elasticsearch 基础 —— Delete By Query API

Delete By Query API

_delete_by_query 的简单用法，就是在查询匹配到的每个文档上执行删除。例如：

POST twitter/_delete_by_query
{
  "query": { ①
    "match": {
      "message": "some message"
    }
  }
}

①：查询必须是有效的键值对，query是键，这和Search API是同样的方式。在search api中q参数和上面效果是一样的。

返回如下内容：

{
  "took" : 147,
  "timed_out": false,
  "deleted": 119,
  "batches": 1,
  "version_conflicts": 0,
  "noops": 0,
  "retries": {
    "bulk": 0,
    "search": 0
  },
  "throttled_millis": 0,
  "requests_per_second": -1.0,
  "throttled_until_millis": 0,
  "total": 119,
  "failures" : [ ]
}

 _delete_by_query在索引启动时获取索引的快照，并使用internal版本控制删除它找到的内容。这意味着如果文档在拍摄快照的时间和处理删除请求之间发生更改，则会出现版本冲突。当版本匹配时，文档将被删除。

由于internal版本控制不支持将值0作为有效版本号，因此无法使用版本等于0的文档删除， _delete_by_query并且将使请求失败。

在_delete_by_query执行期间，顺序执行多个搜索请求以便找到要删除的所有匹配文档。每次找到一批文档时，都会执行相应的批量请求以删除所有这些文档。如果搜索或批量请求被拒绝，则_delete_by_query依赖于默认策略来重试被拒绝的请求（最多10次，指数后退）。达到最大重试次数限制会导致_delete_by_query 中止，并failures在响应中返回所有失败。已执行的删除仍然有效。换句话说，该过程不会回滚，只会中止。当第一个失败导致中止时，失败的批量请求返回的所有失败都将返回到failures元件; 因此，可能存在相当多的失败实体。

如果您想计算版本冲突而不是让它们中止，那么请conflicts=proceed在URL或"conflicts": "proceed"请求正文中设置。

下面仅仅只是删除索引twitter中类型tweet的所有数据：

POST twitter/tweet/_delete_by_query?conflicts=proceed
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

一次删除多个索引中的多个类型中的数据，也是可以的。例如：

POST twitter,blog/tweet,post/_delete_by_query
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

如果你提供了routing，接着这个路由会被复制给scroll query，根据匹配到的路由值，来决定哪个分片来处理：

POST twitter/_delete_by_query?routing=1
{
  "query": {
    "range" : {
        "age" : {
           "gte" : 10
        }
    }
  }
}

默认情况下，_delete_by_query自上而下批量1000条数据，你也可以在URL中使用参数scroll_size：

POST twitter/_delete_by_query?scroll_size=5000
{
  "query": {
    "term": {
      "user": "kimchy"
    }
  }
}

URL参数

除了标准的参数，如pretty，删除通过查询API也支持refresh，wait_for_completion，wait_for_active_shards，timeout 和scroll。

发送refresh请求将在请求完成后刷新查询删除中涉及的所有分片。这与Delete API的refresh 参数不同，后者仅导致接收删除请求的分片被刷新。

如果请求包含，wait_for_completion=false则Elasticsearch将执行一些预检检查，启动请求，然后返回task 可与Tasks API 一起使用以取消或获取任务状态的请求。Elasticsearch还将创建此任务的记录作为文档.tasks/task/${taskId}。这是你的保留或删除你认为合适。完成后，删除它，以便Elasticsearch可以回收它使用的空间。

wait_for_active_shards控制在继续请求之前必须激活碎片的副本数量。详情请见此处 。timeout控制每个写入请求等待不可用分片变为可用的时间。两者都完全适用于 Bulk API中的工作方式。由于_delete_by_query采用滚动搜索，你还可以指定scroll参数来控制多长时间保持“搜索上下文”活着，例如?scroll=10m，默认情况下它是5分钟。

requests_per_second可以被设置为任何正十进制数（1.4，6， 1000等）和节流速率_delete_by_query通过填充每个批次由一等待时间发出的删除操作的批次。可以通过设置requests_per_second为禁用限制-1。

