es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}]) #定义查询和scroll参数 query = { 'query': { 'match_all': {} } } scroll_size = 1000 scroll = '2m' #滚动时间,默认为2分钟 #执行搜索查询并获取滚动ID res = es.search( index='my_index', body=query, scroll=scroll, size=...
1. 了解Elasticsearch的scroll API及其用途 Elasticsearch的scroll API允许你进行深分页查询,即可以查询并获取大量数据而不会遇到性能瓶颈。它通过一个可滚动的上下文来维护搜索的当前状态,允许你逐页地获取结果。 2. 编写Python代码来初始化scroll查询 首先,你需要初始化一个scroll查询。这通常包括设置一个合理的scroll超...
根据返回的这个scroll_id可以不断地获取下一页的内容,所以scroll并不适用于有跳页的情景。 (1)初始搜索请求应该在查询中指定 scroll 参数,如 ?scroll=1m(1分钟),这可以告诉 Elasticsearch 需要保持搜索的上下文环境多久。 初始搜索: GET /my_index/my_type/_search?scroll=1m { "query": { "match_all": {}...
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 < ...
fromelasticsearchimportElasticsearchdefmain():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=0while...
Elasticsearch scroll取数据— python版 源码如下: defes_scroll(index, min_timestamp, max_timestamp, slice_no): es= Elasticsearch('http://localhost:9200', timeout = 30, max_retries=10, retry_on_timeout=True) page=es.search( index=index, ...
(index="test",doc_type="_doc",id=1,body={"doc":{"name":"张三"}})#查询数据es.get(index="test",doc_type="_doc",id=1)es.search(index="test",doc_type="_doc",body=query)#滚动分页的func,第四块部分 分页查询中 说明es.scroll(scroll_id="scroll_id",scroll="5m")#批量插入&批量...
es = Elasticsearch() # 定义滚动查询的切片大小 slice_size = 1000 # 执行第一次滚动查询 response = es.search( index="your_index", body={"query": {"match_all": {}}}, scroll="1m", size=slice_size ) # 处理第一次滚动查询结果
Elasticsearchscroll取数据— python版 源码如下: 代码语言:javascript 复制 defes_scroll(index,min_timestamp,max_timestamp,slice_no):es=Elasticsearch('http://localhost:9200',timeout=30,max_retries=10,retry_on_timeout=True)page=es.search(index=index,doc_type="tls_book",scroll='1m',body={"slice...
from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch([ 'http://conf:9200/' ]) page = es.search( index ='ware_index', doc_type ='ware_type', scroll ='2m', search_type ='scan', size =1000, body ={ "query":{ "match_all":{} }, "filter":{ "term":{ "shop":"230" } ...