elasticsearch文档Delete By Query API(一)

这里的查询需要使用和Search API(后文会讲)相同的方式来将查询条件作为query的值传递,当然也可以使用q关键字,例如如下请求:

curl -X POST "localhost:9200/twitter/_delete_by_query?pretty&q=user:kimchy" -H 'Content-Type: application/json'

执行结果如下:

delete by query在索引启动时获取索引的快照,并使用内部版本控制删除它找到的文档。这意味着如果文档在拍摄快照的时间和处理删除请求之间发生更改,就会出现版本冲突,当版本匹配时(即未出现冲突时),文档将被删除。

注意

由于内部版本控制不支持值0作为有效的版本号,因此无法使用 _delete_by_query删除版本等于零的文档,并且将请求失败。

_delete_by_query执行期间,顺序执行多个搜索请求以便找到要删除的所有匹配文档。每次找到一批文档时,都会执行相应的批量请求以删除所有这些文档。如果搜索或批量请求被拒绝,则 _delete_by_query会默认进行重试,最多10次,达到最大重试次数限制会导致 _delete_by_query操作中止,并且所有的失败信息在响应的failures字段中给出。对于已执行的删除仍然有效,换句话说,这个过程不会回滚,只会中止。当第一个失败导致中止时,失败的批量请求返回的所有失败信息都将在响应的failures元素中给出,因此可能存在相当多的失败实体。

如果只是想计算版本冲突而不是让它们中止,那么可以设置在URL中添加conflicts=proceed参数,或者在请求体中设置 "conflicts":"proceed"

开发者可以将 _delete_by_query限制为单一类型,例如如下请求,将会从 twitter索引中删除 _doc类型的文档:

curl -X POST "localhost:9200/twitter/_doc/_delete_by_query?conflicts=proceed&pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'

{

"query": {

"match_all": {}

}

}

'

请求执行结果如下:

也可以一次删除多个索引和多个type,如下:

curl -X POST "localhost:9200/twitter,blog/_doc,post/_delete_by_query?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'

{

"query": {

"match_all": {}

}

}

'

请求执行结果如下:

如果开发者使用了路由,那么路由将被拷贝到滚动查询,那么删除操作将在路由相匹配的分片上执行,如下:

curl -X POST "localhost:9200/twitter/_delete_by_query?routing=2&pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'

{

"query": {

"range" : {

"age" : {

"gte" : 10

}

}

}

}

'

执行结果如下:

默认情况下, _delete_by_query滚动批处理上限为1000,可以在URL中使用 scroll_size参数更改批量大小:

curl -X POST "localhost:9200/twitter/_delete_by_query?scroll_size=5000" -H 'Content-Type: application/json' -d'

{

"query": {

"term": {

"user": "kimchy"

}

}

}

'

2.URL Parameters

除了elasticsearch API约定(二)一文向读者介绍的公共参数如pretty之外, DeleteByQueryAPI还支持 refreshwait_for_completionwait_for_active_shardstimeout以及 requests_per_second

2.1 refresh

发送refresh请求将在删除请求完成后刷新 deletebyquery中涉及到的所有分片,这不同于elasticsearch文档Delete API一文中提到的refresh参数,后者仅刷新接收删除请求的分片。

2.2 waitforcompletion

如果请求包含 wait_for_completion=false,则Elasticsearch将执行一些预检查、启动请求、然后返回task,可与Tasks API一起使用来取消或获取任务状态。Elasticsearch还将以.tasks/task/${taskId}作为文档创建此任务的记录,开发者可以自行决定是否保留这个记录,如果删除记录,那么Elasticsearch可以回收它使用的空间。

2.3 waitforactive_shards

waitforactive_shards参数的作用和elasticsearch文档索引API(二)一文中介绍的含义一致,这里不再赘述,读者可以参考该篇文章。

2.4 timeout

timeout控制每个写入请求等待不可用分片变为可用分片的时间。

2.5 scroll

由于 _delete_by_query采用滚动搜索,你还可以指定 scroll参数来控制在多长时间保持"搜索上下文"活着,例如添加 ?scroll=10m参数,默认情况下它是5分钟。

2.6 requestspersecond

requestspersecond可以被设置为任何正十进制数(1.4,6, 1000等),通过该参数可以限制 delete-by-query发出的每秒请求数量,也可以通过设置requestspersecond=-1来禁用这种限制。

节流是通过在批处理之间等待来实现限制作用,通过在 _delete_by_query内部的每批次之间填充时间来实现节流,填充时间是批量大小除以requestspersecond与写入操作所花费的时间之间的差异。在默认情况下,批量大小为1000,因此如果requestspersecond设置为500,填充时间计算如下:

target_time = 1000 / 500 per second = 2 seconds

wait_time = target_time - write_time = 2 seconds - .5 seconds = 1.5 seconds

由于批处理是作为单个_bulk请求发出的,因此大数据量的批处理将导致Elasticsearch创建许多请求,然后等待一段时间再开始下一组。这是 bursty而不是 smooth

3.Response body

根据前面的介绍,响应的数据类似于如下格式:

{

"took" : 147,

"timed_out": false,

"total": 119,

"deleted": 119,

"batches": 1,

"version_conflicts": 0,

"noops": 0,

"retries": {

"bulk": 0,

"search": 0

},

"throttled_millis": 0,

"requests_per_second": -1.0,

"throttled_until_millis": 0,

"failures" : [ ]

}

各字段的含义分别如下:

1.took

执行整个操作所耗费的时间,单位为毫秒。

2.timed_out

在整个操作执行过程中,如果发生了任何的请求超时,则将此字段标记为true。

3.total

成功处理的文档数。

4.deleted

成功删除的文档数。

5.batches

通过 deletebyquery删除的滚动响应数量。

6.version_conflicts

版本冲突数。

7.noops

这个字段在删除响应中始终为0。它的存在只是为了 deletebyqueryupdatebyquery以及 reindexAPIs具有相同的响应结构。

8.retries

这个是重试次数,bulk是bulk行为的重试次数,search是search行为的重试次数。

9.throttled_millis

请求休眠的毫秒数。

10.requestspersecond

deletebyquery期间每秒执行的请求数。

相关推荐
nangonghen3 分钟前
通过logstash同步elasticsearch数据
大数据·elasticsearch
暮-夜染9 分钟前
从数据仓库到数据中台再到数据飞轮:我了解的数据技术进化史
大数据·数据仓库·数据飞轮
檀越剑指大厂12 分钟前
【Elasticsearch系列四】ELK Stack
大数据·elk·elasticsearch
是店小二呀14 分钟前
从数据仓库到数据中台再到数据飞轮:社交媒体的数据技术进化史
大数据·数据仓库·媒体
shuxianshrng42 分钟前
鹰眼降尘系统怎么样
大数据·服务器·人工智能·数码相机·物联网
优思学院1 小时前
优思学院|如何从零开始自己学习六西格玛?
大数据·运维·服务器·学习·六西格玛黑带·cssbb
JermeryBesian1 小时前
Flink系列知识之:Checkpoint原理
大数据·flink
lwprain1 小时前
编写第一个hadoop3.3.6的mapreduce程序
大数据·mapreduce
2401_840192271 小时前
ELFK日志分析平台,架构和通信
elk·elasticsearch·架构
妙龄少女郭德纲2 小时前
基于Spark框架实现XGBoost模型
大数据·分布式·spark