一:简介
Elasticsearch滚动查询也叫游标查询
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。
注意:scroll不适合支持那种实时的和用户交互的前端分页工作,实时分页查询可以使用from-size方式。但同时from-size也不适用上述离线大数据量处理业务场景。
三:from-size分页的缺点
es客户端实时分页一般使用from-size。如果有100条数据,按size=10共分10页,那么当用户查询第n页的时候,实际上es是把前n页的数据全部找出来,再去除前n-1页最后得到需要的数据返回,查最后一页就相当于全扫描。其中利弊大家自行思考。所以离线大批量数据的处理业务或迁移不适合使用from-size方式查询。
GET /{index_name}/_search { "from":0, "size":10 }
java:
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); searchSourceBuilder.from((page.getPageNum() - 1) * page.getPageSize()); searchSourceBuilder.size(page.getPageSize());
四:scrool
我们可以给初始化查询传递参数scroll=5m ,es会返回一个_scroll_id,这是一个base64编码的长字符串,用于下次查询时传入。5m表示_scroll_id缓存5分钟,之后自动过期,可以根据需要配置。size可以指定每次滚动拉取多少数据。不过如果你做了分片,查询结果可能超过指定的 size 大小。
第一次查询
GET /sms/_search?scroll=5m { "size": 20, "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "userId": "9d9984eca213bf" } } ] } } }
之后我们把上一次得到的_scroll_id拿到按以下查询即可得到下一轮的数据。
GET /_search/scroll/ { "scroll":"1m", "scroll_id":"DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBgAAAAAATJH1FlFTYzlSZ0VNVGdlM2o0T0dTX2tVUncAAAAAAE0-zBZQUVp6Sy04X1J1NjJCaVZfQUhHWjFnAAAAAABMkfYWUVNjOVJnRU1UZ2UzajRPR1Nfa1VSdwAAAAAATXVxFk83UWRhNGg3UmxTQnpXTEUzd0dreXcAAAAAAEyR9xZRU2M5UmdFTVRnZTNqNE9HU19rVVJ3AAAAAABNPs0WUFFaekstOF9SdTYyQmlWX0FIR1oxZw==" }
java逻辑:
- 我们可以使用一个循环去查询,第一次查询的时候按需要的查询条件处理,加上参数scroll即可,
- 之后的查询均使用GET /_search/scroll/ 传递_scroll_id查询,如果返回数据为空则终止循环。
简约代码:
public <T> List<T> scroll(JestClient jestClient, EsQuery<T> query) { List<T> all = new ArrayList<>(); try { String index = query.getIndex(); if (StringUtils.isBlank(index)) { throw new RuntimeException("索引不能为空"); } SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); BoolQueryBuilder bool = QueryBuilders.boolQuery(); Map<String, Object> params = query.getParams(); for (Map.Entry<String, Object> entry : params.entrySet()) { String name = entry.getKey(); Object value = entry.getValue(); if (value instanceof List || value instanceof Set) { bool.filter(QueryBuilders.termsQuery(name, (Collection<?>) value)); } else { bool.filter(QueryBuilders.termQuery(entry.getKey(), entry.getValue())); } } searchSourceBuilder.query(bool); //查询 Search search = new Search.Builder(searchSourceBuilder.toString()) .addIndex(index) .addType("_doc") .setParameter(Parameters.SIZE, 5000) .setParameter(Parameters.SCROLL, "5m") .build(); JestResult result = jestClient.execute(search); List<T> sourceAsObjectList = result.getSourceAsObjectList(query.getClazz(), true); all.addAll(sourceAsObjectList); String scrollId = result.getJsonObject().get("_scroll_id").getAsString(); while (sourceAsObjectList.size() > 0) { SearchScroll scroll = new SearchScroll.Builder(scrollId, "1m").build(); result = jestClient.execute(scroll); scrollId = result.getJsonObject().get("_scroll_id").getAsString(); sourceAsObjectList = result.getSourceAsObjectList(query.getClazz(), true); all.addAll(sourceAsObjectList); } return all; } catch (Exception e) { log.error("查询es异常", e); return all; } }
标签:滚动,查询,id,query,scroll,es,size From: https://www.cnblogs.com/juncaoit/p/17255208.html