scroll_id = res['_scroll_id'] 在上面的示例中,我们首先创建了一个Elasticsearch客户端实例。然后,我们定义了查询和scroll参数。查询是一个简单的匹配所有文档的查询,而scroll参数指定了滚动时间(默认为2分钟)和每页大小(1000个文档)。接下来,我们执行搜索查询并获取滚动ID。然后,我们进入一个循环,处理每个文档,直...
defmain(): es=Elasticsearch([***], http_auth=('***','***'), port=***) query=*** page=es.search( index=***, scroll='2m', size=1000, body={"query": query}) sid=page['_scroll_id'] sid_list=[sid] scroll_size_max=page['hits']['total']['value'] cnt=0 whilecnt < ...
PAGE_RESULT_SCROLL_ID ='scroll_id'PAGE_RESULT_SCROLL_SIZE ='scroll_size'PAGE_RESULT_TOTAL_SIZE ='total_size'PAGE_RESULT_HITS ='hits'PAGE_RESULT_DATA ='data'PAGE_RESULT_CONVERT_DATA ='convert_data'CONVERT_DEST_KEY ='dest_key'CONVERT_DEFAULT_VALUE ='default_value'current_time = time.strft...
Elasticsearch的两种分页方式 使用常规的分页方式通用函数 from elasticsearch import Elasticsearch es=Elasticsearch('127.0.0.1',port=9200)defsearch(self,index,doc_type,q_dict={},search_str='',search_fields=[],fields=[],page_index=0,page_size=10,all_data=False,body={},size=1000,sort=''):'''...
切片滚动限制是指在使用Elasticsearch的滚动查询(scroll)时,对于大量数据集,可以使用切片来分批次获取数据以降低内存压力和提高性能。 在使用Elasticsearch的Python客户端时,可以使用scroll参数来启用滚动查询,并设置切片大小来限制每个滚动请求的数据量。例如,以下是一个使用Python进行切片滚动查询的示例代码: 代码语言:txt ...
使用scroll方式迁移数据,类似于 github上nodejs写的elasticsearch-dump 。 依赖包 # 我这里演示的ES是7.x的,如果下面的脚本运行报错,请考虑调整这里的python的elasticsearch包版本 pip install elasticsearch==7.13.1 1. 2. 配置文件 vim configs.py # -*- coding: utf-8 -*- ...
from elasticsearch import helpers from datetime import datetime def search_data_by_scroll(es, index, body): '''翻页查询''' request_timeout = 600 scroll = '20m' # 用于配置scroll有效期--滚动搜索上下文保留时间,默认不能超过 1d (24 小时). 可使用search.max_keep_alive集群配置修改该值 ...
python 用scroll查询大量es数据 游标查询 scroll查询,可以用于对 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。 scroll查询可以分为以下两个步骤。 启动游标查询 GET /host/_search?scroll=1m 其中的scroll=1m表示游标查询窗口保持1分钟,如果一次取的数据量大可以设置为一个大一些的时间。
pip install elasticsearch 二、python脚本 from elasticsearch import Elasticsearch #使用用户名、密码连接eses = Elasticsearch(hosts=["username:password@ip:9200/"])print(es) # es中查询数据并回显result = es.search(index="xxx", doc_type="xx", body={"query": {"match_all": {}}}, filter_path=...
插入的每一个数据中,都需要指定 _index,_type,_id 更新、插入的数据放在doc中 """fromelasticsearch.helpersimportasync_bulk,bulkasyncdefmain():awaitasync_bulk(es,data)bulk(es,data) 用es.search筛选数据的参数 es.search(index="test",doc_type="_doc",body=body,size=10)""" ...