图解 | Elasticsearch 获取两个索引数据不同之处的四种方案

Posted 铭毅天下

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了图解 | Elasticsearch 获取两个索引数据不同之处的四种方案相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

1、实战项目问题

......我有2个index，假设其中index1中数据是 id1，id2，id3，index2 中是 id1，id3。我的目的是能找出缺失的 id2 的数据，并且后续进去的 id4，id5 如果有缺失的也能发现。——问题来源：死磕 Elasticsearch 知识星球

2、问题解读

假定有两个索引 index1、index2，这两个索引中有大量相同数据。

这个问题的本质是实现类似：linux 下的 diff  命令的操作，找出一个索引中存在而在另外一个索引不存在的数据。

3、方案探讨

Elasticsearch 没有直接实现找索引数据差异的类 diff 命令可用。

但，redis 中有 sdiff 命令可以一键搞定一个集合中有而另外一个集合中没有的数据。

这就引申出方案一：借助 redis 实现。

那么问题来了，不用 redis， Elasticsearch 自身能否搞定呢？

其实是可以搞定的。我们通过组合索引检索，然后对索引中公有相同主键字段进行聚合，然后进行去重统计，找出计数 < 2 的就是我们想要的 id 。因为：如果两个索引都有数据，势必聚合后计数 >= 2。此为方案二。

还有，我们可以借助 Elasticsearch transform 实现，此为方案三。

类似问题是个业界通用问题，有没有开源实现方案呢？此为方案四。

4、方案实现

4.1 方案一：借助 redis sdiff 实现

前提：Elasticsearch 索引数据中有类似 mysql 主键的字段，能唯一标定一条记录。如果没有可以使用 _id 字段，但不建议使用 _id ，下文会说原因。

实施步骤如下：

  • 步骤1：将 index1 （数据量多的，全量索引）的主键字段 uniq_1 导入 redis；

  • 步骤2：将 index2 的主键字段 uniq_2 导入 redis；

  • 步骤3：使用 sdiff 命令行返回结果就是期望不同 id 值。

4.2 方案二：借助 Elasticsearch 聚合实现

我们用 kibana  自带的索引数据仿真一把。

4.2.1 用已有索引实现，好理解，大家都可以复现。

POST _reindex

  "source": 
    "index": "kibana_sample_data_flights"
  ,
  "dest": 
    "index": "kibana_sample_data_flights_ext"
  


GET kibana_sample_data_flights/_count

共60个，用作不同的值区分用
POST kibana_sample_data_flights_ext/_search

  "query": 
    "bool": 
      "must": [
        
          "term": 
            "OriginCountry.keyword": 
              "value": "US"
            
          
        ,
        
          "term": 
            "OriginWeather.keyword": 
              "value": "Rain"
            
          
        ,
        
          "term": 
            "DestWeather.keyword": 
              "value": "Rain"
            
          
        
      ]
    
  


删除掉了60条记录  "deleted" : 60,
POST kibana_sample_data_flights_ext/_delete_by_query

  "query": 
    "bool": 
      "must": [
        
          "term": 
            "OriginCountry.keyword": 
              "value": "US"
            
          
        ,
        
          "term": 
            "OriginWeather.keyword": 
              "value": "Rain"
            
          
        ,
        
          "term": 
            "DestWeather.keyword": 
              "value": "Rain"
            
          
        
      ]
    
  

这样操作之后，_data_flights_ext  索引就比 _data_flights 索引少了 60  条数据。

如何实现聚合呢？

先全局设置修复可能的报错，设置如下：

PUT _cluster/settings

  "persistent": 
    "indices.id_field_data.enabled": true
  

4.2.2 聚合去重实现 DSL

POST kibana_sample_data_flights,kibana_sample_data_flights_ext/_search

  "size": 0,
  "aggs": 
    "group_by_uid": 
      "terms": 
        "field": "_id",
        "size": 1000000
      ,
      "aggs": 
        "count_indices": 
          "cardinality": 
            "field": "_index"
          
        ,
        "values_bucket_filter_by_index_count": 
          "bucket_selector": 
            "buckets_path": 
              "count": "count_indices"
            ,
            "script": "params.count < 2"
          
        
      
    
  

size 值设置的比较大，是因为提高聚合精度的原因，否则结果会不准确。

前面如果不设置的话，会报错如下：

"reason" : "Fielddata access on the _id field is disallowed, you can re-enable it by updating the dynamic cluster setting: indices.id_field_data.enabled"

