es批量更新数据刷新

Elasticsearch（简称ES）被广泛应用在各种大数据应用场景中，基于其出色的搜索能力、灵活的数据结构和高性能的存储和检索能力而倍受青睐。在使用 ES 过程中，数据的批量更新和刷新是非常常见的操作，可以提高数据变更的效率和速度，本文将介绍 ES 批量更新数据刷新的具体实现方法。

什么是ES批量更新数据刷新

ES的一个特点就是，当文档被获取到内存中进行进行操作并最终被持久化到（Lucene）磁盘时，会引发一次索引更新操作。这次索引更新操作会对内存中的数据进行一次排序、"倒排索引"等一系列的操作，以确保数据的正确性。但是，当数据量较大时（例如，百万级别的数据），这个过程会非常耗时，影响搜索的效率。于是，ES提供了一个批量更新操作可以用来提高数据的更新速度和效率。

ES批量更新数据刷新的实现方法

ES提供了两种批量更新数据刷新的实现方式：

1.使用Bulk API

Bulk API的实现方式是通过对请求和响应的封装，以支持批量的操作。在进行文档更新操作时，每个请求中包含一个update对象来表示要进行更新操作的文档。下面是一个例子：

POST /twitter/_bulk
{"update":{"_id":"1","_type":"doc","_index":"test"}}
{"doc":{"name":"derek"}}

其中，_id表示文档的ID，_type表示文档的类型，_index表示文档所在的索引名。update表示是一个更新操作，doc表示要更新的内容。借助Bulk加速，ES可以支持高效的批量方式进行文档操作，提高了文档更新的性能。

2.使用Update By Query API

Update By Query API是ES提供另外一种批量更新的方式。它是通过将查找和更新的过程复合在一起，以支持批量的更新操作。通过传入查询条件和更新内容，可以一次性更新多个数据。下面是一个例子：

POST /twitter/_update_by_query
{
  "query": { 
    "match": {
      "name": "jack" 
    }
  },
  "script": {
    "source": "ctx._source.name = 'derek'"
  }
}

其中，query表示查找的条件，使用了ES的query DSL进行查询匹配操作。script表示更新的内容，可以选用ES提供的原生脚本，也可以使用自定义的脚本进行更新操作。Update By Query API是一种非常常见的更新并持久化操作、提供了强大的批量更新功能，在处理大量数据的操作中非常实用。

总结

ES批量更新数据刷新是提高ES数据修改性能的有效方法。ES提供了两种批量更新数据刷新的方法，Bulk API和Update By Query API。使用Bulk 加速ES文档更新操作，Update By Query API则提供了强大的批量更新操作和查询、更新一体化的操作。在不同的应用场景中，可以选择不同的方法，以提高程序的效率和性能。