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Elasticsearch Multi Get、 Bulk API的原理是什么

发布时间:2021-07-12 11:45:30 来源:亿速云 阅读:260 作者:chen 栏目:大数据

本篇内容介绍了“Elasticsearch Multi Get、 Bulk API的原理是什么”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

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 。

Elasticsearch Multi Get、 Bulk API的原理是什么

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:

Elasticsearch Multi Get、 Bulk API的原理是什么

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

Elasticsearch Multi Get、 Bulk API的原理是什么

  • 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);
        }
    }

“Elasticsearch Multi Get、 Bulk API的原理是什么”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!

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