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elasticsearch里面bulk的用法

上篇文章介绍了在es里面批量读取数据的方法mget,本篇我们来看下关于批量写入的方法bulkbulk api可以在单个请求中一次执行多个索引或者删除操作,使用这种方式可以极大的提升索引性能。...bulk的语法格式是: action and meta_data \n optional source \n action and meta_data \n optional source \n action...请求的路径有三种和前面的mget的请求类似: (1) /_bulk (2)/{index}/_bulk (3)/{index}/{type}/_bulk ` 上面的三种格式,如果提供了index...里面的使用update方法和java api里面类似,前面的文章也介绍过详细的使用,现在我们看下在bulk的使用方式: POST _bulk { "update" : {"_id" : "1", "_type...总结: 本篇文章介绍了在es里面bulk操作的用法,使用bulk操作我们可以批量的插入数据来提升写入性能,但针对不同的action的它的数据格式体是不一样的,这一点需要注意,同时在每行数据结束时必须加一个换行符

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Zombodb与ElasticSearch的Bulk通信

1.Bulk实现概要 在Zombodb中,bulk.rs实现了往ES发送Bulk请求,并处理应答。 Bulk内核层面,有三个结构体、一个枚举。...BulkRequestCommand Bulk请求命令枚举类型 ElasticsearchBulkRequest ES Bulk请求结构体 Handler 处理器结构体 BulkReceiver Bulk...Update {...} ... } ES Bulk请求实现机制为委托设计模式,通过使用内部的handler处理器实现,而ES Bulk结构体本身是对外提供接口,例如:插入/更新/删除等操作。...ES Bulk本身内容详细的来说: 处理器 是ES Bulk请求的处理器,在内部会创建发送端与接收端通道,ES Bulk请求结构体会把前面准备好的Bulk请求命令通过发送端通道发出去,同时创建多个线程,...bulk发送通道发送请求命令,此时支持超时重试、执行sql时的ctrl+c中断响应。 创建bulk接收通道的线程,用来将刚才的请求对象序列化ES Json字节流,ES应答包处理。 文档数加1。

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mysql bulkupdate_django_bulk_update源码分析

## django_bulk_update源码分析 这个第三方插件的体量几乎只相当于工作时两三天的代码量了,是一个比较容易开始进行源代码阅读的模块,阅读完这个代码对自定义的进行django拓展也是一个相当好的借鉴...### django_bulk_update文件结构 django_bulk_update在被调用时实际只有四个文件,分别是 1....模块都有的文件,里面的代码只是对当前的模块版本进行了指定 ~~~py # __init__.py __version__ = ‘2.2.0’ ~~~ ### helper.py文件 此模块的主要文件,bulk_update...are not present in “ “current meta: {}”.format(‘, ‘.join(non_model_fields)) ) ~~~ validate_fields是一个对bulk_update...chunk: return yield chunk ~~~ 实际上今天碰到的问题就是依靠这个方法来解决的,因为业务代码中数据库中有10W+的数据,如果直接使用all()拿到所有数据然后不做其他处理进行bulk_update

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Elasticsearch之mget、bulk、路由原理、深度分页

学习目标 批量查询 bulk批量插入,更新,删除 bulk格式揭秘 document路由原理 读请求路由原理 quorum机制 multi-index和multi-type搜索模式 分页/深度分页性能...test1"} } // 最佳大小 bulk request会加载到内存里,如果太大的话,性能反而会下降,因此需要反复尝试一个最佳的bulk size。...bulk格式揭秘 bulk api奇特的json格式 {"action": {"meta"}}\n {"data"}\n {"action": {"meta"}}\n {"data"}\n [...{ "action": { }, "data": { } }] // es的bulk为什么不用良好的jsonArray格式,这样可读性就很好了?...的最佳大小讲过,一般最佳的大小是5M-15M,那现在假设是一个bulk是10M,此时有100个bulk请求过来, 那么大小就是100*10=1000M,大约1G,然后在加一个jsonArray对象就大约

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利用单细胞数据对bulk进行反卷积

intro buk-RNAseq和sc-RNAseq联合分析在许多文章中已经屡见不鲜了,这周介绍两种利用单细胞数据对bulk进行反卷积方法的基本实现 参考: 这个bulk RNA-seq反卷积工具,你可能还不知道...---- 总的来说这类bulk反卷积方法往往需要一个定义好细胞亚型类型的单细胞基因表达谱数据或者定义好细胞亚型的markers列表,就可以对bulk-RNAseq表达谱数据进步性反卷积,得到每个bulk...数据的离群基因 bk.stat <- plot.bulk.outlier( bulk.input=bk.dat,#make sure the colnames are gene symbol or...和sc不同类型基因表达的一致性######## plot.bulk.vs.sc (sc.input = sc.dat.filtered, bulk.input = bk.dat...bk.dat[1:4,1:4] bulk.matrix <- t(bk.dat) bulk.eset <- Biobase::ExpressionSet(assayData = bulk.matrix

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