Elasticsearch scroll API返回不带scroll_id的terminated_early - 腾讯云开发者社区

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如何解决Elasticsearch的深度翻页问题

scroll scroll api提供了一个全局深度翻页的操作，首次请求会返回一个scroll_id，使用该scroll_id可以顺序获取下一批次的数据；scroll 请求不能用来做用户端的实时请求，...只能用来做线下大量数据的翻页处理，例如数据的导出、迁移和_reindex操作，还有同一个scroll_id无法并行处理数据，所以处理完全部的数据执行时间会稍长一些。...} } } 其中scroll=1m是指scroll_id保留上下文的时间首次请求会返回一个scroll_id，我们根据这个值去不断拉取下一页直至没有结果返回： POST /_...==" } 针对scroll api下，同一个scroll_id无法并行处理数据的问题，es又推出了sliced scroll，与scroll api的区别是sliced scroll可以通过切片的方式指定多...scroll api的操作是一致的： GET /twitter/_search?

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ES数据库操作入门总结「建议收藏」

scroll_id 然后如果需要输出这第一条之后的结果的话，我们就要利用这个scroll_id 如下 localhost:9200/_search/scroll { "scroll" : "1m",..." } 可以看到返回结果如下 { "_scroll_id": "FGluY2x1ZGVfY29udGV4dF91dWlkDXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBFm9aeEY4Q2VPU3IyNXloU2ptb1hhNHcAAAAAAAAAahZsaHN6YVNqRVIwaWpMWXZvbnZacnF3...这其中的1m指的是id有效时长为1min，超过了会报如下的bug，因此记得像上面那样持续更新scroll_id的有效时长 "error": { "root_cause": [...换句话说你只要给后台传送你的scroll_id后台就能准确知道你要哪个地方的数据。...11-16T02:59:52.000000Z”，如果格式不正确的话，将不会有任何返回值对应的api为 .sort("date", SortOrder.DESC) 补充3： java的api访问es步骤

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

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避坑指南，Elasticsearch 分页查询的两个问题，你一定要知道

会查询出前 20 条数据，然后截断前 10 条，只返回 10-20 的数据。...See the scroll api for a more efficient way to request large data sets....产生这个错误的原因是：当有大量需要使用 scroll 的请求向 Elasticsearch 请求数据时，系统默认最大 scroll_id 数量是 500，当达到最大值时，导致部分请求没有 scroll_id...解决办法可以增加 search.max_open_scroll_context 值的大小。但这么解决并不好，更好的办法是查询完之后，及时清理 scroll_id。...= es_data['_scroll_id'] client.clear_scroll(scroll_id=scroll_id) # 清理方法其实，即使我们不手动清理，等过期之后，游标也会自己释放，

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Elasticsearch：使用游标查询scroll 实现深度分页

scroll API 保持了那些结果已经返回的记录，所以能更加高效地返回排序的结果。本文，我们将讲述了如何运用 scroll 接口来对大量数据来进行有效地分页。...每次对 scroll API 的调用返回了结果的下一个批次，直到没有更多的结果返回，也就是直到 hits 数组空了。...这里说的是，从所有分片（N个）里每个拿1000，然后按条件排序，然后按scroll的方式每次返回1000给你，一共能scroll N次。注意游标查询每次返回一个新字段 _scroll_id。...每次我们做下一次游标查询，我们必须把前一次查询返回的字段 _scroll_id 传递进去。当没有更多的结果返回的时候，我们就处理完所有匹配的文档了。...使用scroll api就无法实现跳页查询了，因为除了第一次查询外的其它查询都要依赖上一次查询返回的scrollId，这一点需要注意。

