我们可以使用from +size来获取所有数据,但是,如果数据量大的时候,这样的操作开销很大,这时候可以使用scroll操作 1.第一步发起一个scroll 的post请求,带上参数scroll=1m (1m的意思是1分钟的意思) POST /twitter/_search?scroll=1m { "size": 100, "query": { "match" : { "title" : "elasticsearch

一般而言,es返回数据的上限是10000条,如果超过这个数量,就必须使用scroll查询. 所谓scroll查询就类似DBMS中的游标,或者快照吧,利用查询条件,在第一次查询时,在所有的结果上形成了一个快照,然后再分批分次的读取出来. 要完成一个scroll查询分两个阶段: 阶段一:带查询参数 POST /twitter/_search?scroll=1m { , "query": { "match" : { "title" : "el

1.官方api 1.Scroll概念 Version:6.1 英文原文地址:Scroll 当一个搜索请求返回单页结果时,可以使用 scroll API 检索体积大量(甚至全部)结果,这和在传统数据库中使用游标的方式非常相似. 不要把 scroll 用于实时请求,它主要用于大数据量的场景.例如:将一个索引的内容索引到另一个不同配置的新索引中. 2.Client support for scrolling and reindexing(滚动搜索和索引之间的文档重索引) 一些官方支持的客户端提供了一些

ES系列一.CentOS7安装ES 6.3.1 ES系列二.CentOS7安装ES head6.3.1 ES系列三.基本知识准备 ES系列四.ES6.3常用api之文档类api ES系列五.ES6.3常用api之搜索类api ES系列六.ES字段类型 ES系列七.ES-倒排索引基础知识 ES系列八.正排索Doc Values和Field Data ES系列九.ES优化聚合查询之深度优先和广度优先 ES系列十.ES常用查询API ES系列十一.ES的index.store._source.copy

背景: 1,系统简介:通过人工解读研报然后获取并录入研报分类及摘要等信息,系统通过摘要等信息来获得该研报的URI 2,现有实现:老系统使用MSSQL存储摘要等信息,并将不同的关键字分解为不同字段来提供搜索查询 3,存在问题: -查询操作繁琐,死板:例如要查某个机构,标题含有周报的研报,现有系统需要勾选相应字段再输入条件 -查询速度缓慢,近千万级别数据响应时间4-5s 4,改进:使用es优化,添加多个关键字模糊查询(非长文本数据,因此未使用_socre进行评分查询) -例如:输入“国泰君安 周报”

数据方案: 在Elasticsearch中通过code及time字段查询对应doc的mongo_id字段获得mongodb中的主键_id 通过获得id再进入mongodb进行查询   1,数据情况: 全部为股票及指数的分钟K线数据(股票代码区分度较高) Elasticsearch及mongodb都未分片且未优化参数配置,mongo表中只有主键_id索引 mongodb数据量: Elasticsearch数据量: 2,将数据从mongo源库导入Elasticsearch import time f

需求 ES集群Cluster_A里的数据(某个索引或某几个索引),需要迁移到另外一个ES集群Cluster_B中. 环境 Linux:Centos7 / Centos6.5/ Centos6.4Elastic:5.2.0 总结的方法 查询并导出数据 拷贝ES物理目录/文件 ES快照数据备份和恢复 迁移方法 分别进行以上方法的详细介绍: 查询并导出数据 理论 通过ES提供的查询API,写各种程序,把数据导出csv,或者把数据查询出来,直接入库到新的ES集群中. 实践 #coding=utf-8 i

常见深度分页方式 from+size es 默认采用的分页方式是 from+ size 的形式,在深度分页的情况下,这种使用方式效率是非常低的,比如 from = 5000, size=10, es 需要在各个分片上匹配排序并得到5000*10条有效数据,然后在结果集中取最后10条 数据返回,这种方式类似于mongo的 skip + size. 除了效率上的问题,还有一个无法解决的问题是,es 目前支持最大的 skip 值是 max_result_window ,默认 为 10000 .也就是当

常见深度分页方式 from+size 另一种分页方式 scroll scroll + scan search_after 的方式 es 库 scroll search 的实现 常见深度分页方式 from+size es 默认采用的分页方式是 from+ size 的形式,在深度分页的情况下,这种使用方式效率是非常低的,比如 from = 5000, size=10, es 需要在各个分片上匹配排序并得到5000*10条有效数据,然后在结果集中取最后10条 数据返回,这种方式类似于mongo的 s

分布式搜索 本文翻译自Elasticsearch官方指南的Distributed Search Execution一章. 在继续之前,我们将绕一段路来谈谈在分布式环境中,搜索是怎样运行的.和在分布式文档存储(Distributed Document Store)中讨论的基本CRUD操作相比,这个过程会更加复杂一些. 一个CRUD操作会处理一个文档,该文档有唯一的_index,_type和路由值(Routing Value,它默认情况下就是文档的_id)组合.这意味着我们可以知道该文档被保存在集群

date_histogram是按照时间来构建集合(桶)Buckts的,当我们需要按照时间进行做一些数据统计的时候,就可以使用它来进行时间维度上构建指标分析.     在前面几篇中我们用到的hitogram也是可以处理日期的,但是,它不能自动识别日期,只会把日期看做是数字,在聚合的时候是不知道日历时间间隔. // 查询 "query": { "bool": { "must": [{ "range": { "@times

