摘要:游标查询查询,可以用于对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。启动游标查询其中的表示游标查询窗口保持分钟,如果一次取的数据量大可以设置为一个大一些的时间。完整代码用获取所有数据的完整代码如下过滤的每次取的数据量
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。
返回的字段中包含一个scroll_id, 接下来用这个字段可以获取后续值。
循环获取
循环获取余下的值
GET /_search/scroll { "scroll": "1m", "scroll_id" : scroll_id }
通过上一步得到的scroll_id,获取余下的值。
完整代码用Python获取所有数据的完整代码如下
def get_all_es_data(url): # 过滤的query query = {} data = [] # 每次取的数据量 size = 10000 scroll_id = None try: while size == 10000: if not scroll_id: query["size"] = 10000 curr_url = url + "/_search?scroll=8m" response = requests.post(curr_url, json.dumps(query), headers={"content-type": "application/json"}) else: curr_url = url + "_search/scroll?scroll=8m&scroll_id=" + scroll_id response = requests.get(curr_url) if response: response = json.loads(response.text) scroll_id = response["_scroll_id"] response_data = [doc["_source"] for doc in response["hits"]["hits"]] data.extend(response_data) except Exception as err: pass
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