跟我学Elasticsearch(10) partial update的原理和使用

本文详细解析了Elasticsearch中PartialUpdate的功能与优势,对比全量替换,PartialUpdate能减少网络带宽和磁盘I/O消耗,降低并发冲突几率。通过具体示例展示了PartialUpdate的使用方法,并介绍了基于Groovy脚本实现复杂PartialUpdate操作的技术细节。

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1、什么是partial update?

我们用document的全量替换来对比一下partial update。全量替换时,我们需要把document里的所有field给到es进行替换,而partial update只需要把document id和需要更新的部分字段给到es就行,两种方式对document的修改结果是一样的。

既然如此那为何还要用partial update呢?我画个图对比下

我们可以直观的看到全量替换document时,如果document过大,会占用更多网络带宽和磁盘io,因此整个查询更新的时间间隔会更长,产生并发冲突(留到下一篇讲)的几率也会更大。

事实上全量替换和partial update两种方式都需要先查询全量document后全量写入的,全量替换的方式是由我们程序查询后再写入,而partial update的方式全量查询和全量写入都是发生在es一个shard内部,避免了网络开销,也有效减少了并发冲突。

2、partial update如何使用

先写入一条测试数据

PUT /product/book/1
{
  "product_name": "yuwen shu",
  "num": 10
}

用全量替换的方式进行更新test_field2字段是这样的

PUT /product/book/1
{
  "product_name": "yuwen shu",
  "num": 11
}

而用partial update更新test_field2字段是这样的

POST /product/book/1/_update
{
  "doc": {
    "num": 12
  }
}

3、基于groovy脚本进行partial update

es有个内置的脚本支持,可以基于groovy脚本进行各种复杂操作,那么基于groovy脚本怎么进行partial update呢

POST /product/book/1/_update
{
   "script" : "ctx._source.num+=1"
}

此时num变成了12+1=13

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