通过在批处理之间等待来完成限制，以便在_delete_by_query内部使用的滚动 可以被赋予考虑填充的超时。填充时间是批量大小除以requests_per_second写入所花费的时间之间的差异。默认情况下，批处理大小为1000，因此如果requests_per_second设置为500：

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，因此大批量数据将导致Elasticsearch创建许多请求，然后等待一段时间再开始下一组。这是“突发”而不是“平滑”。默认是-1。

Response body

{
  "took" : 147,
  "timed_out": false,
  "total": 119,
  "deleted": 119,
  "batches": 1,
  "version_conflicts": 0,
  "noops": 0,
  "retries": {
    "bulk": 0,
    "search": 0
  },
  "throttled_millis": 0,
  "requests_per_second": -1.0,
  "throttled_until_millis": 0,
  "failures" : [ ]
}

took

整个操作从开始到结束的毫秒数。

timed_out

true如果在通过查询执行删除期间执行的任何请求超时 ，则将此标志设置为。

total

已成功处理的文档数。

deleted

已成功删除的文档数。

batches

通过查询删除拉回的滚动响应数。

version_conflicts

按查询删除的版本冲突数。

noops

对于按查询删除，此字段始终等于零。它只存在，以便通过查询删除，按查询更新和reindex API返回具有相同结构的响应。

retries

通过查询删除尝试的重试次数。bulk是重试的批量操作search的数量，是重试的搜索操作的数量。

throttled_millis

请求睡眠符合的毫秒数requests_per_second。

requests_per_second

在通过查询删除期间有效执行的每秒请求数。

throttled_until_millis

在按查询响应删除时，此字段应始终等于零。它只在使用Task API时有意义，它指示下一次（自纪元以来的毫秒数），为了符合，将再次执行受限制的请求requests_per_second。

failures

如果在此过程中存在任何不可恢复的错误，则会出现故障数组。如果这是非空的，那么请求因为那些失败而中止。逐个查询是使用批处理实现的，任何故障都会导致整个进程中止，但当前批处理中的所有故障都会被收集到数组中。您可以使用该conflicts选项来防止reindex在版本冲突中中止。

Works with the Task API

你可以使用Task API来获取任何一个正在运行的delete-by-query请求的状态。

GET _tasks?detailed=true&actions=*/delete/byquery

返回如下内容：

{
  "nodes" : {
    "r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A" : {
      "name" : "r1A2WoR",
      "transport_address" : "127.0.0.1:9300",
      "host" : "127.0.0.1",
      "ip" : "127.0.0.1:9300",
      "attributes" : {
        "testattr" : "test",
        "portsfile" : "true"
      },
      "tasks" : {
        "r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A:36619" : {
          "node" : "r1A2WoRbTwKZ516z6NEs5A",
          "id" : 36619,
          "type" : "transport",
          "action" : "indices:data/write/delete/byquery",
          "status" : {    ①
            "total" : 6154,
            "updated" : 0,
            "created" : 0,
            "deleted" : 3500,
            "batches" : 36,
            "version_conflicts" : 0,
            "noops" : 0,
            "retries": 0,
            "throttled_millis": 0
          },
          "description" : ""
        }
      }
    }
  }
}

①这个对象包含实际的状态。响应体是json格式，其中total字段是非常重要的。total表示期望执行reindex操作的数量。你可以通过加入的updated、created和deleted字段来预估进度。但它们之和等于total字段时，请求将结束。

使用task id可以直接查找此task。

GET /_tasks/taskId:1

这个api的优点是它整合了wait_for_completion=false来透明的返回已完成任务的状态。如果此任务完成并且设置为wait_for_completion=false，那么其将返回results或者error字段。这个特性的代价就是当设置wait_for_completion=false时，会在.tasks/task/${taskId}中创建一个文档。当然你也可以删除这个文档。

