Elasticsearch Multi Get、 Bulk API详解、原理与示例

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: Elasticsearch Multi Get、 Bulk API详解、原理与示例

本文将详细介绍批量获取API(Multi Get API)与Bulk API。


1、Multi Get API


  • public final MultiGetResponse mget(MultiGetRequest multiGetRequest, RequestOptions options) throws IOException
  • public final void mgetAsync(MultiGetRequest multiGetRequest, RequestOptions options, ActionListener<MultiGetResponse> listener)

其核心需要关注MultiGetRequest 。

f6fcf084b9608b1eea42aa2937b029c3.jpg

从上面所知,mget及批量获取文档,通过add方法添加多个Item,每一个item代表一个文件获取请求,其相关字段已在get API中详细介绍,这里就不做过多详解。

Mget API使用示例

public static void testMget() {
        RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();
        try {
            MultiGetRequest request = new MultiGetRequest();
            request.add("twitter", "_doc", "10");
            request.add("twitter", "_doc", "11");
            request.add("twitter", "_doc", "12");
            request.add("gisdemo", "_doc", "10");
            MultiGetResponse result = client.mget(request, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println(result);
        } catch (Throwable e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            EsClient.close(client);
        }
    }

返回的结果其本质是一个 GetResponse的数组,不会因为其中一个失败,整个请求失败,但其结果中会标明每一个是否成功。其返回结果类图如下:

30bdbb8cb823a2ab5b6360e57316679d.png

其字段过滤(Source filtering)、路由等机制与Get API相同,故不重复讲解。


2、Bluk API详解


Bulk API可以在一次API调用中包含多个索引操作,例如更新索引,删除索引等。其API定义如下:


  • public final BulkResponse bulk(BulkRequest bulkRequest, RequestOptions options) throws IOException
  • public final void bulkAsync(BulkRequest bulkRequest, RequestOptions options, ActionListener<BulkResponse> listener)

其核心需要关注BulkRequest。


2.1BulkRequest详解


64a977de25cde0c1c798add29c31b9b2.jpg

  • List<DocWriteRequest> requests:单个命令容器,DocWriteRequest的子类包括:IndexRequest、UpdateRequest、DeleteRequest。
  • private final Set<String> indices:requests涉及到的索引。
  • List<Object> payloads :有效载荷,6.4.0版本,貌似该字段意义不大,通常命令的请求体(负载数据)存放在DocWriteRequest对象中,例如IndexRequest的source字段。
  • protected TimeValue timeout:timeout机制,针对一个Bulk请求生效。
  • ActiveShardCount waitForActiveShards:针对整个Bulk请求有效。
  • private RefreshPolicy refreshPolicy = RefreshPolicy.NONE:刷新策略。
  • private long sizeInBytes = 0:整个Bulk请求的大小。


通过add api为BulkRequest添加一个请求。


2.2 Bulk API请求格式详解


Bulk Rest请求协议基于如下格式:

POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_type" : "_doc", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

其请求格式定义如下(restfull):


  • POST请求,其Content-Type为application/x-ndjson。
  • 每一个命令占用两行,每行的结束字符为\r\n。
  • 第一行为元数据,"opType" : {元数据}。
  • 第二行为有效载体(非必选),例如Index操作,其有效载荷为IndexRequest#source字段。
  • opType可选值 index、create、update、delete。
  • 公用元数据(index、create、update、delete)如下

1)_index :索引名

2)_type:类型名

3)_id:文档ID

4)routing:路由值

5)parent

6)version:数据版本号

7)version_type:版本类型

  • 各操作特有元数据

1、index | create

   1)pipeline

2、update

1)retry_on_conflict :更新冲突时重试次数。

2)_source:字段过滤。

  • 有效载荷说明

1、index | create

其有效载荷为_source字段。

2、update

其有效载荷为:partial doc, upsert and script。

3、delete

没有有效载荷。


对请求格式为什么要设计成metdata+有效载体的方式,主要是为了在接受端节点(所谓的接受端节点是指收到命令的第一节点),只需解析metadata,然后将请求直接转发给对应的数据节点。


