es查询 scroll_scan用法

本文介绍了一种利用Elasticsearch的Scroll Scan方法实时查询大量日志数据的技术方案。该方法通过查询一分钟前的数据来减少延迟影响,并采用特定策略获取跨天的索引名称。此外,还提供了Python实现的具体代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

需求大概是:需要实时地推送日志系统的日志消息,提供给其他同事查询使用。当前时间查询前一分钟的数据,因为数据量大,考虑用es的scroll_scan方法。

代码:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
查询es数据 demo
由于es数据存在一定延迟, 所以统计一分钟前的数据.
"""
import sys
import os
import requests

setting_path = (os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))))
sys.path.insert(0, setting_path)

import json
import datetime
import logging
logger = logging.getLogger('demo')

ES_URL_PRE = "http://XXX/es/"


def request_get(url, params, timeout=2):
    """统一的request.gets函数借口,加上异常处理.
    Note: 适用于返回数据为json字符串的cgi接口.

    """
    try:
        r = requests.get(url=url, params=params, timeout=timeout)
        if r.ok:
            ret = r.json()
            return ret
        else:
            logger.error('{0} faild, code: {1}, cause: {2}'\
                .format(url, r.status_code, r.text[:200]))
    except requests.exceptions.ConnectionError:
        logger.exception('connection error: %s' % (url, ))
    except requests.exceptions.RequestException:
        logger.exception('request {0} error'.format(url))
    return {}


def requests_post(url, data, timeout=2):
    """统一的requests.post函数接口,加上异常处理.
    Note: 适用于返回数据为json字符串的cgi接口.
    """
    try:
        r = requests.post(url=url, data=data, timeout=timeout)
        if r.ok:
            ret = r.json()
            return ret
        else:
            logger.error('{0} faild, code: {1}, cause: {2}'\
                         .format(url, r.status_code, r.text))
    except requests.exceptions.ConnectionError:
        logger.exception('connection error: %s' % (url, ))
    except Exception:
        logger.exception('request {0} error'.format(url))
    return {}


def gen_index(date, name="logstash"):
    return '{0}-{1}'.format(name, date.strftime('%Y.%m.%d'))


def get_exact_index_name(from_time, to_time, name="logstash"):
    """获取精确的index名称"""
    from_time -= datetime.timedelta(hours=8)
    to_time -= datetime.timedelta(hours=8)

    day = to_time.day - from_time.day
    if day >= 1:
        indexs = []
        for idx in range(day + 1):
            indexs.append(gen_index(from_time + datetime.timedelta(days=idx), name))
        index_name = ",".join(indexs)
    else:
        index_name = gen_index(to_time, name)
    return index_name


def get_query_data(from_time, to_time, should_terms):
    should = []
    for item in should_terms:
        should.append({"term": item})

    query_template = {
        "query": {
            "filtered": {
                "filter": {
                    "bool": {
                        "should": should
                    },
                },
            "query": {
                    "range": {
                        "@timestamp": {
                            "gte": from_time,
                            "lt": to_time,
                            "time_zone": "+08:00"
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
    return json.dumps(query_template)


def get_type_data(from_time, to_time, type_name, size=500):
    index_name = get_exact_index_name(from_time, to_time)
    initial_url = ES_URL_PRE + "{0}/{1}/_search/?scroll=2m&size={2}&search_type=scan".format(index_name, type_name, size)

    messages, counts = [], 0
    should_terms = [{"opt": "1_1"}, {"opt": "4_12"}]
    data = get_query_data(from_time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S"),
                          to_time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S"),
                          should_terms)
    rets = requests_post(initial_url, data, timeout=2)
    if not rets:
        return messages, counts
    scroll_id, counts = rets.get("_scroll_id", ""), rets.get("hits", []).get("total", 0)
    if not counts:
        return messages, counts
    scroll_url = ES_URL_PRE + "_search/scroll?"
    while True:
        params = {'scroll_id': scroll_id, "scroll": "2m", "size": size}
        res = request_get(scroll_url, params=params, timeout=1)
        hits = res.get("hits", {}).get("hits", [])
        if not hits:
            break
        for hit in hits:
            messages.append(hit.get("_source", {}))
        scroll_id = res.get("_scroll_id", "")
    return messages, counts


def main(from_time, to_time):
    type_name = "bilog"
    size = 1000
    messages, counts = get_type_data(from_time, to_time, type_name, size=size)
    return messages, counts


if __name__ == "__main__":
    start_time = datetime.datetime.now()
    to_time = start_time.replace(second=0, microsecond=0) \
        - datetime.timedelta(minutes=1)

    from_time = (to_time - datetime.timedelta(minutes=1))
    messages, counts = main(from_time, to_time)
    end_time = datetime.datetime.now()
    print end_time-start_time


