ES 批量拉取数据的场景下通常有以下几种方式: from + size :非常不建议,ES 默认限制 from + size < 10000,在分布式系统中深度翻页排序的花费会随着分页的深度而成倍增长,如果数据特别大对CPU和内存的消耗会非常巨大甚至会导致OOM。 滚动翻页(Search Scroll):原理上是对某次查询生成一个游标 scroll_id , 后续...
scroll 查询 可以用来对 Elasticsearch 有效地执行大批量的文档查询,而又不用付出深度分页那种代价。 游标查询允许我们 先做查询初始化,然后再批量地拉取结果。 这有点儿像传统数据库中的 cursor 。 游标查询会取某个时间点的快照数据。 查询初始化之后索引上的任何变化会被它忽略。 它通过保存旧的数据文件来实现这...
第一页数据的拉取确实一样,但每一次“下一页”拉取的方案就不一样了。 点击“下一页”时,需要拉取第二页数据,在第一页数据的基础之上,能够找到第一页数据time的最大值: 这个上一页记录的time_max,会作为第二页数据拉取的查询条件: (1)将查询order by time offset 100 limit 100,改写成order by time ...
全量脚本存在两个版本的设计,第一个版本主要考虑点在于系统之间进行解耦,所以在A工程只做全量获取id功能,然后通过kafka消息形式推送出去,B工程接收消息调用RPC接口拉取id对应的ES数据。基本逻辑代码如下,此种方式在测试环境跑数据后发现存在两个问题。 while(true){//A工程推送消息//分页获取数据,获取discussionIdListCo...
适合那种需要一次性或分批拉出大量数据做离线处理、迁移等。可以提升点效率。 二:实践中我使用到滚动的场景 需求需要从几个不同的es数据源拉取、截取数据,合到一个新的业务数据源中。 每天夜里有定时任务需要拉取某天的索引数据,根据某个字段去重后拿去做离线业务处理。
PUT %3Cmy-index-%7Bnow%2Fd%7D-000001%3E { "aliases": { "my-alias1": { "is_write_index": true } } } # 2、批量导入数据 PUT my-alias1/_bulk {"index":{"_id":1}} {"title":"testing 01"} {"index":{"_id":2}} {"title":"testing 02"} {"index":{"_id":3}} {"title...
步骤一：修改本地ES集群配置（集群B）编辑elasticsearch.yaml文件，添加配置项并重启服务 配置：reindex.remote.whitelist: ["up01:9200"]步骤二：执行迁移任务 步骤三：数据校验 验证迁移数据量与源数据一致 参考ES官方文档和经验分享 个人编写的批量脚本 脚本功能：本地ES集群拉取远端ES集群数据，选取源...
4. Worker同步程序从Kafka读写数据,经过处理写入到ES,先是拉取模式,后是推送模式 注意事项 DB到ES实时同步整体项目链路很长,且涉及技术点较多,任意环节都会导致一些问题,特别注意: 1. DB刷数据问题,由于DB是批量更新,会出现部分性能瓶颈 2. DB多表关联深度问题,DB多表直接关联最好的关系是1对1,主要ES映射也...
2、根据分区数批量创建目录 代码语言:txt 复制 mkdir -p /data{1..11}/esdata chown -R nobody.nobody /data{1..11}/esdata 3、安装jdk 代码语言:txt 复制 tar zxf jdk-8u131-linux-x64.tar.gz -C /usr/local ln -sf /usr/local/jdk1.8.0_131 /usr/local/jdk ...
4 fetch phase:接着由协调节点根据 doc id 去各个节点上拉取实际的 document 数据,最终返回给客户端。 如果是更新操作,就是将原来的 doc 标识为 deleted 状态,然后新写入一条数据。 buffer 每 refresh 一次,就会产生一个 segment file,所以默认情况下是 1 秒钟一个 segment file,这样下来 segment file 会越来...