Elasticsearch 2.0以上版本根据条件批量删除Java如何实现

Elasticsearch在2.0以前版本，删除操作有两种方式，一种是通过id来进行删除，但是这种方式一般不常用，因为id不容易得到；另一种方式是通过先查询操作，然后删除，也就是通过client.prepareDeleteByQuery这种方式来根据条件批量删除数据：

DeleteByQueryResponse response = client.prepareDeleteByQuery("library").setQuery(QueryBuilders.termQuery("title", "ElasticSearch")).execute().actionGet();

但是Delete by Query在2.0版本及其以上的版本已经被移除了，因为这种方式会自动强制刷新，所以在大量索引并发的情况下，会很快造成内存溢出。

详情可查看：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/1.7/delete-by-query.html

那么在2.0以后的版本，我们如何来进行批量的删除呢？

我们可以先通过Search API查询，然后得到需要删除的批量数据的id，然后再通过id来删除，但是这种方式在大批量数据的删除的时候，依然是行不通的。

具体实现代码：

public void deleteByTerm(Client client){BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk();SearchResponse response = client.prepareSearch("megacorp").setTypes("employee").setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH).setQuery(QueryBuilders.termQuery("first_name", "xiaoming")).setFrom(0).setSize(20).setExplain(true).execute().actionGet();for(SearchHit hit : response.getHits()){String id = hit.getId();bulkRequest.add(client.prepareDelete("megacorp", "employee", id).request());}BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.get();if (bulkResponse.hasFailures()) {for(BulkItemResponse item : bulkResponse.getItems()){System.out.println(item.getFailureMessage());}}else {System.out.println("delete ok");}}

同样通过delete-by-query插件，我们还可以根据type来批量删除数据，这种方式能够删除大批量的数据，他是现将要删除的数据一个一个做标记，然后再删除，于是效率会比较低。下面是官网的说明：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/2.3/plugins-delete-by-query.html

Queries which match large numbers of documents may run for a long time, as every document has to be deleted individually. Don’t use delete-by-query to clean out all or most documents in an index. Rather create a new index and perhaps reindex the documents you want to keep. 

可见这种删除方式并不适合大批量数据的删除，因为效率真的是很低，我是亲身体验过了。

这种方式需要先引入delete-by-query插件包，然后使用插件的api来删除：

<dependency><groupId>org.elasticsearch.plugin</groupId><artifactId>delete-by-query</artifactId><version>2.3.2</version></dependency>

具体实现代码：

import java.net.InetAddress;import java.net.UnknownHostException;import java.util.ResourceBundle;import java.util.Stack;import org.elasticsearch.action.deletebyquery.DeleteByQueryAction;import org.elasticsearch.action.deletebyquery.DeleteByQueryRequestBuilder;import org.elasticsearch.action.deletebyquery.DeleteByQueryResponse;import org.elasticsearch.action.search.SearchRequestBuilder;import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;import org.elasticsearch.action.search.SearchType;import org.elasticsearch.client.Client;import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;import org.elasticsearch.common.settings.Settings;import org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress;import org.elasticsearch.plugin.deletebyquery.DeleteByQueryPlugin;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import com.xgd.log.common.ExceptionUtil;public class EsDeleteByType {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(EsDeleteByType.class);private Client client;private static ResourceBundle getEsConfig(){return ResourceBundle.getBundle("elasticsearch");}private void getClient(){String clusterName = getEsConfig().getString("clusterName");String hosts = getEsConfig().getString("hosts");if (hosts == null || clusterName == null) {throw new IllegalArgumentException("hosts or clusterName was null.");}Settings settings = Settings.settingsBuilder().put("cluster.name", clusterName).build();client = TransportClient.builder().addPlugin(DeleteByQueryPlugin.class).settings(settings).build();String[] hostsArray = hosts.split(",");for(String hostAndPort : hostsArray){String[] tmpArray = hostAndPort.split(":");try {client = ((TransportClient)client).addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(tmpArray[0]), Integer.valueOf(tmpArray[1])));} catch (NumberFormatException e) {logger.error(ExceptionUtil.getTrace(e));} catch (UnknownHostException e) {logger.error(ExceptionUtil.getTrace(e));}}}/** * 判断一个index中的type是否有数据 * @param index * @param type * @return * @throws Exception */public Boolean existDocOfType(String index, String type) throws Exception {SearchRequestBuilder builder = client.prepareSearch(index).setTypes(type).setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH).setSize(1);SearchResponse response = builder.execute().actionGet();long docNum = response.getHits().getTotalHits();if (docNum == 0) {return false;}return true;}/** * 根据type来删除数据 * @param index * @param types * @return */public long deleteDocByType(String index, String[] types) {getClient();long oldTime = System.currentTimeMillis();StringBuilder b = new StringBuilder();b.append("{\"query\":{\"match_all\":{}}}");DeleteByQueryResponse response = new DeleteByQueryRequestBuilder(client, DeleteByQueryAction.INSTANCE).setIndices(index).setTypes(types).setSource(b.toString()).execute().actionGet();Stack<String> allTypes = new Stack<String>();for(String type : types){allTypes.add(type);}while(!allTypes.isEmpty()){String type = allTypes.pop();while(true){try {if (existDocOfType(index, type) == false) {break;}} catch (Exception e) {logger.error("queryError: " + e.getMessage());}}}System.out.println(System.currentTimeMillis() - oldTime);return response.getTotalDeleted();}}

那么当我们在开发中，使用到elasticsearch的时候，总会涉及到大批量数据的删除，我们要怎么办呢？

经过很长时间的纠结，我发现使用elasticsearch存储数据的时候，千万不要把所有数据都存储于一个index，这样一个是不利于查询的效率，一个是不利于后面的删除，既然我们不能index中去删除部分的大批量数据，那么我们为啥不改变一种思路呢，就是分索引，然后通过索引来删除数据，例如：我在生产上面，每天有5亿的数据，那么我每天在集群中生成一个index用于存储这5亿的数据，如果我们的elasticsearch集群对数据只要求保存7天的数据，超过7天的数据就可以删除了，这样我们可以通过index直接删除7天以前的数据，这种方式，我们在查询的时候不会在所有数据中查询，只需要在所要查询的时间段内查询，便提高了查询的效率，同时删除效率的问题也解决了，能够很快删除不需要的数据，释放掉磁盘空间。

针对于elasticsearch大批量数据删除效率的问题，目前官网上面也没有一个特别好的解决办法，这种方式算是目前还算能行得通的方式了。