2.3 bulk API通用特性分析


2.3.1 版本管理


每一个Bulk条目拥有独自的version,存在于请求条目的item的元数据中。


2.3.2 路由


每一个Bulk条目各自生效。


2.3.3 Wait For Active Shards


通常可以设置BulkRequest#waitForActiveShards来要求Bulk批量执行之前要求处于激活的最小副本数。


2.3.4 Bulk Demo

public static final void testBulk() {
        RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();
        try {
            IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("twitter", "_doc", "12")
                    .source(buildTwitter("dingw", "2009-11-18T14:12:12", "test bulk"));
            UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("twitter", "_doc", "11")
                        .doc(new IndexRequest("twitter", "_doc", "11")
                                .source(buildTwitter("dingw", "2009-11-18T14:12:12", "test bulk update")));
            BulkRequest request = new BulkRequest();
            request.add(indexRequest);
            request.add(updateRequest);
            BulkResponse bulkResponse = client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
            for (BulkItemResponse bulkItemResponse : bulkResponse) { 
                if (bulkItemResponse.isFailed()) { 
                    BulkItemResponse.Failure failure = bulkItemResponse.getFailure(); 
                    System.out.println(failure);
                    continue;
                }
                DocWriteResponse itemResponse = bulkItemResponse.getResponse(); 
                if (bulkItemResponse.getOpType() == DocWriteRequest.OpType.INDEX
                        || bulkItemResponse.getOpType() == DocWriteRequest.OpType.CREATE) { 
                    IndexResponse indexResponse = (IndexResponse) itemResponse;
                    System.out.println(indexRequest);
                } else if (bulkItemResponse.getOpType() == DocWriteRequest.OpType.UPDATE) {
                    UpdateResponse updateResponse = (UpdateResponse) itemResponse;
                    System.out.println(updateRequest);
                } else if (bulkItemResponse.getOpType() == DocWriteRequest.OpType.DELETE) { 
                    DeleteResponse deleteResponse = (DeleteResponse) itemResponse;
                    System.out.println(deleteResponse);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            EsClient.close(client);
        }
    }
相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
13天前
|
存储 搜索推荐 数据挖掘
ElasticSearch架构介绍及原理解析
ElasticSearch架构介绍及原理解析
156 0
|
13天前
|
存储 缓存 搜索推荐
深入理解Elasticsearch倒排索引原理与优化策略
总之,Elasticsearch的倒排索引是其高效全文搜索的核心。为了提高性能和可伸缩性,Elasticsearch采用了多种优化策略,包括压缩、分片、合并、位集合和近实时搜索等。这些策略使Elasticsearch成为处理大规模文本数据的强大工具。
36 0
|
13天前
|
存储 自然语言处理 搜索推荐
Elasticsearch 8.10 同义词管理新篇章:引入同义词 API
Elasticsearch 8.10 同义词管理新篇章:引入同义词 API
28 0
|
13天前
|
搜索推荐 算法 数据挖掘
探索 Elasticsearch 8.X Terms Set 检索的应用与原理
探索 Elasticsearch 8.X Terms Set 检索的应用与原理
22 0
|
13天前
|
存储 数据可视化 数据建模
阿里云大佬叮嘱我务必要科普这个 Elasticsearch API
阿里云大佬叮嘱我务必要科普这个 Elasticsearch API
25 0
|
13天前
|
监控 搜索推荐 安全
面经:Elasticsearch全文搜索引擎原理与实战
【4月更文挑战第10天】本文是关于Elasticsearch面试准备的博客,重点讨论了四个核心主题:Elasticsearch的分布式架构和数据模型、CRUD操作与查询DSL、集群管理与性能优化,以及安全与插件扩展。文中通过代码示例介绍了如何进行文档操作、查询以及集群管理,并强调理解Elasticsearch的底层原理和优化策略对面试和实际工作的重要性。
35 6
|
13天前
|
存储 监控 大数据
【Elasticsearch专栏 15】深入探索:Elasticsearch使用API删除旧数据
本文探讨了如何使用Elasticsearch API管理并删除旧数据。Elasticsearch提供RESTful API,支持按条件批量删除。删除策略可基于时间、文档数量或索引。通过`DELETE BY QUERY` API,可以根据时间戳范围删除数据,如删除早于30天的记录。为处理大量数据,建议分批次进行,使用`scroll`和`size`参数控制。监控删除进度可使用任务ID。合理运用这些方法能有效优化存储,适应不同业务需求。
33 0
|
13天前
|
Java Maven 开发工具
【ElasticSearch 】IK 分词器安装
【ElasticSearch 】IK 分词器安装
28 1
|
13天前
|
数据可视化 索引
elasticsearch head、kibana 安装和使用
elasticsearch head、kibana 安装和使用
|
13天前
|
Java Windows
windows下 安装 Elasticsearch报错warning: usage of JAVA_HOME is deprecated, use ES_JAVA_HOME
windows下 安装 Elasticsearch报错warning: usage of JAVA_HOME is deprecated, use ES_JAVA_HOME
55 0

热门文章

最新文章