基础16 Elastic Search partial update

本文介绍ElasticSearch中的Partial Update操作,演示如何仅更新文档的部分字段而非整个文档,以此提高效率。通过实例展示了使用POST请求进行局部更新的具体方法。

Elastic Search partial update

概述

1、什么是partial update

PUT /index/type/id,创建文档&替换文档,就是一样的语法

一般对应到应用程序中,每次的执行流程基本是这样的:

  • 1)应用程序先发起一个get请求,获取到document,展示到前台界面,供用户查看和修改
  • 2)用户在前台界面修改数据,发送到后台
  • 3)后台代码,会将用户修改的数据在内存中进行执行,然后封装好修改后的全量数据
  • 4)然后发送PUT请求,到es中,进行全量替换
  • 5)es将老的document标记为deleted,然后重新创建一个新的document

2 例子

partial update

post /index/type/id/_update 
{
   "doc": {
      "要修改的少数几个field即可,不需要全量的数据"
   }
}

看起来,好像就比较方便了,每次就传递少数几个发生修改的field即可,不需要将全量的document数据发送过去

3、例子 partial update

PUT /test_index/test_type/10
{
  "test_field1": "test1",
  "test_field2": "test2"
}
POST /test_index/test_type/10/_update
{
  "doc": {
    "test_field2": "updated test2"
  }
}
<think>嗯,用户现在想了解PartialUpdate相关的技术概念和实现方法,以及它的使用场景。首先,我需要回顾PartialUpdate的基本定义。根据引用[5],PartialUpdate是相对于全量更新而言的,只修改文档中的部分字段,而不是整个替换,这样可以减少网络开销和提升性能。接下来,用户可能想知道具体的实现原理,引用[3]提到Elasticsearch中的PartialUpdate避免了全量替换带来的删除和重新创建的开销,而是直接修改指定字段。同时,引用[4]提到了重试机制,这对处理并发冲突很重要。然后,用户提供的引用中有多个关于实现机制的描述。比如引用[2]和[3]中的语法示例,说明在ES中如何通过_updateAPI进行部分更新。需要解释其背后的原理,比如ES内部如何获取原文档,合并修改后的部分,然后进行更新,而不是全量替换。这里可能涉及版本控制和乐观锁,引用[4]提到的retry_on_conflict参数就是用来处理并发冲突的,通过重试来确保更新成功。关于使用场景,用户可能想知道在什么情况下应该使用PartialUpdate。根据引用[1],在类似Paimon宽表的场景中,部分更新可以解决多流并发写入时的乱序问题,通过序列组机制确保各流的更新顺序正确。这说明PartialUpdate适用于需要高并发、频繁更新部分字段的场景,比如实时数据处理、多源数据同步等。另外,用户之前的提问涉及FIAA和Dimming技术,但当前问题转向了PartialUpdate,需要确认是否有联系。可能用户是在处理数据更新时遇到并发或效率问题,所以需要了解PartialUpdate的技术。不过根据当前引用,应专注于PartialUpdate本身,结合提供的引用材料进行回答。还需要注意数学公式的正确格式,虽然当前问题可能不涉及复杂公式,但如果有变量或算法描述,要使用正确的LaTeX格式。例如,在解释版本控制时,可能提到版本号$v$,需要用$v$表示。最后,生成相关问题时要围绕PartialUpdate的技术实现和使用场景,比如并发控制、性能优化、与其他技术的对比等。确保问题具有针对性,帮助用户深入理解。</think>### Partial Update 技术解析 Partial Update部分更新)是一种仅修改文档中指定字段而非全量替换的技术,广泛应用于数据库、搜索引擎等场景以提升性能并降低资源消耗。以下从**技术实现**与**使用场景**两方面展开分析: --- #### 1. **Partial Update 技术实现** ##### 核心原理 - **增量更新**:直接操作目标字段,避免全量替换的开销。例如在 ElasticsearchES)中,通过 `_update` API 指定需修改的字段,无需先获取完整文档再覆盖[^3][^5]。 - **版本控制与冲突处理**: 使用乐观锁(Optimistic Concurrency Control)机制,通过 `version` 字段检测并发冲突。若更新失败,可通过 `retry_on_conflict` 参数自动重试(如 `retry_on_conflict=5` 表示最多重试5次)[^4]。 ##### 实现流程(以 ES 为例) 1. **客户端请求**:发送部分更新指令,指定目标字段的新值。 2. **服务端处理**: - 获取当前文档及版本号 - 合并新字段值到原文档 - 检查版本号是否冲突 - 若冲突则重试或返回错误[^3][^5] **代码示例**: ```python # ElasticsearchPartial Update 请求示例 POST /index/_update/doc_id { "doc": { "field1": "new_value1", # 仅修改指定字段 "field2": "new_value2" }, "retry_on_conflict": 3 } ``` ##### 关键技术优化 - **合并策略**:支持非空更新(仅覆盖非空字段)或强制覆盖(如序列组机制)[^1]。 - **性能优化**:避免磁盘 I/O 和索引重建,减少计算负载[^3]。 --- #### 2. **Partial Update 使用场景** ##### 典型场景 1. **高并发写入**: 在实时数据处理中(如物联网设备上报数据),仅需更新部分字段(如传感器状态),避免全量替换的开销[^3]。 2. **多流数据同步**: 如 Paimon 宽表中,通过**序列组(Sequence Group)**机制解决多流更新的乱序问题。每个流定义独立序列组,确保部分更新按顺序执行[^1]。 3. **非空字段更新**: 仅当字段值非空时才更新,适用于动态表单或稀疏数据集[^1][^5]。 ##### 场景对比 | 场景 | 全量更新缺点 | Partial Update 优势 | |---------------------|--------------------------|-----------------------------------| | 高频字段修改 | 频繁磁盘写入,性能低 | 仅更新内存中的目标字段,减少 I/O | | 多源数据合并 | 冲突概率高,需复杂锁机制 | 序列组机制保证原子性与顺序性[^1] | | 稀疏数据维护 | 全量替换浪费存储资源 | 仅修改必要字段,节省存储空间 | --- ### 技术优势总结 1. **性能提升**:减少网络传输与计算开销,适用于高吞吐场景[^3][^5]。 2. **资源优化**:避免冗余数据存储与处理,降低硬件成本[^1]。 3. **并发控制**:通过版本重试与序列组机制保障数据一致性[^1][^4]。 ---
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