显然,在运行完_update_by_query后,我们可以找到我们的文档了。 针对大量数据的reindex 上面所有的_update_by_query针对少量的数据还是很不错的。但是在我们的实际应用中,我们可能遇到很大的数据量,那么万一在reindex的过程中发生意外,那我们还需要从头开始吗?或者我们已经处理过的数据还需要再做一遍吗?一种通用的解决...
updateByQuery.source("source_index") .filter(QueryBuilders.termQuery("name", "alex")) .size(1000) .script(new Script(ScriptType.INLINE, "ctx._source.awesome = 'absolutely'", "painless", Collections.emptyMap())); BulkByScrollResponse response = updateByQuery.get(); 1. 2. 3. 4. 5. ...
ElastiicSearch 的内置提供的 API Update By Query : 在现有索引上重建 Reindex:在其他索引上重建索引 2. Update By Query 2.1 案例一: 为索引增加子字段 改变Mapping , 增加子字段,使用英文分词器 此时尝试对子字段进行查询 虽然有数据已经存在,但是没有返回结果 执行Update By Query 尝试对 Multi-Fields 查询查...
POST twitter/_update_by_query { "query": { "match": { "city.keyword": "北京" } }, "script": { "source": "ctx._source['uid'] += params['one']", "params": { "one": 1 } } } 在执行上面的命令后,我们进行查询: GET twitter/_search { "query": { "match": { "city.keywor...
updateByQuery.source("索引") //查询要修改的结果集 .filter(QueryBuilders.termQuery("field", 412)) //修改操作 .script(newScript( "ctx._source['field']='"+ name+"';ctx._source['field']='"+name+"'")); //响应结果集 BulkByScrollResponse response=updateByQuery.get();longupdated = res...
通用的策略如下:Bulk 默认设置批量提交的数据量不能超过 100M。数据条数一般是根据文档的大小和服务器性能而定的,但是单次批处理的数据大小应从 5MB～15MB 逐渐增加,当性能没有提升时,把这个数据量作为最大值。 我们可以跟着,感受一下 Bulk 接口,如下所示: ...
在实际代码运行过程中,我们很有可能面对的场景是批量更新。如果通过for循环来一条条操作自然是可以实现的,但是网络来回导致的性能问题惨不忍睹。这时候我们便需要使用ES的buck AP来实现批量操作。在golang代码中,一个bulk update的操作大概如下所示: 代码语言:javascript ...
需要注意的是,`UpdateByQuery`方法需要使用`Bulk` API来分批次更新。因此,我们可以设置`setBatchSize`参数来指定每批更新的数量,以提高性能。另外,我们还可以设置`setAbortOnVersionConflict`参数来忽略乐观锁版本号冲突,从而避免更新失败。 总之,使用Elasticsearch Java API的`UpdateByQuery`方法可以方便地进行批量更新操...
Multi Get API、Bulk API、Delete By Query API、Update By Query API、Reindex API 1、Index API索引一个文档 Elasticsearch中的每个索引都被分成分片,每个分片可以有多个副本。这些副本被称为复制副本,并且在添加或删除文档时必须保持同步数据。Elasticsearch的数据复制模型基于主备份模型。
es.update(index="test",doc_type="doc",id="4Z6XcXcBChYTHL1ZdwjL",body={"doc":{"name":"Jerry","age":25}}) 运行完之后,在 kibana 上查看结果 搜索更新 update_by_query update_by_query,顾名思义,这种更新方式,即通过查询再更新。