Solr Deep Paging(solr 深分页) - ickes的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/xl_ickes/article/details/42772521 问题深分页的问题是很清楚.Solr必须为返回的搜索结果准备一个列表,并返回它的一部分.如果该部分来源于该列表的前面并不难.但如果我们想返回第10000页(每页20条记录)的数据,Solr需要准备一个包含大小为200000(10000 * 20)的列表.这样,它不仅需要时间,还需要内存.像我们现

es一次请求默认返回的数据条数是10条,可以通过设置size参数来控制返回数据的条数: 如果要返回很多数据,可以把size设置的很大,不过elastic search默认size最大不能超过1万. 那么如果数据量很大,超过1万,而又想要把所有数据都拉出来怎么办呢? 有三种方法:聚合,修改es的size的默认最大值,scroll+span 这里只讲我认为最好的方法:scroll+span 简单的说就是分页取出 第一次请求: 以后的请求(以后的请求默认带着第一次请求的参数): 参考: https:/

ES scroll(ES游标) 解决深分页. Why 当Elasticsearch响应请求时,它必须确定docs的顺序,排列响应结果.如果请求的页数较少(假设每页20个docs), Elasticsearch不会有什么问题,但是如果页数较大时,比如请求第20页,Elasticsearch不得不取出第1页到第20页的所有docs,再去除第1页到第19页的docs,得到第20页的docs. 原理 Scrolling allows us to do an initial search and to k

https://www.jianshu.com/p/f4d322415d29 1.简介 ES为了避免深分页,不允许使用分页(from&size)查询10000条以后的数据,因此如果要查询第10000条以后的数据,要使用ES提供的 scroll(游标) 来查询 假设取的页数较大时(深分页),如请求第20页,Elasticsearch不得不取出所有分片上的第1页到第20页的所有文档,并做排序,最终再取出from后的size条结果作爲最终的返回值 假设你有16个分片,则需要在coordinate no

ES 总结: es 是基于lucene的, 是java 实现的, 很多概念和lucene是相同的 索引-- 对应数据库的表,mongoDB中的集合 文档,由字段组成, 一个字段可以出现多次. 字段,其类型可以是任意的, 也可以是复合的, 注: 不同类型的同名字段不能设置为不同类型. 分片:每个分片是一个独立的lucene实例, 一个独立的jvm, 一个索引的数据可以有多个 分片组成---- 数据量大的时候, 通常都是这样的, 而且每个分片都是位于集群不同的节点上. 分片的大小是不能控制的, 但是

Elasticsearch中数据都存储在分片中,当执行搜索时每个分片独立搜索后,数据再经过整合返回.那么,如果要实现分页查询该怎么办呢? 更多内容参考Elasticsearch资料汇总 按照一般的查询流程来说,如果我想查询前10条数据: 1 客户端请求发给某个节点 2 节点转发给个个分片,查询每个分片上的前10条 3 结果返回给节点,整合数据,提取前10条 4 返回给请求客户端 那么当我想要查询第10条到第20条的数据该怎么办呢?这个时候就用到分页查询了. from-size"浅"分页

概念解析 CURD 操作 CURD 操作都是针对具体的某个或某些文档的操作,每个文档的 routing 都是确认的,所以其所在分片也是可以事先确定的.该过程对应 ES 的 Document API. 新建(C): 指对某个文档进行索引操作的过程. 检索(R): 指从 ES 中获取某个或多个特定文档的过程. 删除(D): 指从 ES 中删除某个文档让其不再可被搜索. 更新(U): 指在 ES 中更新某个文档的过程,其实质是删除+新建的过程. 搜索 搜索操作是指通过查询条件从 ES 中获取匹配的文档

好久没写博文了, 最近项目中使用到了ElaticSearch相关的一些内容, 刚好自己也来做个总结. 现在自己也只能算得上入门, 总结下自己在工作中使用Java操作ES的一些小经验吧. 本文总共分为三个部分: 一:ES相关基本概念及原理 二:ES使用场景介绍 三:使用Java进行ES的增删改查及代码讲解 一:ES相关基本概念: ElasticSearch(简称ES)是一个基于Lucene构建的开源.分布式.RESTful的全文本搜索引擎. 不过,ElasticSearch却也不仅只是一个全文本搜

ES对于类似数据库的SQL查询很无力,可以使用Hive on ES来实现SQL的查询.2个百万级的索引做关联时,需要大概1分多钟,基于es2.1版本. 1.将elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar拷贝到hive/lib目录下. 2.创建hive表 create external table test( name string, address  ARRAY<STRING>, ) stored by 'org.elasticsearch.hadoop.hive.EsStor