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python操作Elasticsearch

文章目录介绍安装API 建立es连接无用户名密码状态用户名密码状态使用ssl连接创建index索引数据检索功能滚动查询demo Elasticsearch利用scroll查询获取所有数据...安装API pip3 install elasticsearch 建立es连接无用户名密码状态 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch...注意：它并不是返回所有的结果，而是一页的数据，是一个列表类型。因为我们使用了scroll获取数据，只返回一页！...'] # 返回数据的总条数每页大小，就是上面指定的size size = 1000 # 指定返回1000条那么遍历每一页数据，需要这样 scroll_id = queryData['_scroll_id...使用for循环，就可以遍历每一个分页数 es.scroll(scroll_id=scroll_id, scroll=‘1m’) 才是真正查询每一页的数据，必须要指定这2个参数。

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Elasticsearch 的基数统计在大数据量下有什么办法能做到 100% 准确度吗？

通过循环创建包含随机中文词汇和随机整数的文档，每批生成2000个文档就使用Elasticsearch的 bulk API进行批量导入，以提高导入效率，直到所有指定数量的文档全部导入完成。...": {}}}, scroll='2m', size=scroll_size) scroll_id = data['_scroll_id'] total_docs = data...(scroll_id=scroll_id, scroll='2m') scroll_id = data['_scroll_id'] scroll_size...上下文 es.clear_scroll(scroll_id=scroll_id) except redis.RedisError as e: print(f"Redis...它利用了Redis集合的去重特性，通过scard方法返回集合中元素的总数。去重后结果如下：借助 redis 客户端查看结果也和统计结果一致。 5.

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Elasticsearch 重建索引

他在首次执行时创建会话并返回 _scroll_id 字段，此后通过 _scroll_id 都会直接使用上一次的会话上下文，从而实现加速查询的目的。...我们需要通过 scroll 参数设置每次返回数据量的大小： POST /myindex/_search?...scroll=1m { "size": 100, "query": { "match" : { "title" : "elasticsearch" } } } 上面的查询返回了所有 title 为 elasticsearch...此次查询会返回 _scroll_id，此后我们继续查询： POST /myindex/_search/scroll { "scroll" : "1m", "scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ...Elasticsearch 提供了 bulk API 允许我们使用单一请求实现批量创建、索引、更新或删除。

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Easticsearch 数据迁移至in

client.create_database('esl') #DSL查询语法 data = { "query": { "match_all" : {}}, "size": 100 } # 设置要过滤返回的字段值...@timestamp', ] # 指定search_type="scan"模式，并返回_scroll_id给es.scroll获取数据使用 res = es.search( index='pipefilter_meters... = res['_scroll_id'] response= es.scroll(scroll_id=scroll_id, scroll= "10m",filter_path=return_fields...每次循环完重新定义列表为空 data = { "query": { "match_all" : {}}, "size": 100 } ## 设置要过滤返回的字段值...@timestamp', ] ## 指定search_type="scan"模式，并返回_scroll_id给es.scroll获取数据使用 response= es.scroll

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Python elasticsearch 使用示例

里面，具体的实现可以看 scroll查询-并发写入.py） import time from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch...scroll_id = response['_scroll_id'] print("scroll_id -->", scroll_id) hits = response['hits']['hits'...(scroll_id=scroll_id, scroll=scroll_time) scroll_id = response['_scroll_id'] hits = response[...("scroll_id -->", scroll_id) hits = response['hits']['hits'] # 计数下，用于最后确认scroll的数量情况 count = 0 # 处理第一批结果...scroll_id=scroll_id, scroll=scroll_time) scroll_id = response['_scroll_id'] print("scroll_id

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Python Elasticsearch api

安装API pip3 install elasticsearch 建立es连接无用户名密码状态 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch...='1m', ) 参数解释： size 指定返回的条数，默认返回10条 index 指定索引名 body 查询语句 scroll 告诉 Elasticsearch 把搜索上下文再保持一分钟。...'] # 返回数据的总条数每页大小，就是上面指定的size size = 1000 # 指定返回1000条那么遍历每一页数据，需要这样 scroll_id = queryData['_scroll_id...每次调用 scroll API 都会返回下一批结果，直到不再有可以返回的结果，即命中数组为空。 ...% project) # scroll_id 的值就是上一个请求中返回的 _scroll_id 的值 scroll_id = queryData['_scroll_id

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一日一技：如何从Elasticsearch读取极大量的数据

