插入数据: 请求体格式: 编辑一个文件:(插入2个新的文档) curl -XPOST 'http://192.168.1.151:9200/library/books/_bulk' --data-binary @requests 用mget查询文档: 已经成功插入.

bulk api可以在单个请求中一次执行多个文档的 create . index . update 或 delete 操作 批量操作的行为(action)必须是以下几种: 行为 解释 create 当文档不存在时创建之. index 创建新文档或替换已有文档. update 局部更新文档. delete 删除一个文档. create 必须制定_id index  不必指定_id  会自动创建一个_id 例如,一个 delete 请求看起来是这样的: { " }} request body 行由文

基本操作 增加 在MongoDB中通过db.collection.insert()来增加新的数据. db.users.insert({username:"Jack",age:30}) 操作完成之后会返回一条WriteResult对象,这个对象包含了操作的状态. WriteResult({"nInserted" : 1 }) 如果插入失败,WriteResult会包含错误信息. 通过 db.collection.find() 来查找所有插入的文档信息. 批量增加 db

在使用Elasticsearch的时候,一定会遇到这种场景--希望批量的导入数据,而不是一条一条的手动导入.那么此时,就一定会需要bulk命令! 更多内容参考我整理的Elk教程 bulk批量导入 批量导入可以合并多个操作,比如index,delete,update,create等等.也可以帮助从一个索引导入到另一个索引. 语法大致如下: action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\

<Replication的犄角旮旯>系列导读 Replication的犄角旮旯(一)--变更订阅端表名的应用场景 Replication的犄角旮旯(二)--寻找订阅端丢失的记录 Replication的犄角旮旯(三)--聊聊@bitmap Replication的犄角旮旯(四)--关于事务复制的监控 Replication的犄角旮旯(五)--关于复制identity列 Replication的犄角旮旯(六)-- 一个DDL引发的血案(上)(如何近似估算DDL操作进度) Replication的

8.Bulk API 可以把多个index或delete操作放在单个bulk API中执行.这样可以极大地提高索引速度. /_bulkAPI使用如下的JSON结构: action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\n .... action_and_meta_data\n optional_source\n 注意,最后一行数据必须要以\n结尾.发送请求时,Content-Type 标头

区别: 两篇文章 id 都一样的情况下,index 是将第二篇文章覆盖第一篇:create 是在第二篇插入的时候抛出一个已经存在的异常 解释: 在批量请求的时候最好使用 create 方式进行导入.假如你批量导入一个大小为500MB 的文件,中途突然网络中断,可能其中有5万条数据已经导入,那么第二次尝试导入的时候,如果选用 index 方式,那么前5万条数据又会重复导入,增加了很多额外的开销,如果是 create 的话,elasticsearch 针对 bulk 操作机制是忽略已经存在的(当然在

在上一篇文章中,讲解了如何安装Dapper,这篇文章中将会讲解如何使用Dapper使用CURD操作. 例子中使用到的实体类定义如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace DapperApplicationDemo.Model { public class User { public

转自:https://www.cnblogs.com/xing901022/p/5339419.html bulk批量导入 批量导入可以合并多个操作,比如index,delete,update,create等等.也可以帮助从一个索引导入到另一个索引. 语法大致如下: action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\n .... action_and_meta_data\n option

情景介绍 公司2000W的数据从mysql 迁移至elasticsearch,以提供微服务.本文基于elasticsearch-py bulk操作实现数据迁移.相比于elasticsearch-dump,自由度更大,并能够进行数据处理. API 原理 让我们先来看一下官方文档给出的栗子 POST _bulk { "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } } {

1:批量查询操作 1):插入测试数据 PUT /costumer/doc/1{ "name": "zhangsan", "age": 20}​​PUT /costumer/doc/2{ "name": "lisi", "age": 19}​PUT /costumer/doc/3{ "name": "wangwu", "age":