也就是说 8.X 版本不推荐使用 id 作为聚合操作的字段，这也解释了前文让自己生成 uniq_id 的原因所在。

执行结果如下：

doc_count 为 1 的结果值，就是我们期望的结果。

如果上面聚合不好理解，简化版图解如下：

4.3 方案三：借助 Elasticsearch transform 实现

transform 咱们之前文章提及的少，这里简单说一下。

transform 含义如其英文释义一致“转换、改造”的意思。就是把已有索引“转换、改造”为汇总索引（summarized indices），方便我们做后续的分析操作。

transform 常见的 API 如下所示：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/transform-apis.html

步骤1：创建索引

其实这一步非必须，只不过我们后面使用了 _id 字段，不先创建索引、指定 mapping 的话会报错。

PUT compare

  "mappings": 
    "_meta": 
      "_transform": 
        "transform": "index_compare",
        "version": 
          "created": "8.2.2"
        ,
        "creation_date_in_millis": 1656279927899
      ,
      "created_by": "transform"
    ,
    "properties": 
      "unique-id": 
        "type": "keyword"
      
    
  ,
  "settings": 
    "index": 
      "number_of_shards": "1",
      "auto_expand_replicas": "0-1"
    
  ,
  "aliases": 

compare 就是我们目标生成的：汇总索引 。

细心的读者会发现，这个 compare 像是系统生成的索引。没错的，这是借助：POST _transform/_preview ...生成然后人工做部分修改后的索引。

步骤2：创建 transform

PUT _transform/index_compare

  "source": 
    "index": [
      "kibana_sample_data_flights",
      "kibana_sample_data_flights_ext"
    ],
    "query": 
      "match_all": 
    
  ,
  "dest": 
    "index": "compare"
  ,
  "pivot": 
    "group_by": 
      "unique-id": 
        "terms": 
          "field": "_id"
        
      
    ,
    "aggregations": 
      "compare": 
        "scripted_metric": 
          "map_script": "state.doc = new HashMap(params['_source'])",
          "combine_script": "return state",
          "reduce_script": """ 
            if (states.size() != 2) 
              return "count_mismatch"
            
            if (states.get(0).equals(states.get(1))) 
              return "match"
             else 
              return "mismatch"
            
            """
        
      
    
  

  • source：指定了两个源索引，便于后续的 compare 操作。

  • pivot：中枢、枢纽的意思，所有的核心操作都放到这里面。执行的核心：先以_id 做了聚合操作，然后针对聚合后的结果做了处理；聚合结果不为2（必然为1），就是我们期望的结果，返回：count_mismatch。其他，若相等返回：match。

步骤3：执行 transform

POST _transform/index_compare/_start

步骤4：基于 transform 生成的目标索引，执行特定检索。

POST compare/_search

  "track_total_hits": true,
  "size": 1000,
  "query": 
    "term": 
      "compare.keyword": 
        "value": "count_mismatch"
      
    
  

返回结果就是我们期望的不同值，截图如下所示：

4.4 方案四：第三方开源实现

认知前提：只要我们认为是问题的点，极大可能“前人”早已经遇到过，更大可能“前人”早已经给出了解决方案甚至已经开源了解决方案。这是我从业10年+感触比较深的地方，一句话：“非必要，不重复造轮子”。

开源方案 1：https://github.com/Aconex/scrutineer/

可实现不同数据源，如：Elasticsearch VS Elasticsearch，Elasticsearch VS Solr 之间的索引数据比较。

开源方案 2：https://github.com/olivere/esdiff

可实现比较不同索引之间文档的差异。

实现参考如下：

$ ./esdiff -u=true -d=false 'http://localhost:19200/index01/tweet' 'http://localhost:29200/index01/_doc'
Unchanged       1
Updated 3       *diff.Document.Source["message"]:
        -: "Playing the piano is fun as well"
        +: "Playing the guitar is fun as well"

Created 4       *diff.Document:
        -: (*diff.Document)(nil)
        +: &diff.DocumentID: "4", Source: map[string]interface "message": "Climbed that mountain", "user": "sandrae"

5、小结

只要思想不滑坡，方案总比问题多。

自己写程序能否实现呢？当然也是可以的。“index1是完整的可以作为参照物。以插入时间为主线（时间戳，应该每条记录都会有一条数据）拿 index1 的每个id数据在 index2 中进行检索，如果存在，ok没有问题；如果不存在，记录一下id，id 存入一个集合里面，这个 id 集合就是想要的 目标 id 集合。”

你的业务场景有没有遇到类似问题，如何解决的呢？

欢迎留言讨论。

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