万条以外ES数据检索剖析：滚动检索突破数据量壁垒，畅享全览之乐

后端

2023-12-22 08:16:26

万条数据量？不用怕！滚动检索轻松搞定

一、分页检索的瓶颈：万条数据量的噩梦

分页检索就像翻书，一次只显示一页数据。这在小数据集上很好用，但当数据量达到万条以上时，它就开始出问题了：

内存占用高： 分页检索一次性加载一整页数据，会占用大量内存，甚至导致系统崩溃。
检索速度慢： 数据量越大，检索速度越慢，万条数据量可能需要几十秒才能加载出来，超级影响体验。
资源消耗大： 分页检索要反复往返数据库，消耗大量资源，降低系统性能。

二、滚动检索：化解万条数据量危机的法宝

滚动检索，又叫游标检索，是解决分页检索困境的利器。它不像分页检索一次性加载一整页数据，而是分批加载，每次只加载一小批数据，解决了内存占用高的问题。同时，它采用游标方式检索数据，速度更快，资源消耗也更低。

三、滚动检索实践指南：轻松掌握数据检索秘诀

要使用滚动检索，需要掌握以下几个步骤：

确定检索参数： 指定索引名称、类型名称、查询条件等。
获取游标： 使用 ES 的滚动 API 获取游标。
检索数据： 用游标检索数据，每次获取一小批。
滚动游标： 当一批数据加载完毕，滚动游标获取下一批。
释放游标： 检索完成后，释放游标，释放 ES 集群的资源。

# Python 示例

from elasticsearch import Elasticsearch

# 创建 ES 客户端
es = Elasticsearch()

# 获取游标
res = es.search(index="my_index", body={"query": {"match_all": {}}}, scroll="1m")
scroll_id = res["_scroll_id"]

# 滚动检索数据
while True:
    # 获取下一批数据
    res = es.scroll(scroll_id=scroll_id, scroll="1m")

    # 处理数据
    for hit in res["hits"]["hits"]:
        print(hit["_source"])

    # 判断是否还有数据
    if len(res["hits"]["hits"]) == 0:
        break

# 释放游标
es.clear_scroll(scroll_id=scroll_id)