ElasticSearch 批量条件查询mget

在Elasticsearch中，可以使用批量多文档读取（mget）API来进行批量条件查询。该API支持一个或多个索引中的多个文档的检索。

以下是一个示例查询：

POST /<index>/_mget
{
    "docs" : [
        {
            "_index" : "<index>",
            "_id" : "<doc_id_1>"
        },
        {
            "_index" : "<index>",
            "_id" : "<doc_id_2>"
        }
    ]
}

在这个请求中，我们指定了要查询的索引名称以及要检索的文档ID。您可以在“docs”数组中添加尽可能多的文档ID，以便进行批量查询。

您还可以在查询中添加其他参数，例如version、routing和stored_fields，以进一步细化您的查询。

请注意，要使用mget API，您必须具有“read”权限。

相关问题

elasticsearch批量

Elasticsearch中的批量操作是通过_bulk的API完成的。批量请求格式如下：

{ action: { metadata }}
{ request body }
{ action: { metadata }}
{ request body }
...

批量请求的大小对性能有影响。当批量请求过大时，会占用较多的内存资源，导致性能下降甚至降低。确定最佳的批量请求大小需要考虑硬件、文档大小和复杂度以及索引和搜索的负载等因素。一般来说，初始数量可以在1000到5000个文档之间，如果文档大小较大，可以选择较小的批次大小。同时，注意请求批次的物理大小也是很有用的参考，例如一千个1KB的文档和一千个1MB的文档是不同的。建议将批次大小控制在5-15MB之间。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Elasticsearch 批量导入数据](https://blog.csdn.net/qq_46416934/article/details/126359171)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [ElasticSearch中批量操作（批量查询＿mget、批量插入删除_bulk）](https://blog.csdn.net/weixin_44799217/article/details/126090874)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python elasticsearch 批量检索

要在Python中进行批量检索Elasticsearch中的数据，可以使用Elasticsearch Python客户端提供的mget方法。以下是一个批量检索的示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

# 批量检索文档
docs = [
    {'_index': 'my-index', '_id': '1'},
    {'_index': 'my-index', '_id': '2'},
    {'_index': 'my-index', '_id': '3'},
]

res = es.mget(index='my-index', body={'docs': docs})

# 处理检索结果
for doc in res['docs']:
    if doc['found']:
        print(doc['_id'], doc['_source'])
    else:
        print(doc['_id'], 'not found')

在这个例子中，我们定义了一组要检索的文档，每个文档都包含其所属的索引和ID。我们将这些文档传递给mget方法，并使用检索结果的“found”属性来确定每个文档是否存在。如果存在，我们打印出文档的ID和源数据；如果不存在，我们打印出“not found”消息。

您还可以使用其他参数来进行批量检索，例如设置返回的字段、控制检索超时时间等等。您可以在[Elasticsearch Python客户端的官方文档](https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/api.html#elasticsearch.Elasticsearch.mget)中找到更多信息和示例。