在使用Elasticsearch时，如果要返回少量的数据，我们可以在DSL语句中指定size这个参数来设定返回多少条数据： { ...其他查询条件......因为在默认情况下， size参数和 from参数之和不能超过10000，即使你修改了Elasticsearch的配置，提高了这个和的上限，也不可能无休止得把它加大。...当我们使用Python + elasticsearch-py来读取Elasticsearch时，可以这样使用scroll： body = {'你的DSL语句'} res = es.search(index...(res['hits']['hits']) while scroll_size > 0: data = es.scroll(scroll_id=sid, scroll='2m') process_hit...后一次读的时候，从前一次返回的 _scroll_id对应的id开始读。这样每一次读取的结果就可以接在一起了。当某一次读取的结果为空时，说明已经把所有数据全部读完了，就可以停止了。

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Elasticsearch中的三种分页策略深度解析：原理、使用及对比

这个上下文包括查询本身、排序方式、聚合等所有与搜索相关的信息。返回初始结果：然后，Elasticsearch会像普通搜索一样返回第一批结果，并附带一个 scroll_id。...这个 scroll_id 是唯一标识这次搜索上下文的。使用 scroll_id 获取更多结果：客户端可以使用这个 scroll_id 来请求更多的结果。...// 保持与第一次请求相同的scroll上下文时间 "scroll_id": "你的scroll_id" // 第一次请求返回的scroll_id } 说明首次POST /_search/scroll...请求会返回一部分结果（基于size参数）以及一个scroll_id。...scroll 原理：类似于数据库中的游标，通过保持一个滚动上下文来获取大量数据。每次请求会返回一个scroll_id，用于获取下一页数据。

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ES 深度分页scroll使用方式

我们知道ES对于from+size的个数是有限制的，二者之和不能超过1w。当所请求的数据总量大于1w时，可用scroll来代替from+size。...match" : { "title" : "elasticsearch" } } } ' 接下来的查询方式如下： curl -XGET 'localhost...对应到java api中，可用addSort("_doc", SortOrder.ASC)代替。...scroll查询时，scan类型scroll_id会变，普通查询scroll_id不会变 http://zcty5v5.xyz/2016/10/17/ES-scroll-issues/ 同样的命令，curl...scroll scroll_id不会变，但java scroll会变。

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ElasticSearch Scroll游标搜索

这样 Elasticsearch 只是从仍然还有结果数据需要返回的每个分片返回下一批结果。...并且根据_doc进行排序；这个查询的返回结果包括一个 _scroll_id 字段，它是一个Base-64编码的长字符串。...现在我们可以将 _scroll_id 传递给 _search/scroll 接口来检索下一批结果： GET /_search/scroll { "scroll": "1m", "scroll_id...当查询的时候，size 作用于每个分片，所以每个批次实际返回的文档数量最大为 size * number_of_primary_shards 。游标查询每次都返回一个新的 _scroll_id。...每次我们进行下一个游标查询时，我们必须传递上一个游标查询返回的 _scroll_id。当没有更多的命中返回时，我们已经处理了所有匹配的文档。 3.

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Elasticsearch - 闲聊ElasticSearch中的分页

结果中会返回一个_scroll_id，_scroll_id用来下次取数据用。...这里的scroll_id即上一次遍历取回的_scroll_id或者是初始化返回的_scroll_id，同样的，需要带 scroll 参数。重复这一步骤，直到返回的数据为空，即遍历完成。...缺点： scroll_id会占用大量的资源（特别是排序的请求）同样的，scroll后接超时时间，频繁的发起scroll请求，会出现一些列问题。是生成的历史快照，对于数据的变更不会反映到快照上。...初始化时只返回 _scroll_id，没有具体的hits结果 size控制的是每个分片的返回的数据量，而不是整个请求返回的数据量。...Scroll 需要维护 scroll_id 和历史快照，并且必须保证 scroll_id 的存活时间，这对服务器是一个巨大的负荷。

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Python elasticsearch-py类库基础用法

