如果只是想计算版本冲突而不是让它们中止,那么可以设置在URL中添加conflicts=proceed参数,或者在请求体中设置 "conflicts":"proceed"
。
开发者可以将 _delete_by_query
限制为单一类型,例如如下请求,将会从 twitter
索引中删除 _doc
类型的文档:
curl -X POST “localhost:9200/twitter/_doc/_delete_by_query?conflicts=proceed&pretty” -H ‘Content-Type: application/json’ -d’
{
“query”: {
“match_all”: {}
}
}
’
请求执行结果如下:
也可以一次删除多个索引和多个type,如下:
curl -X POST “localhost:9200/twitter,blog/_doc,post/_delete_by_query?pretty” -H ‘Content-Type: application/json’ -d’
{
“query”: {
“match_all”: {}
}
}
’
请求执行结果如下:
如果开发者使用了路由,那么路由将被拷贝到滚动查询,那么删除操作将在路由相匹配的分片上执行,如下:
curl -X POST “localhost:9200/twitter/_delete_by_query?routing=2&pretty” -H ‘Content-Type: application/json’ -d’
{
“query”: {
“range” : {
“age” : {
“gte” : 10
}
}
}
}
’
执行结果如下:
默认情况下, _delete_by_query
滚动批处理上限为1000,可以在URL中使用 scroll_size
参数更改批量大小:
curl -X POST “localhost:9200/twitter/_delete_by_query?scroll_size=5000” -H ‘Content-Type: application/json’ -d’
{
“query”: {
“term”: {
“user”: “kimchy”
}
}
}
’
2.URL Parameters
除了elasticsearch API约定(二)一文向读者介绍的公共参数如pretty之外, DeleteByQueryAPI
还支持 refresh
、 wait_for_completion
、 wait_for_active_shards
、 timeout
以及 requests_per_second
。
2.1 refresh
发送refresh请求将在删除请求完成后刷新 deletebyquery
中涉及到的所有分片,这不同于elasticsearch文档Delete API一文中提到的refresh参数,后者仅刷新接收删除请求的分片。
2.2 waitforcompletion
如果请求包含 wait_for_completion=false
,则Elasticsearch将执行一些预检查、启动请求、然后返回task,可与Tasks API一起使用来取消或获取任务状态。Elasticsearch还将以.tasks/task/${taskId}作为文档创建此任务的记录,开发者可以自行决定是否保留这个记录,如果删除记录,那么Elasticsearch可以回收它使用的空间。
2.3 waitforactive_shards
waitforactive_shards参数的作用和elasticsearch文档索引API(二)一文中介绍的含义一致,这里不再赘述,读者可以参考该篇文章。
2.4 timeout
timeout控制每个写入请求等待不可用分片变为可用分片的时间。
2.5 scroll
由于 _delete_by_query
采用滚动搜索,你还可以指定 scroll
参数来控制在多长时间保持“搜索上下文”活着,例如添加 ?scroll=10m
参数,默认情况下它是5分钟。
2.6 requestspersecond
requestspersecond可以被设置为任何正十进制数(1.4,6, 1000等),通过该参数可以限制 delete-by-query
发出的每秒请求数量,也可以通过设置requestspersecond=-1来禁用这种限制。
节流是通过在批处理之间等待来实现限制作用,通过在 _delete_by_query
内部的每批次之间填充时间来实现节流,填充时间是批量大小除以requestspersecond与写入操作所花费的时间之间的差异。在默认情况下,批量大小为1000,因此如果requestspersecond设置为500,填充时间计算如下:
target_time = 1000 / 500 per second = 2 seconds
wait_time = target_time - write_time = 2 seconds - .5 seconds = 1.5 seconds
由于批处理是作为单个_bulk请求发出的,因此大数据量的批处理将导致Elasticsearch创建许多请求,然后等待一段时间再开始下一组。这是 bursty
而不是 smooth
。
3.Response body
根据前面的介绍,响应的数据类似于如下格式:
{
“took” : 147,
“timed_out”: false,
“total”: 119,
“deleted”: 119,
“batches”: 1,
“version_conflicts”: 0,
“noops”: 0,
小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。
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