当es需要加入或者更新几个字段，按业务需求可能要同步近一年，或者所有的mysql数据到es中，该怎么实现？

1.如果本来项目中es的插入是配置了第三方监听mysql binlog实现的。那么可以写一条sql批量更新

问题：

（1）更新数据量太大，如果没有使用 消息队列则会对服务器造成相当大的压力

（2）即使用消息队列，产生的消息也相当多，要注意消息积压的问题

2.写一个方法，读取mysql中的数据然后处理再更新es

问题：

（1）千万条数据怎么读mysql比较好？

（2）es一次处理多少条？

为了避免内存占用过大，我们一次最好不要查询太多的数据，那么是否使用分页呢？

比如1000万的数据，一页10000条，则mysql要查询至少1000次，而分页查询存在深度分页问题，即偏移量越大，查询需要的时间越长，后面甚至要几十秒甚至到几分钟

解决方案：

1.1.不使用分页，直接分割数据

比如要查一年的数据，切割时间对象，在知道开始时间和结束时间的情况下按天数切割，根据数据量大小，以及单个数据的长度评估吗，平均一下一次查询比如查

差不多10w条，那么就按三天切割

public static List<TimeObject> cutTime(String beginTime, String endTime, long hours) {
        List<TimeObject> timeObjects = new ArrayList();
        Date start = parse(beginTime, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        Date end = parse(endTime, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

        Date newEndTime;
        for(long cutNum = hours * 3600L * 1000L; start.getTime() + cutNum < end.getTime(); start = newEndTime) {
            newEndTime = new Date(start.getTime() + cutNum);
            timeObjects.add(new TimeObject(toDateString(start, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"), toDateString(newEndTime, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")));
        }

        timeObjects.add(new TimeObject(toDateString(start, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"), endTime));
        return timeObjects;
    }


public static String toDateString(Date date, String pattern) {
        return (new DateTime(date)).toString(pattern);
    }

1.2 切割id

一般id都是递增，那么知道起始id和结束id的情况下可以切割id，切割id会比切割时间更均匀，一次10w也可以

1.3 使用游标

按id排序，每次查询的时候获取最后一条，作为下次查询的条件 （id>lastId），直接limit条数即可，字段如果不多且不大，一次查10w条也可以

 
<select id="selectRecordsById" parameterType="Long" resultType="YourResultType">  
        SELECT field1, field2, field3   
        FROM your_table   
        WHERE id > #{lastId}
        AND created between #{beginTime} and #{endTime}
        ORDER BY id
        LIMIT #{limit}  
</select>  



Long lastId = 0L;  
    int pageSize = 100000;  
    boolean hasMoreData = true;  

    while (hasMoreData) {  
        List<YourResultType> results = yourMapper.selectRecordsById(lastId, pageSize);  
        
        if (results.isEmpty()) {  
            hasMoreData = false;  
        } else {  
           
                // 在此执行 Elasticsearch 索引操作  
            }  
            // 更新 lastId  
            lastId = results.get(results.size() - 1).getId(); // 替换为用于排序的字段  
        }  
    }  

1.4 扩展，当正常业务中，无法直接得到偏移量的前一个id的时候，我们可以使用覆盖索引查询这次查询的前一个最大的id:

SELECT
id 
FROM sku_gross_margin 
WHERE 
operateTime 
between
'2023-01-01 00:00:00' and '2024-07-01 09:15:08' 
ORDER BY id  
LIMIT #{offset-1},1

 查询条件operateTime需要有索引
然后再使用1.3，就可以根据页码进行深度分页查询了

Elastic Search client的BulkRequest 更新

es的bulk请求一般是在1000到10000个request，我们可以一次放5000个request

2.1 同步方法：

在1的单个循环中，获取到结果集合，我们对结果集合进行一个for循环，每一个都创建request放进buikRequest,当满5000时，执行一次bulk操作，然后把bulkRequest重置（注意循环结束可能还有剩余的request，如果有则还要请求一次）

//buikRequest
BulkRequest request = new BulkRequest(); 
for (SkuGrossMarginVO skuGrossMarginVO : voList) {
                   
                    UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(//构造单个);
                    updateRequest.doc(updateMap);
                    request.add(updateRequest);

                    //es一次处理5k条，如果达到5k则先处理
                    if (request.numberOfActions()>=5000){
                        restHighLevelClientService.buik(request);
                        //重置请求对象
                        request = new BulkRequest();
                    }
}

                //处理循环结束剩余的
                if (request.numberOfActions()>0){
                    restHighLevelClientService.buik(request);
                }

2.2异步方法：

简单版：把2.1的内容提取成一个方法，使用spring提供的@Async注解来实现异步

（要注意方法不能是private，且不能在同一个类中）

或者使用ExecutorService 执行submit