php导出es中大量数据，php导出23万条数据

es一次查询一万条数据为啥需要1秒多

上面简单解释了 Term 和 Posting List，但实际生产中 Elasticsearch 需要面对的是数以亿计的数据记录，数据的 Term 的数量是惊人的，这样往往需要花费大量时间才能命中，而且多数时候查找是多条件查找，这就需要多次进行重复查找，效率仍然不高。

在使用ES缓存时，我们需要注意它的缓存更新策略。若缓存中的数据与数据库中的数据存在不一致的情况，则容易导致查询结果出错。为了避免这种情况的发生，我们可以通过提供一个最大时间段来限制缓存的存储时间，以保证缓存中的数据一致性。

es最多支持10000个并发查询。根据查询相关资料显示：es的自我保护机制允许的一次最大查询量是10000条数据。在请求中加入trackTotalHits(true)可以解除10000条的上限。

log_to_es_20180910 默认情况下，Elasticsearch搜索返回结果是10条数据。从第0条开始查询。

在使用关系型数据库中，我们被告知要注意甚至被明确禁止使用深度分页，同理，在 Elasticsearch 中，也应该尽量避免使用深度分页。 这篇文章主要介绍 Elasticsearch 中分页相关内容！ 在ES中，分页查询默认返回最顶端的10条匹配hits。 如果需要分页，需要使用from和size参数。

相关问答

Q1: es可以存储时序数据吗

1、ES，适合日志系统，也适合数字类数据本身的计算和存储，特别是坐标类数据，有独特的函数支持；支持HttpAPI，支持Kibana和Grafana。总的来说，ES适用的场景多过InfluxDB，但也因此，其性能优势不大，磁盘存储成本也会相对高一些。两者都支持集群和分布式。

2、Hot data node 该角色的nodes会根据数据进入ES的时间存储时序数据，hot层对数据读写要求较快，可以使用SSD。Warm data node 该角色的nodes会存储不再被经常更新但是仍然被查询的索引数据，相比较于在hot层数据查询的频率要低。

3、时序图如下：所以我们可以在保存数据时候，判断索引是否存在，不存在创建和设置mapping 亲测 ok 了。而之前的时间粒度为秒 来创建动态索引 太细了。可能索引创建和mapping ok 了，但是保存时候 到了下一秒，es 自己就会去创建 。所以为了测试 将时间细分到 分来测试。

4、原因是ES中存储的时间是UTC时间，而我想让时间戳表达的时间是东8区（UTC +08：00）的时间，但是时间戳本身是没有时区的概念的，所以不能去存时间戳，而是去存一个带有时区信息的时间字符串，ES会隐式转换，把ES认为是date类型的字符串直接转为date类型。

Q2: ES深度分页与批量操作

对于向前翻页，ES中没有相应API，但是根据官方说法(https：//github.com/elastic/elasticsearch/issues/29449)，ES中的向前翻页问题可以通过翻转排序方式来实现即： Scroll和 search_after 原理基本相同，他们都采用了游标的方式来进行深分页。 这种方式虽然能够一定程度上解决深分页问题。

可以在实时的情况下处理深度分页，在Esx版本后提供的功能，search_after缺点是不能够随机跳转分页，只能是一页一页的向后翻，并且需要至少指定一个唯一不重复字段来排序。

可以配置多种刷新策略，将数据由内存刷新到es中。当设置 OpType.CREATE 时相同id插入异常看出，es进行了乐观锁控制并发写冲突。由于设置了BulkProcessor对象，可以将数据设置到 BulkProcessor 对象中，根据策略批量的刷新到Es中。更新操作传入的doc为map对象，而不是json字符串，否则会抛出异常。

深度分页是一个经典问题：在数据分片存储的情况下，如何获取前1000条数据？除了会遇到效率上的问题，还有一个无法解决的问题是es目前支持最大的skip值是max_result_window默认为10000，也就是说当from+size max_result_window时，es将返回错误。

es文件浏览器未完成操作的原因是：网络问题，ES文件浏览器需要连接网络才能正常使用，手机网络信号不稳定或者网络连接不良，就有可能导致无法正常访问。应用升级，ES文件浏览器更新到新版本而导致出现问题，手机系统更新到版后，ES文件浏览器需要更新对应的版本才能正常使用。

题主是否想询问“es文件浏览器不支持当前操作怎么处理”？更新ES文件浏览器、寻求官方支持。更新ES文件浏览器。确保使用的是最新版本的ES文件浏览器应用程序。在应用商店中检查是否有可用的更新，并进行更新。寻求官方支持。

Q3: es聚合几百万数据性能如何

首先是es，很方便的就组成了一个Cluster，等上一个3400万条的Index全部均衡负载之后进行测试，导入到另外一个Index当中。 导入性能：8500万条记录，用时72分钟，约为19676条/秒。在前5千万条记录导入时的速度在2万/条以上，初始的速度在2万/条。

但是数据写入副本会影响写入性能。对于日志数据，有1个副本即可。对于大数据量的索引，可以设置副本数为0，减少对性能的影响。 分片的设置我们也可以配置在索引模板。 有的应用1天生成10G日志，而一般的应用只有几百到1G。

如果在提交过程中，遇到 EsRejectedExecutionException 异常的话，则说明集群的索引性能已经达到极限了。这种情况，要么提高服务器集群的资源，要么根据业务规则，减少数据收集速度，比如只收集 Warn、Error 级别以上的日志。优化硬件设备一直是最快速有效的手段。

es不可以一天存百万条数据。es一天最大的存储量是90万条数据，所以es不可以一天存百万条数据。es全称ElasticSearch，是一个基于Lucene的搜索服务器。

理想L8作为一台起步价在398万的产品，有一份不错的账面数据属于正常现象，但考虑到中产家庭的用车场景，在城市限速道路中两者起步的轻快感与超车流畅度都不会体现出太大区别，像是爬坡山坎、载荷较大的状况，传祺新能源ES9也能轻松解决。因此，如果价格差异比较大，那么太高的性能就不是必需品。

显然传祺ES9的发动机数据更漂亮。两车均可加注92号汽油，传祺ES9的馈电油耗为百公里18L，问界M7的馈电油耗为百公里85升，后者显然受到了车重拖累。此外，与插电混动形式不同，问界M7采用增程式，发动机不参与驱动，所以驱动电机的数据才是直接影响问界M7动力表现的关键。

Q4: es数据如何导出到hdfs上

hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。另外：export，fs的参数为hdfs上的路径时，该路径必须不能已经存在，否则会报错。import的表必须是hbase中已经创建好的，否则会报错。

通过hadoop系的接口，读写es索引数据。也就是你问的第一种方案的依据。 把es索引snapshot到HDFS上，并支持restore回去。也就是你问的第二种方案的依据。

使用saveastextfile存储数据到hdfs要求数据类RDD。根据查询相关公开信息显示：saveAsTextFile用于将RDD以文本文件的格式存储到文件系统中。

导出、传输、导入整个过程耗时小于2小时。导入MySQL数据后，根据迁移流程做迁移数据校验，使用checksum_table工具对源端和目的端数据库做对比。

用。将数据从es查询出来，再缓存到redis，之后的查询，直接读redis。ES是一个基于RESTfulweb接口并且构建在ApacheLucene之上的开源分布式搜索引擎。

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