使用Redis导入ES实现高效数据迁移(把redis数据导入es)
2023-06-13 09:11:11 时间
导入elasticsearch(ES)是数据迁移的一项重要业务任务,ES以全文搜索技术为基础,在企业间流转的人脉、事件、财务账目等数据挖掘中被广泛使用。然而,当数据量比较大时,传统的插入代码会为ES引入性能问题,这时候,可以考虑使用Redis导入ES,实现高效数据导入。
Redis是一种开源的内存数据库,拥有简单易用的接口和高效的读写性能,而且占用内存要比ES少很多,所以可以作为一个中间介质,在ES和传统数据源之间传输数据。Redis存储的是一个数据队列,将数据陆续放入Redis队列中,再用ES的bulk API(批量导入)一次性导入到ES中,就可以大大提高导入效率。
下面是一个使用Redis导入ES的示例代码,欢迎大家试用:
我们需要建立Redis和ES的连接:
`Python
redis_client = redis.StrictRedis(host= 127.0.0.1 , port=6379, db=0)
es = Elasticsearch(hosts=[{ host : localhost , port : 9200}])
然后,向Redis中放入数据,数据为字典格式:```Python
data = { "field_1": "value-1",
"field_2": "value-2"}
redis_client.rpush("documents", json.dumps(data))
用ES的bulk API将Redis中的数据导入ES:
`Python
while True:
data_raw = redis_client.lpop( documents )
if not data_raw:
break
data = json.loads(data_raw)
es.bulk(index= es-index , body=[
{
_index : es-index ,
_type : documents ,
_source : data
}
])
使用Redis导入ES可以有效提高数据导入效率,是一项非常有用的技术应用,节省成本、提升业务效率,值得我们重视起来。
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