elasticsearch scroll

Elasticsearch scroll是一种用于处理大量数据的机制。它允许您在不影响性能的情况下，逐步地检索大量数据。具体来说，它通过将初始搜索结果分成多个“批次”，并在每个批次之间保持一个持续的“游标”，来实现这一点。这使得您可以在不使用过多内存或CPU资源的情况下，逐步地处理大量数据。

相关问题

elasticsearch scroll 查询

Elasticsearch scroll 查询是一种用于处理大型数据集合的技术。它允许您在不影响性能的情况下，逐步地检索大量的搜索结果。

以下是一个基本的scroll查询的示例：

POST /my_index/_search?scroll=1m
{
    "size": 100,
    "query": {
        "match" : {
            "title" : "elasticsearch"
        }
    }
}

在上面的查询中，我们指定了一个初始搜索请求，并将scroll参数设置为1分钟。我们还指定了一个"size"参数，该参数指定了每个批次要返回的文档数。在此示例中，我们将每个批次的文档数设置为100。

当我们运行此查询时，Elasticsearch将返回一个初始的搜索结果集，并为我们提供一个scroll_id。我们可以使用此scroll_id执行后续的搜索请求，以逐步检索结果。

以下是一个使用scroll_id执行后续搜索请求的示例：

POST /_search/scroll
{
    "scroll": "1m",
    "scroll_id": "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVRMNGxKUXE2Z2lKSEFZa1VUQQ=="
}

在上面的查询中，我们指定了一个scroll_id参数，该参数包含之前搜索请求返回的scroll_id。我们还将scroll参数设置为1分钟，以便Elasticsearch知道我们要继续检索结果。

使用scroll查询时，需要注意以下几点：

1. 每个scroll查询请求都会消耗一些系统资源，因此不应该无限制地使用它。
2. 一旦您完成了scroll查询，您应该及时清除scroll上下文，以释放资源。
3. 如果您的查询需要对大量文档进行排序，scroll查询可能不是最佳选择。排序会增加查询的内存使用量，从而增加查询的资源消耗。

ES scroll原理

ES scroll原理是通过在搜索请求中设置scroll参数来实现的。当我们发送一个带有scroll参数的搜索请求时，ES会返回一个scroll_id，该scroll_id可以用于后续的滚动请求。滚动请求会返回与初始搜索请求相同的结果集，但是还会包含一个新的scroll_id，用于获取下一批结果。

具体的原理如下：
1. 发送初始搜索请求，设置scroll参数来指定滚动时间和结果集的保持时间。
2. ES会返回一个scroll_id和第一批结果数据。
3. 使用scroll_id发送滚动请求，ES会返回下一批结果数据和一个新的scroll_id。
4. 重复步骤3，直到没有更多的结果数据返回。

通过使用scroll_id，我们可以在后续的滚动请求中获取到完整的结果集，而不需要重新执行搜索请求。这对于处理大量数据或者需要长时间处理的情况非常有用。

范例：

from elasticsearch import Elasticsearch

# 创建ES客户端
es = Elasticsearch()

# 发送初始搜索请求
search_body = {
    "query": {
        "match": {
            "field": "value"
        }
    },
    "size": 100,
    "scroll": "1m"  # 设置滚动时间为1分钟
}
response = es.search(index="my_index", body=search_body)

# 获取第一批结果数据和scroll_id
scroll_id = response["_scroll_id"]
results = response["hits"]["hits"]

# 处理第一批结果数据
for result in results:
    # 处理结果数据
    print(result["_source"])

# 发送滚动请求，获取下一批结果数据
while True:
    scroll_body = {
        "scroll": "1m",
        "scroll_id": scroll_id
    }
    response = es.scroll(body=scroll_body)

    # 获取结果数据和新的scroll_id
    scroll_id = response["_scroll_id"]
    results = response["hits"]["hits"]

    # 处理结果数据
    for result in results:
        # 处理结果数据
        print(result["_source"])

    # 判断是否还有更多的结果数据
    if len(results) == 0:
        break