reindex 中用 Slice

在ES中，reindex是一个用于重新索引数据的API。可以使用reindex API将数据从一个索引复制到另一个索引中，也可以在同一索引中对数据进行重新索引。在reindex API中，可以使用Slice参数来限制重新索引的文档数量，以避免对系统性能产生负面影响。

Slice参数可以通过source和dest参数来指定，source参数指定源索引，dest参数指定目标索引。例如，对于如下的reindex API请求：

POST /_reindex
{
  "source": {
    "index": "my_source_index"
  },
  "dest": {
    "index": "my_dest_index"
  },
  "slice": {
    "id": 0,
    "max": 2
  }
}

其中slice参数指定了获取ID为0的分片（slice），最多重新索引2个文档。如果源索引包含多个分片，则可以通过不同的slice参数组合来重新索引不同的分片。Slice可以用于限制reindex API的并发性，并减少对系统资源的消耗。

相关问题

python reindex

在 Python 中，如果你需要重新索引一个列表，可以使用以下代码：

old_list = ['A', 'B', 'C', 'D']
new_list = [old_list[i] for i in range(len(old_list))] # 创建新列表

这里使用了列表推导式来创建一个新列表，新列表的元素与旧列表相同，但是元素的索引重新排列了。如果你想保留旧列表不变，可以使用 `copy()` 方法创建一个副本：

old_list = ['A', 'B', 'C', 'D']
new_list = [old_list[i] for i in range(len(old_list))] # 创建新列表
old_list_copy = old_list.copy() # 创建副本

现在，`old_list_copy` 和 `old_list` 是两个不同的列表，你可以在 `old_list_copy` 上进行索引操作而不会影响 `old_list`。

pyhton reindex

你是想问如何在Python中重新索引数据吗？如果是的话，可以使用pandas库来实现重新索引。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 原始索引
print("原始索引：")
print(df)

# 重新索引
df = df.reindex([2, 0, 1])

# 新的索引
print("重新索引后的数据框：")
print(df)

执行以上代码，将会输出原始索引和重新索引后的数据框。你可以根据需要提供新的索引列表，来对数据进行重新索引。希望能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。