Works with the Cancel Task API

任何一个Delete By Query都可以使用Task Cancel API来取消掉：

POST _tasks/task_id:1/_cancel

可以使用上面的task api来找到task_id； 
取消应该尽快发生，但是也可能需要几秒钟，上面的task 状态 api将会进行列出task直到它被唤醒并取消自己。

Rethrottling

requests_per_second的值可以在使用_rethrottle参数的正在运行的delete by queryapi上进行更改：

POST _delete_by_query/task_id:1/_rethrottle?requests_per_second=-1

使用上面的tasks API来查找task_id

就像在_delete_by_query中设置一样，requests_per_second可以设置-1来禁止这种限制或者任何一个10进制数字，像1.7或者12来限制到这种级别。加速查询的Rethrottling会立即生效，但是缓慢查询的Rethrottling将会在完成当前批处理后生效。这是为了防止scroll timeouts。

Manually slicing

Delete-by-query支持Sliced Scroll，其可以使你相对容易的手动并行化进程：

POST twitter/_delete_by_query
{
  "slice": {
    "id": 0,
    "max": 2
  },
  "query": {
    "range": {
      "likes": {
        "lt": 10
      }
    }
  }
}
POST twitter/_delete_by_query
{
  "slice": {
    "id": 1,
    "max": 2
  },
  "query": {
    "range": {
      "likes": {
        "lt": 10
      }
    }
  }
}

你可以通过以下方式进行验证：

GET _refresh
POST twitter/_search?size=0&filter_path=hits.total
{
  "query": {
    "range": {
      "likes": {
        "lt": 10
      }
    }
  }
}

像下面这样只有一个total是合理的：

{
  "hits": {
    "total": 0
  }
}

Automatic slicing

你也可以使用Sliced Scroll让delete-by-query api自动并行化，以在_uid上切片：

POST twitter/_delete_by_query?refresh&slices=5
{
  "query": {
    "range": {
      "likes": {
        "lt": 10
      }
    }
  }
}

你可以通过以下来验证：

POST twitter/_search?size=0&filter_path=hits.total
{
  "query": {
    "range": {
      "likes": {
        "lt": 10
      }
    }
  }
}

像下面的total是一个合理的结果：

{
  "hits": {
    "total": 0
  }
}

添加slices，_delete_by_query将会自动执行上面部分中使用手动处理的部分，创建子请求这意味着有些怪事：

1. 你可以在Tasks APIs中看到这些请求。这些子请求是使用了slices请求任务的子任务。
2. 为此请求（使用了slices）获取任务状态仅仅包含已完成切片的状态。
3. 这些子请求都是独立寻址的，例如：取消和rethrottling.
4. Rethrottling the request with slices will rethrottle the unfinished sub-request proportionally.
5. 取消slices请求将会取消每个子请求。
6. 由于slices的性质，每个子请求并不会得到完全均匀的文档结果。所有的文档都将要处理，但是有些slices（切片）会大些，有些会小些。希望大的slices（切片）有更均匀的分配。
7. 在slices请求中像requests_per_second和size参数，按比例分配给每个子请求。结合上面的关于分配的不均匀性，你应该得出结论：在包含slices的_delete_by_query请求中使用size参数可能不会得到正确大小的文档结果。
8. 每个子请求都会获得一个略微不同的源索引快照，尽管这些请求都是大致相同的时间。

Picking the number of slices

这里我们有些关于slices数量的建议（如果是手动并行的话，那么在slice api就是max参数）：

1. 不要使用大数字。比如500，将会创建相当大规模的CPU震荡。 
   这里说明下震荡（thrashing）的意思： 
   cpu大部分时间都在进行换页，而真正工作时间却很短的现象称之为thrashing (震荡)
2. 从查询性能角度来看，在源索引中使用多个分片是更高效的。
3. 从查询性能角度来看，在源索引中使用和分片相同的数量是更高效的。
4. 索引性能应该在可利用slices之间进行线性扩展。
5. 索引（插入）或查询性能是否占主导地位取决于诸多因素，比如：重新索引文档和集群进行重新索引。