SpringBoot整合Elasticsearch游標查詢的示例代碼(scroll)
游標查詢(scroll)簡介
scroll
查詢 可以用來對 Elasticsearch 有效地執(zhí)行大批量的文檔查詢,而又不用付出深度分頁那種代價。
游標查詢會取某個時間點的快照數據。 查詢初始化之后索引上的任何變化會被它忽略。 它通過保存舊的數據文件來實現(xiàn)這個特性,結果就像保留初始化時的索引 視圖 一樣。
啟用游標查詢可以通過在查詢的時候設置參數 scroll
的值為我們期望的游標查詢的過期時間。 游標查詢的過期時間會在每次做查詢的時候刷新,所以這個時間只需要足夠處理當前批的結果就可以了,而不是處理查詢結果的所有文檔的所需時間。 這個過期時間的參數很重要,因為保持這個游標查詢窗口需要消耗資源,所以我們期望如果不再需要維護這種資源就該早點兒釋放掉。 設置這個超時能夠讓 Elasticsearch 在稍后空閑的時候自動釋放這部分資源。
GET /old_index/_search?scroll=1m { "query": { "match_all": {}}, "sort" : ["_doc"], "size": 1000 }
scroll=1m:保持游標查詢窗口一分鐘。
返回結果示例:
{ "_scroll_id": "cXVlcnlUaGVuRmV0Y2g7NTsxMDk5NDpkUmpiR2FjOFNhNnlCM1ZDMWpWYnRROzEwOTk1OmRSamJHYWM4U2E2eUIzVkMxalZidFE7MTA5OTM6ZFJqYkdhYzhTYTZ5QjNWQzFqVmJ0UTsxMTE5MDpBVUtwN2lxc1FLZV8yRGVjWlI2QUVBOzEwOTk2OmRSamJHYWM4U2E2eUIzVkMxalZidFE7MDs=", "took": 10, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "failed": 0 }, "hits": { "total": 2633253, "max_score": 1.0, "hits": [ { "_index": "old_index", "_type": "old_index_type", "_id": "1", "_score": 1.0, "_source": { ... } } ] } }
這個查詢的返回結果包括一個字段 _scroll_id
, 它是一個base64編碼的長字符串 。 現(xiàn)在我們能傳遞字段 _scroll_id
到 _search/scroll
查詢接口獲取下一批結果:
GET /_search/scroll { "scroll": "1m", "scroll_id" : "cXVlcnlUaGVuRmV0Y2g7NTsxMDk5NDpkUmpiR2FjOFNhNnlCM1ZDMWpWYnRROzEwOTk1OmRSamJHYWM4U2E2eUIzVkMxalZidFE7MTA5OTM6ZFJqYkdhYzhTYTZ5QjNWQzFqVmJ0UTsxMTE5MDpBVUtwN2lxc1FLZV8yRGVjWlI2QUVBOzEwOTk2OmRSamJHYWM4U2E2eUIzVkMxalZidFE7MDs=" }
注意:需要再次設置游標查詢過期時間為一分鐘。
這個游標查詢返回下一批結果。
另外盡管我們指定字段 size
的值為1000
,但是我們有可能取到超過這個值數量的文檔。 當查詢的時候, 字段 size
作用于單個分片,所以每個批次實際返回的文檔數量最大為 size * number_of_primary_shards
。
注意:游標查詢每次返回一個新字段 _scroll_id
。每次我們做下一次游標查詢, 我們必須把前一次查詢返回的字段_scroll_id
傳遞進去。 當沒有更多的結果返回的時候,我們就處理完所有匹配的文檔了。
整合
新增以下三個方法:
/** * 游標查詢 * @param params 查詢入參 * @param indexName 索引名稱 * @param type 索引類型 * @param defaultSort 默認排序 * @param keyMappings 字段映射 * @param keyMappingsMap 索引對應字段映射 * @param scrollTimeInMillis 游標開啟的時間 * @return Page */ protected Page<Map> commonStartScroll(Map<String, String> params, String indexName, String type, String defaultSort, Map<Key, FieldDefinition> keyMappings, Map<String, Map<Key, FieldDefinition>> keyMappingsMap, long scrollTimeInMillis) { SearchQuery searchQuery = buildSearchQuery(params, indexName, type, defaultSort, keyMappings, keyMappingsMap); return elasticsearchTemplate.startScroll(scrollTimeInMillis, searchQuery, Map.class); } /** * 游標查詢 * @param scrollId 游標ID * @param scrollTimeInMillis 游標開啟的時間 * @return Page */ protected Page<Map> commonContinueScroll(String scrollId, long scrollTimeInMillis) { return elasticsearchTemplate.continueScroll(scrollId, scrollTimeInMillis, Map.class); } /** * 根據游標ID清除游標(提早釋放資源,降低ES的負擔) * @param scrollId 游標ID */ protected void clearScroll(String scrollId) { elasticsearchTemplate.clearScroll(scrollId); }
StoreSearchService
中增加游標查詢方法以及清除游標方法:
/** * 游標查詢 * @param params 查詢條件 * @return page */ public Page<Map> scroll(Map<String, String> params) { IndexConfig config = indexEntity.getConfigByDocCode(DOC_CODE); // 如果請求參數包含游標ID,則說明執(zhí)行翻頁操作,否則認為開啟新的游標查詢 String scrollId = params.getOrDefault(SCROLL_ID, null); if (StringUtils.isNotBlank(scrollId)) { return commonContinueScroll(params.get(scrollId), config.getScrollTimeInMillis()); } return commonStartScroll(params, config.getIndexName(), config.getType(), DEFAULT_SORT, keyMappings, keyMappingsMap, config.getScrollTimeInMillis()); } public void clearScroll(String scrollId) { super.clearScroll(scrollId); }
對外暴露接口:
@PostMapping("/scroll") public ResponseResult scroll(@RequestBody Map<String, String> params) { return ResponseResult.success(storeSearchService.scroll(params)); } @GetMapping("/scroll/clear/{scrollId}") public ResponseResult clearScroll(@PathVariable String scrollId) { storeSearchService.clearScroll(scrollId); return ResponseResult.success(null); }
游標查詢分為開啟和繼續(xù)兩個步驟,接口/scroll
中根據_scrollId
判斷為開啟游標查詢還是繼續(xù)游標查詢。
若條件允許的話,盡量將游標查詢及時關閉,以釋放ES集群的資源,降低負擔。
源碼
Git項目地址:https://github.com/lifengdi/search
原文鏈接:https://www.lifengdi.com/archives/article/2119
到此這篇關于SpringBoot整合Elasticsearch游標查詢(scroll)的文章就介紹到這了,更多相關SpringBoot整合Elasticsearch內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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