curl -X GET 'http://xx.xx.xx.xx:9200/test/_search?pretty'
curl -X GET "http://xx.xx.xx.xx:9200/test/_search?size=1&pretty"
{
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"_shards" : {
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}
}
]
}
}
curl_es_count.sh
#!/bin/bash
es_url="xx.xx.xx.xx:9200"
index_name="test"
gte_time="2020-01-01T00:00:00Z"
lte_time="2020-01-31T23:59:59Z"
curl -X GET "http://${es_url}/${index_name}/_count?pretty" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": {
"bool": {
"must": [{
"range": {
"sendTime": {
"gte": "'"${gte_time}"'",
"lte": "'"${lte_time}"'"
}
}
}],
"must_not": [],
"should": []
}
}
}'
curl_es_delete.sh
#!/bin/bash
es_url="xx.xx.xx.xx:9200"
index_name="test"
gte_time="2020-01-01T00:00:00Z"
lte_time="2020-01-31T23:59:59Z"
curl -X POST "http://${es_url}/${index_name}/_delete_by_query?pretty" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": {
"bool": {
"must": [{
"range": {
"sendTime": {
"gte": "'"${gte_time}"'",
"lte": "'"${lte_time}"'"
}
}
}],
"must_not": [],
"should": []
}
}
}'
通过 这个脚本删除索引中的数据会很慢吗?
删除操作的速度主要取决于以下几个因素:
数据量大小: 要删除的数据量越大,删除操作就越慢。如果
test
索引中包含大量数据,删除操作可能会比较耗时。Elasticsearch 集群性能: Elasticsearch 集群的性能也会影响删除操作的速度。如果集群负载高或者硬件配置较低,删除速度可能会变慢。
查询复杂性: 删除操作的速度还受到查询复杂性的影响。你的脚本中使用了时间范围查询 (
range
query),这通常比简单的全文档删除操作要慢一些,因为需要匹配和处理更多的文档。网络延迟: 脚本中使用的
curl
命令会通过网络与 Elasticsearch 集群通信,网络延迟可能会影响操作速度。
综上所述,虽然可以通过你的脚本来删除数据,但具体速度如何取决于以上因素的综合影响。
如果你的环境中数据量不大、Elasticsearch 集群性能良好,并且网络连接稳定,删除操作可能会比较快速。
如果数据量很大或者集群负载高,删除操作可能会比较耗时,可能需要更长的时间来完成删除操作。
如果才能使得 curl -X POST "http://${es_url}/${index_name}/_delete_by_query?pretty 删除加速?
要加速使用 curl
发起的 _delete_by_query
删除操作,可以考虑以下几点优化:
减少删除的数据量: 如果可能的话,尽量减少一次删除的文档数量。可以通过更精确的查询条件来限制删除的文档数量,例如更窄的时间范围、更具体的条件等。
优化查询性能: 确保查询语句的效率尽可能高,避免不必要的复杂性。在你的脚本中,使用了时间范围查询,这通常是比较高效的。确保查询语句没有额外的无用条件或者不必要的逻辑。
索引优化: 如果索引的映射允许,可以考虑在删除操作之前进行索引优化。例如,确保索引映射的字段类型、分析器设置等能够提高查询性能和删除操作的效率。
分批处理: 如果数据量非常大,可以考虑分批进行删除操作。例如,按照时间范围分割成多个小的删除请求,每次删除一部分数据。
增加集群资源: 如果可能的话,增加 Elasticsearch 集群的资源,如节点数、分片数等,以提高删除操作的并发处理能力。
使用并行删除: 如果允许,可以考虑使用 Elasticsearch 的并行删除功能。在较新的版本中,Elasticsearch 支持在删除操作中使用
slices
参数来并行处理删除请求,可以更快地删除大量数据。
举例来说,如果你希望使用 slices
参数来并行删除,你可以修改你的 curl 请求,添加 slices
参数,例如:
curl -X POST "http://${es_url}/${index_name}/_delete_by_query?pretty&slices=5" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": {
"bool": {
"must": [{
"range": {
"sendTime": {
"gte": "'"${gte_time}"'",
"lte": "'"${lte_time}"'"
}
}
}],
"must_not": [],
"should": []
}
}
}'
上面的例子中,slices=5
表示请求将被分为 5 个片段并行处理。
总之,通过优化查询、减少单次操作的文档数量、并行处理等方法,可以显著提高 _delete_by_query
删除操作的效率。
在 Elasticsearch 5 版本中,并没有内置支持 slices 参数来实现删除操作的并行处理。
这个功能是在较新的 Elasticsearch 版本中引入的,通常从 Elasticsearch 6.x 版本开始支持。
如果你的环境中使用的是 Elasticsearch 5 版本,那么就无法通过 slices 参数来并行处理 _delete_by_query 操作。
通过这个删除接口es中索引的数据,磁盘空间会立刻释放吗?
