es scroll_size 的值范围是一个关键的参数,它直接影响着滚动查询的效率和性能。通常情况下,scroll_size 的值需要根据实际的数据量和查询需求来设置,以达到最佳的查询性能。 1. 最小值 es scroll_size 的最小值为1,这意味着每次滚动查询将返回一条文档。当需要精确控制每次返回的文档数量时,可以将 scroll_size ...
public void scrollQuery() throws IOException { //1. 创建SearchRequest SearchRequest request = new SearchRequest(index); request.types(type); //2. 指定scroll信息 request.scroll(TimeValue.timeValueMinutes(1L)); //3. 指定查询条件 SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder(); builder.siz...
This limit can be set by changing the [index.max_result_window] index level setting."所以from size方式只适合数据量少的浅分页场景,单一请求数据集合小于10000的场景,但是实时分页查询。 二、scroll( 深分页) 1、原理: scroll查询原理是在第一次查询的时候一次性生成一个快照,根据上一次的查询的id(这是一...
可以看到,返回结果中有一个_scroll_id字段,该字段其实就相当于一个书签,在我们之后的查询中需要带着这个书签,就可以一直往后根据设置的size大小获取数据(前提是在设置的过期时间之内)。 第二步:获取的scroll_id作为查询条件往后查询数据。 GET /_search/scroll/ { "scroll":"1m", "scroll_id":"DnF1ZXJ5VGhlb...
scroll查询的时候,在query阶段把符合条件的文档id保存在 search context(搜索上下文)中,后面每次scroll分批取出只是根据scroll_id定位到游标的位置,然后抓取size大小的结果集即可。 优点 适合实时性要求不高,要查询大量数据的场景,适合报表导出等业务或者ES内部的重置索引 ...
当from、size 或者 n 中有一个值很大的时候,需要参加排序的数量也会增长,这样的查询会消耗很多 CPU 资源,从而导致效率的降低。 为了提升查询效率,ES 提供了 Scroll 和 Scroll-Scan 这两种查询模式。 Scroll:是为检索大量的结果而设计的。例如,我们需要查询 1～100 页的数据,每页 100 条数据。
ES 深度分页scroll使用方式 我们知道ES对于from+size的个数是有限制的,二者之和不能超过1w。当所请求的数据总量大于1w时,可用scroll来代替from+size。 首次查询使用方式如下: 代码语言:javascript 复制 curl-XGET'localhost:9200/twitter/tweet/_search?scroll=1m&pretty'-H'Content-Type: application/json'-d'{"...
scroll_size:每次从es遍历多少条数据存储到Buffer中 requests_per_second:每秒多少条 GET_cat/tasks#查询所有任务GET_tasks?detailed=true&actions=*/delete/byquery#查询上面的删除任务 批量删除: POST _bulk?refresh=true #刷新 {"delete":{"_index":"company-staff-001", "_id":"1"}} {"delete":{"_in...
我们知道ES对于from+size的个数是有限制的,二者之和不能超过1w。当所请求的数据总量大于1w时,可用scroll来代替from+size。 首次查询使用方式如下: 接下来的查询方式如下: 如果你对scroll取出的数据顺序没有要求的话,则可以对“_doc”进行排序,es对这种排序做了优化。
游标可以增加性能的原因,是因为如果做深分页,每次搜索都必须重新排序,非常浪费,使用scroll就是一次把要用的数据都排完了,分批取出,因此比使用from+size还好 3.具体实例 初始化 请求 注意要在URL中的search后加上scroll=1m,不能写在request body中,其中1m表示这个游标要保持开启1分钟 ...