原文:Elasticsearch7.X 入门学习第二课笔记----基本api操作和CRUD 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_36697880/article/details/100539044 下面的操作 都是是kibana 中的 dev Tools工具操作的 一.索引 一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合.比如说,你可以有一个客户数据的索引,另一个产品目录的

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 本节介绍 ES 文档,索引及其基本操作. 1,ES 中的文档 在 ES 中,文档(Document)是可搜索数据的最小存储单位,相当于关系数据库中的一条记录. 文档以 Json 数据格式保存在 ES 中,Json 中保存着多个键值对,它可以保存不同类型的数据,比如: 字符串类型 数字类型 布尔类型 数组类型 日期类型 二进制类型 范围类型 Python 语言中的字典类型,就是 Json 数据格式. 文档中的

MongoDB为Java提供了非常丰富的API操作,相比关系型数据库,这种NoSQL本身的数据也有点面向对象的意思,所以对于Java来说,Mongo的数据结构更加友好. MongoDB在今年做了一次重大升级,版本来到了3.0. 相比之前的版本,这个版本中又很大的变化,相应地,本文中的方法可能在旧的版本中无法使用. 安装MongoDB Java Driver 使用maven的用户在pom.xml中使用以下的dependency. <dependency> <groupId>org.m

我们都知道ORM全称叫做Object Relationship Mapper,也就是可以用object来map我们的db,而且市面上的orm框架有很多,其中有一个框架 叫做dapper,而且被称为the king of ORM. 一:为什么选择Dapper 1. 性能优越: 其实在各大网站上,我们大概都会看到这样的一个对比效果图,在超过500次poco serialization的过程中所表现的性能,我们发现dapper是第二名, 当然第一名谁也无法超越,越底层的当然久越快,同时也就越麻烦.就好

回到目录 对于大数据量提交,包括插入,更新和删除,我始终不建议用EF自带的方法,因为它会增加与数据库的交互次数,一般地,EF的一个上下文在提交时会打开一个数据连接,然后把转换成的SQL语句一条一条的发到数据库端,然后去提交,试想,如果你的数据量达到万级别(更不用说百万,千万数据了),那对数据库的压力是很大的,所以,我将EF批量操作语句进行了改版,并起名为BulkInsert,BulkUpdate和BulkDelete,事实上,在我之前的版本中并没有涉及到批次提交的概念,直到遇到了实际的问题,当你

文章转自网络 Oracle 11g于2007年7月11日美国东部时间11时(北京时间11日22时)正式发布,11g是甲骨文公司30年来发布的最重要的数据库版本,根据用户的需求实现了信息生命周期管理(Information Lifecycle Management)等多项创新. 一．新特性提纲 1.数据库管理部分 ◆数据库重演(Database Replay) 这一特性可以捕捉整个数据的负载,并且传递到一个从备份或者standby数据库中创建的测试数据库上,然后重演负责以测试系统调优后的效果. ◆

一．新特性提纲 1.数据库管理部分 ◆数据库重演(Database Replay) 这一特性可以捕捉整个数据的负载,并且传递到一个从备份或者standby数据库中创建的测试数据库上,然后重演负责以测试系统调优后的效果. ◆SQL重演(SQL Replay) 和前一特性类似.但是只是捕捉SQL负载部分,而不是全部负载. ◆计划管理(Plan Management) 这一特性允许你将某一特定语句的查询计划固定下来,无论统计数据变化还是数据库版本变化都不会改变她的查询计划. ◆自动诊断知识库(Auto

Oracle 的Redo 机制DB的一个重要机制,理解这个机制对DBA来说也是非常重要,之前的Blog里也林林散散的写了一些,前些日子看老白日记里也有说明,所以结合老白日记里的内容,对oracle 的整个Redo log 机制重新整理一下. 一．Redo log 说明 Oracle 的Online redo log 是为确保已经提交的事务不会丢失而建立的一个机制. 因为这种健全的机制,才能让我们在数据库crash时,恢复数据,保证数据不丢失. 1.1 恢复分类 恢复分两种: (1)    Cra