<think>好的,用户想了解如何在Elasticsearch中获取所有数据。之前我提供的回答里提到了使用分页查询配合scroll API或者search_after的方法,但可能需要更详细地解释步骤。 首先,用户可能知道默认情况下Elasticsearch只返回前10条结果,所以需要调整分页参数。不过直接设置很大的size值并不可靠,尤其是数据量大的时候,性能会受影响,甚至导致超时。这时候需要更有效的方法。 根据引用[2],Java实现中提到scroll API可以高效获取大量数据。Python中应该也有对应的实现。需要确认Elasticsearch的Python客户端是否支持scroll。另外,search_after参数也是一个选项,适合深度分页,但需要排序字段。 我应该分步骤说明两种方法:使用scroll API和使用search_after。同时,提醒用户注意性能问题,比如scroll上下文会占用资源,需要及时清理。可能还要提到在Python中如何具体实现,比如使用helpers.scan函数,这样可以简化流程。 另外,引用[3]提到时间区间查询,但用户的问题是关于所有数据,所以可能不需要时间条件。不过可以提一下如果需要结合过滤条件的话,可以如何修改查询体。 还需要注意语法正确性,比如在Python代码中使用正确的Elasticsearch客户端方法。例如,helpers.scan可以自动处理scroll迭代,不需要手动管理scroll_id。这样代码会更简洁,减少出错可能。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问,比如性能优化、不同方法的适用场景、如何处理大数据量导出等。确保问题覆盖用户可能的需求扩展。</think>### Elasticsearch查询所有数据的实现方式 在Elasticsearch中查询所有数据需要特殊处理,因为默认返回结果仅包含前10条记录[^2]。以下是两种常用方法及其实现步骤: --- #### 方法一:使用Scroll API(适合大数据量) 1. **原理** Scroll API通过创建游标(cursor)保持索引快照,允许分批次拉取数据,避免单次查询过载。 2. **Python实现代码** ```python from elasticsearch import Elasticsearch, helpers ES_CONFIG = { 'hosts': ['http://localhost:9200'], 'index': 'your_index', 'scroll_time': '5m', 'page_size': 1000 } def query_all_with_scroll(): es = Elasticsearch(ES_CONFIG['hosts']) # 初始化查询 query_body = {"query": {"match_all": {}}} result = es.search( index=ES_CONFIG['index'], body=query_body, size=ES_CONFIG['page_size'], scroll=ES_CONFIG['scroll_time'] ) scroll_id = result['_scroll_id'] total = result['hits']['total']['value'] data = result['hits']['hits'] # 循环拉取剩余数据 while len(data) < total: result = es.scroll(scroll_id=scroll_id, scroll=ES_CONFIG['scroll_time']) scroll_id = result['_scroll_id'] data.extend(result['hits']['hits']) # 清理scroll上下文 es.clear_scroll(scroll_id=scroll_id) return [hit['_source'] for hit in data] ``` --- #### 方法二:使用Search After(适合深度分页) 1. **原理** 通过排序字段(如`_id`或时间戳)标记分页位置,避免传统分页的性能问题[^3]。 2. **Python实现示例** ```python def query_all_with_search_after(): es = Elasticsearch(ES_CONFIG['hosts']) query_body = { "query": {"match_all": {}}, "sort": [{"_id": "asc"}], "size": ES_CONFIG['page_size'] } all_data = [] search_after = None while True: if search_after: query_body['search_after'] = search_after result = es.search(index=ES_CONFIG['index'], body=query_body) hits = result['hits']['hits'] if not hits: break all_data.extend([hit['_source'] for hit in hits]) search_after = hits[-1]['sort'] return all_data ``` --- #### 注意事项 1. **性能优化** - Scroll API会占用服务器资源,需设置合理的`scroll_time`并及时清理上下文。 - 使用`_doc`排序(如`"sort": ["_doc"]`)可提升Scroll性能[^2]。 2. **替代方案** 若仅需导出数据,可使用`elasticsearch-dump`工具或`helpers.scan`简化流程: ```python # 使用helpers.scan简化代码 all_data = list(helpers.scan(es, query=query_body, index=ES_CONFIG['index'])) ``` ---
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