Elasticsearch中进行深分页

你的名字 2021-09-21 02:38 673阅读 0赞

# Elasticsearch中进行深分页（附源码） #

## 简介 ##

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。

如需了解更多请查阅我的例外一篇博客：  
[https://blog.csdn.net/weixin\_43287508/article/details/102802035][https_blog.csdn.net_weixin_43287508_article_details_102802035]

## 分页方式 from+size弊端 ##

es 默认采用的分页方式是 from+ size 的形式，在深度分页的情况下，这种使用方式效率是非常低的，还有一个无法解决的问题是，es 目前支持最大的 skip 值是 max\_result\_window ，默认为 10000 。也就是当 from + size > max\_result\_window 时，es 将返回错误，如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzI4NzUwOA_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
这篇文章解决es的使用过程的查询条数不能超过10000的限制，因为随着页数越来越大，ES或者关系数据库响应越来越慢，甚至内存溢出OOM。

虽然es可以设置查询最大数量的配置max\_result\_window ，但是我个人建议不要去改。

在ES中有三种方式可以实现分页：from+size、scroll、search\_after，下面介绍3种es提供的分页方式。

## ElasticSearch java api使用 ##

最新ES的提供了2种Java客户端，分别为低级REST客户端、高级REST客户端。  
官网推荐使用高级Rest客户端，其他的客户端慢慢的都会被高级Rest客户端取代。

参照es官网文档：  
[https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/7.4/java-rest-high-document-delete.html][https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_client_java-rest_7.4_java-rest-high-document-delete.html]

## 一、常见深度分页方式 from+size ##

1.  使用from+size方式进行分页，受max\_result\_window默认参数10000条文档的限制，不建议针对该参数进行修改。
2.  默认分页方式，适用小数据量场景，大数据量场景应避免使用。
3.  通过性能测试，随着分页越来越深，执行时间和堆内存使用逐渐升高的趋势，在并发情况下from+size容易，造成集群服务的OOM问题。

参考官网：[https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-high-search.html][https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_client_java-rest_current_java-rest-high-search.html]

**kibana开发工具操作**

GET testpage/_search
    { 
      "size": 10
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzI4NzUwOA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
**java源码**

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(
                    "testpage");      
    
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    //设置查询大小
    searchSourceBuilder.size(5000);
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    //3、发送请求
    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

## 二、scroll深分页 ##

官网api地址：[https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-high-search-scroll.html][https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_client_java-rest_current_java-rest-high-search-scroll.html]

1.  Scroll游标方式分页查询适用大数据量场景，只能向后增量查找，无法向前或者跳页查询，适用增量滚动抽取、数据迁移、重建索引等场景。
2.  通过性能案例分析，滚动分页查找性能消耗相差不大，不会像from+size方式随着分页的深入性能逐渐升高的问题，且不会存在OOM问题。
3.  该分页方式是查询的历史快照，对文档的更改（索引的更新或者删除）只会影响以后的搜索请求，不适用实时性查询场景。

**kibana开发工具操作**

> scroll=5m为Scroll游标过期时间

GET testpage/_search?&scroll=5m
    { 
      "size": 10000
    }
    
    
    GET _search/scroll
    { 
      "scroll":"5m",
      "scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAADYYWZDBWWnZfcjJRcXEzNEF0eFZtaWpYUQ=="
    
    }

> Scroll游标方式分页查询，首先查询第一次的游标id和数据，第二次查询使用第一次的游标id,循环遍历查询。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzI4NzUwOA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
**java源码**

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(
                    "testpage");
            //设置滚动对象，并设置游标过期时间
            Scroll scroll = new Scroll(TimeValue.timeValueSeconds(60));
            searchRequest.scroll(scroll);
    
            SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
            //设置查询大小
            searchSourceBuilder.size(5000);
            searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    
            List<Map<String, Object>> result = new ArrayList<>();
    