curl -X POST "http://${es_url}/${index_name}/_delete_by_query?pretty"
使用上述命令通过 Elasticsearch 的 _delete_by_query
接口删除索引数据后,并不会立即释放磁盘空间。
这是因为 Elasticsearch 在执行删除操作后,并不会立即将磁盘上对应的数据物理删除,而是通过后台的过程来标记这些数据为可回收状态。
这种策略是为了避免频繁的物理删除操作影响性能,同时保证系统的稳定性。
实际释放磁盘空间的时间取决于以下几个因素:
Merge 过程:Elasticsearch 会定期进行 segment 的合并(merge),在这个过程中会删除标记为删除的数据,从而释放磁盘空间。
自动的过期删除:Elasticsearch 会根据其自身的过期策略(例如,过期时间)来自动删除旧数据,从而释放磁盘空间。
手动触发 Force Merge:如果你希望立即释放空间,可以手动触发 Force Merge 操作,这会强制 Elasticsearch 将标记为删除的数据物理删除并释放磁盘空间。但需要注意,频繁地执行 Force Merge 操作可能会影响性能。
因此,虽然数据被删除后,磁盘空间不会立即被释放,但在正常情况下,Elasticsearch 会在后续的维护过程中自动释放这些空间。
释放磁盘空间的时间取决于多个因素,包括 Elasticsearch 的配置、负载情况以及数据删除的方式。
通常情况下,以下几点可以影响释放磁盘空间的速度:
Merge 过程的频率和策略:Elasticsearch 定期执行 segment 的合并(merge),在合并过程中会删除标记为删除的数据。如果你的索引比较活跃,merge 过程可能会更频繁,从而较快地释放空间。
自动过期策略:如果你的索引有设置 TTL(Time To Live)或者使用了基于时间的索引策略(例如通过索引别名实现),Elasticsearch 可能会根据这些策略自动删除旧数据,并释放相应的空间。
手动触发 Force Merge:如果你需要立即释放空间,可以手动触发 Force Merge 操作。这会强制 Elasticsearch 将标记为删除的数据物理删除并释放磁盘空间。但需要注意,频繁地执行 Force Merge 操作可能会影响性能。
硬盘空间的使用情况:Elasticsearch 也会根据当前硬盘空间的使用情况来调整自动释放空间的速度。当磁盘空间紧张时,可能会优先进行合并操作来释放空间。
总体来说,如果你没有手动触发 Force Merge 操作,通常情况下 Elasticsearch 会在一段时间内(可能是几分钟到几个小时,具体取决于上述因素)自动释放删除的数据所占用的磁盘空间。
如何手动触发 Force Merge,释放磁盘空间?
要手动触发 Force Merge 操作以释放磁盘空间,可以使用 Elasticsearch 的 _forcemerge
API。这个操作会强制 Elasticsearch 合并索引中的段(segments),从而物理删除标记为删除的数据并释放磁盘空间。
以下是如何使用 curl 命令进行 Force Merge 操作的示例:
curl -X POST "http://${es_url}/${index_name}/_forcemerge?max_num_segments=1&pretty"
在这个示例中:
-
${es_url}
是你的 Elasticsearch 地址,比如localhost:9200
。 -
${index_name}
是你要执行 Force Merge 操作的索引名称。 -
max_num_segments=1
是可选参数,用于指定每个分片最终合并成的最大段数。合并的段数越少,释放空间的效果可能越明显,但同时合并过多段可能会影响性能,因此根据实际情况进行调整。
注意事项:
- 执行 Force Merge 操作会消耗一定的系统资源和时间,特别是对于大型索引或高负载集群,建议在低负载时执行此操作。
- 不要频繁地执行 Force Merge,过度使用可能会影响 Elasticsearch 的性能。
执行成功后,Elasticsearch 将尽力合并索引中的段,并且标记为删除的数据将被物理删除,从而释放磁盘空间。