使用游标遍历DataGrid的dataProvider

本文介绍了一个在特定环境下将数据高效复制至剪贴板的方法,通过遍历数据提供者(dataProvider)并构建分隔符字符串,实现跨平台的数据分享。此过程包括创建游标、遍历数据集、格式化输出数据,并最终使用系统函数设置剪贴板内容。
	public function copyToClip(evt:MouseEvent):void
			{
				
				var dataSource:Object = docus.dataProvider;	//dataProvider
				var colLen:int = docus.columns.length;	  //返回列数
				var columns:DataGridColumn = null;		
				var isHeaderText:Boolean = true;		//判断是不是头部标题
				var cursor:IViewCursor = dataSource.createCursor();  //创建dataProvider的游标
				var value:String = "";
				
				while(!cursor.afterLast)		//是不是游标到头了
				{
					var curr:Object = cursor.current;	//当前行
					
					for(var k:int=0;k<colLen;k++)
					{
						columns = docus.columns[k];	
						
						if(isHeaderText)
						{
							
							value += columns.headerText+",";
							
						}
						else
						{
							
							value += curr[columns.dataField]+",";
							
						}
						
						
						
					}
					
					value = value.substr(0,value.length-1) + "\n";
					
					isHeaderText = false;
					
					cursor.moveNext();
					
				}
				
				System.setClipboard(value);
			
				Alert.show("数据已全部复制","提示");
				
			}
 
在 Java 中使用 Elasticsearch 的游标(Scroll)遍历所有数据是一种高效处理大规模数据的方式。Scroll API 的核心思想是通过初始化搜索请求,创建一个快照,并在后续批量获取数据,直到遍历完成。这种方式适用于需要处理大量数据而不需要实时性的场景。 ### Scroll API 的基本使用步骤 1. **初始化 Scroll 搜索请求** 需要构建一个 `SearchSourceBuilder` 并设置 `scroll` 时间,表示游标保持的时间。同时,设置 `size` 来定义每次批量返回的数据量。以下是一个示例代码: ```java SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("your_index_name"); SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); sourceBuilder.size(1000); // 每次返回的文档数量 sourceBuilder.scroll(TimeValue.timeValueMinutes(1L)); // 游标保持时间 searchRequest.source(sourceBuilder); ``` 2. **执行初始化搜索** 使用 `RestHighLevelClient` 发起初始搜索请求,并获取第一个批次的数据以及 Scroll ID: ```java SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT); String scrollId = response.getScrollId(); SearchHit[] hits = response.getHits().getHits(); ``` 3. **循环获取 Scroll 数据** 通过 Scroll ID 不断获取下一批数据,直到没有更多数据返回: ```java while (hits != null && hits.length > 0) { // 处理当前批次的数据 for (SearchHit hit : hits) { // 处理单个文档 System.out.println(hit.getSourceAsString()); } // 构造 Scroll 请求 SearchScrollRequest scrollRequest = new SearchScrollRequest(scrollId); scrollRequest.scroll(TimeValue.timeValueMinutes(1L)); response = client.scroll(scrollRequest, RequestOptions.DEFAULT); scrollId = response.getScrollId(); hits = response.getHits().getHits(); } ``` 4. **清除 Scroll 上下文** 遍历完成后,应手动清除 Scroll 上下文以释放资源: ```java ClearScrollRequest clearScrollRequest = new ClearScrollRequest(); clearScrollRequest.addScrollId(scrollId); client.clearScroll(clearScrollRequest, RequestOptions.DEFAULT); ``` ### Scroll 与实时性 Scroll 机制在初始化搜索时会创建一个索引数据的快照,这意味着在 Scroll 遍历过程中,对索引数据的插入、删除或更新不会影响当前的遍历结果。因此,Scroll 不适合用于需要实时数据的场景,更适合数据导出、全量处理等任务。 ### Scroll 与 Scan 的区别 Scroll 与 Scan 搜索类型不同,Scroll 是基于快照的分批次遍历,而 Scan 是一种不进行排序的搜索方式,直接从分片中拉取数据[^1]。在 Elasticsearch 的较新版本中,Scan 已被弃用,Scroll 成为更主流的选择。 ### 自定义数据处理逻辑 在遍历过程中,可以使用自定义函数来处理每一批次的数据。例如,定义一个 `Function<List<? extends Hit<? extends Map>>>, Boolean>` 类型的处理函数,并在遍历中调用它[^3]。 ### Scroll 与数据更新的结合 在某些场景下,可能需要对遍历过的数据进行标记,以防止重复处理。可以通过 `update_by_query` 方法对符合条件的数据添加一个 flag 字段,标记该数据已被处理过[^2]。 ### 查询类型 `QUERY_THEN_FETCH` 默认情况下,Elasticsearch 使用 `QUERY_THEN_FETCH` 查询类型进行搜索,即先从所有分片中获取排序信息,再根据排序结果获取文档数据。这种机制在 Scroll 中并不适用,因为 Scroll 不需要对数据进行全局排序,而是直接分批次返回数据[^4]。 ---
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