ES（Elasticsearch）scroll查询获取所有数据的某个字段

最新推荐文章于 2025-07-12 00:03:25 发布

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本文介绍ElasticSearch中的快照分页(scroll)技术，用于一次性查询大量数据，通过维护快照信息记录读取位置，提高查询效率。提供curl及Python实现示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在ElasticSearch中实现分页查询的方式有两种，分别为深度分页(from-size)和快照分页(scroll)

快照分页(scroll)
相对于from和size的分页来说，使用scroll可以模拟一个传统数据的游标，记录当前读取的文档信息位置。这个分页的用法，不是为了实时查询数据，而是为了一次性查询大量的数据（甚至是全部的数据）。因为这个scroll相当于维护了一份当前索引段的快照信息，这个快照信息是你执行这个scroll查询时的快照。在这个查询后的任何新索引进来的数据，都不会在这个快照中查询到。但是它相对于from和size，不是查询所有数据然后剔除不要的部分，而是记录一个读取的位置，保证下一次快速继续读取。
```
   curl -XGET 'localhost:9200/twitter/tweet/_search?scroll=1m' -d '
   {
        "query": {
             "match" : {
             "title" : "elasticsearch"
          }
       }
    }
```
该查询会自动返回一个_scroll_id，通过这个id(经过base64编码)可以继续查询
```
curl -XGET  '集群节点IP:9200/_search/scroll?scroll=1m&scroll_id=c2Nhbjs2OzM0NDg1ODpzRlBLc0FXNlNyNm5JWUc1'
```

python 实现

#coding: utf-8
from elasticsearch import Elasticsearch
if __name__ == "__main__":
	hosts = 'localhost:9200/' 
	es = Elasticsearch(hosts=hosts, maxsize=25)
	index_name = 'test_es'
	dbname='test_bj'
	tbl='test_table1'
	test_table = "%s.%s" % (dbname, tbl)
	query_json = {"match_all": {}}
	es_data=es.search(index=index_name, doc_type=dbname, body={"query": query_json},filter_path=["_scroll_id","hits.total","hits.hits._id"], scroll = '5m',size =1000,timeout='1s')
	es_ids = [ int(id['_id'])  for id in es_data.get("hits").get("hits")]
	scroll_id = es_data['_scroll_id']
	es_total = es_data.get('hits').get('total')
	for i in range(es_total/1000):
		res = es.scroll(scroll_id=scroll_id,scroll='5m')
		es_ids += [int(id['_id']) for id in res.get('hits').get('hits')]
	sql_not_exist = "SELECT id from " + test_table +" where id not in " + str(tuple(es_ids))
	cur_sell.execute(sql_not_exist)
	print "es缺少数据"+str(cur_sell.fetchall())

参考：
https://blog.youkuaiyun.com/u013514928/article/details/78749419
http://www.cnblogs.com/blue163/p/8126156.html