=request_timeout) scroll_id = query_result['_scroll_id'] while len(query_result['hits']['hits...']) > 0: yield query_result['hits']['hits'] query_result = es.scroll(scroll_id=scroll_id...=request_timeout) scroll_id = query_result['_scroll_id'] if __name__ == '__main__': # ES...print(es.cluster.state()) # 返回群集的当前节点的信息 print(es.cluster.stats()) # 获取索引mapping print...(scroll_id=scroll_id, scroll='10m', request_timeout=20) scroll 时间单位描述： d 天 h 小时 m 分钟 s 秒参考链接

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ElasticSearch分页查询的3个坑

ES支持的三种分页查询方式 From + Size 查询 Scroll 遍历查询 Search After 查询 Scroll 「说明：」官方已经不再推荐采用Scroll API进行深度分页。...Scroll 遍历查询 ES 官方不再推荐使用Scroll API进行深度分页。...Scroll API 原理上是对某次查询生成一个游标 scroll_id，后续的查询只需要根据这个游标去取数据，直到结果集中返回的 hits 字段为空，就表示遍历结束。...scroll_id 的生成可以理解为建立了一个临时的历史快照，在此之后的增删改查等操作不会影响到这个快照的结果。所有文档获取完毕之后，需要手动清理掉 scroll_id。...使用 es 提供的 CLEAR_API 来删除指定的 scroll_id 首次查询，并获取_scroll_id POST /user_index/_search?

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Elasticsearch 通过Scroll遍历索引，构造pandas dataframe 【Python多进程实现】

Elasticsearch scroll取数据— python版源码如下： def es_scroll(index, min_timestamp, max_timestamp, slice_no):...(body={'scroll_id': sid}) return df 注：（1）通过 "_source" 关键字，指定要取的字段，可减少不必要的字段，提高查询速度...笔者环境（128G, 32核）一次取10000性能最好，网上大多测试，size取2000或者1000似乎较佳（4）clear_scroll及时清理用完的scroll_id （5）如果数据量较大，设置超时和重试次数...（默认是10秒，否则超时会取不到数据），具体如下 timeout = 30, max_retries=10, retry_on_timeout=True （6）Sliced scroll 如果返回的数据量特别大...SLICES) as pool: result = pool.starmap(es_scroll, parameters) 然后，拼接返回的dataframe 集合即可构造一个完整的

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数据分析python技能之es数据提取

Elasticsearch在NoSQL和时间序列的数据存储中占的比重越来越大。...Elasticsearch 公司的产品栈非常全面，打通数据采集，传递，存储，展示，而且部署简单快速，半天时间就可以搭建一套完整的POC出来。 ?...这里记录的便是基于es的python客户端来从es中提取超过10000条记录的方法。默认ES 查询返回的记录数为10000，当然这个数字可以通过修改ES的配置来变大或者变小。...user' # 填写 Kibana 搜索栏里的 Lucene 查询语法字符串 ) sid = page['_scroll_id'] scroll_size = page['hits']['total...page = es.scroll(scroll_id=sid, scroll='2m') # Update the scroll ID sid = page['_scroll_id']

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ES分页看这篇就够了

3. scroll api方案还有一种查询场景，我们需要一次性或者每次查询大量的文档，但是对实时性要求并不高。ES针对这种场景提供了scroll api的方案。...上面这个查询结果会返回一个scroll_id，拷贝过来，组成下一条查询语句， POST /_search/scroll { "scroll" : "1m", "scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAA5AWNGpKbFNMZnVSc3loXzQwb0tJZHBtZw...==" } 以此类推，后面每次滚屏都把前一个的scroll_id复制过来。...注意到，后续请求时没有了index信息，size信息等，这些都在初始请求中，只需要使用scroll_id和scroll两个参数即可。很多人对scroll这个参数容易混淆，误认为是查询的限制时间。...后面每次scroll分批取回只是根据scroll_id定位到游标的位置，然后抓取size大小的结果集即可。这里只简单说下。后面计划以源码的方式详细分析原理。

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Elasticsearch 重建索引

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