            //设置游标
            String scrollId;
            //3、发送请求
            SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    
            do { 
                for (SearchHit hit : searchResponse.getHits().getHits()) { 
                    //获取需要数据
                    Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
                    result.add(sourceAsMap);
                }
                //每次循环完后取得scrollId,用于记录下次将从这个游标开始取数
                scrollId = searchResponse.getScrollId();
                SearchScrollRequest scrollRequest = new SearchScrollRequest(scrollId);
                scrollRequest.scroll(scroll);
                //进行下次查询
                searchResponse = client.scroll(scrollRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            } while (searchResponse.getHits().getHits().length != 0);
            //清除滚屏
            ClearScrollRequest clearScrollRequest = new ClearScrollRequest();
            //也可以选择setScrollIds()将多个scrollId一起使用
            clearScrollRequest.addScrollId(scrollId);
            client.clearScroll(clearScrollRequest, RequestOptions.DEFAULT);

## Clear Scroll API ##

使用scroll分页之后，es建议可以使用Clear Scroll API删除最后一个scroll标识符 ，以释放搜索上下文。滚动过期时会自动发生这种情况，但是最好在滚动会话完成后立即进行。

scrollRequest.scroll(TimeValue.timeValueSeconds(60L)); 
    scrollRequest.scroll("60s");

滚动间隔为 TimeValue  
滚动间隔为 60s  
如果没有scroll为设置值SearchScrollRequest，则一旦初始滚动时间到期（即，在初始搜索请求中设置的滚动时间），搜索上下文就会失效。

## 三、search\_after深分页 ##

1.  分页方式弥补了 scroll 方式打开scroll 占用内存资源问题
2.  search\_after可并行的拉取大量数据
3.  search\_after分页方式通过唯一排序值定位，将每次需要处理的数据控制在一定范围，避免深度分页带来的开销，适用深度分页的场景  
    参考官网：[https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/search-request-body.html\#request-body-search-search-after][https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_master_search-request-body.html_request-body-search-search-after]

> 相当于sql里面根据id排序，然后获取最后一个id，从最后一个查询，循环遍历

**kibana开发工具操作**

> 根据num排序，每次查询10条数据

GET testpage/_search
    { 
      "size": 10,
      "search_after": [
        "0"
      ],
      "sort": [
        { 
          "num": "asc"
        }
      ]
    }
    
    GET testpage/_search
    { 
      "size": 10,
      "search_after": [
        "10"
      ],
      "sort": [
        { 
          "num": "asc"
        }
      ]
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzI4NzUwOA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

**java源码**

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(
                    "testpage");
    
            SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
            //设置查询大小
            searchSourceBuilder.size(2);
            //设置唯一排序值定位
            searchSourceBuilder.sort("num", SortOrder.ASC);
            searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    
            List<Map<String, Object>> result = new ArrayList<>();
    
            //3、发送请求
            SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    
            do { 
                for (SearchHit hit : searchResponse.getHits().getHits()) { 
                    //获取需要数据
                    Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
                    result.add(sourceAsMap);
                }
    
                //取得最后的排序值sort,用于记录下次将从这个地方开始取数
                SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
                Object[] lastNum = hits[hits.length - 1].getSortValues();
    
                //设置searchAfter的最后一个排序值
                searchSourceBuilder.searchAfter(lastNum);
                searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    
                //进行下次查询
                searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            } while (searchResponse.getHits().getHits().length != 0);

## 源码 ##

码云：[https://gitee.com/lhblearn/EsDemo][https_gitee.com_lhblearn_EsDemo]

[https_blog.csdn.net_weixin_43287508_article_details_102802035]: https://blog.csdn.net/weixin_43287508/article/details/102802035
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzI4NzUwOA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20210920/365e93c5613d467693ca1a9b5232dad4.png
[https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_client_java-rest_7.4_java-rest-high-document-delete.html]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/7.4/java-rest-high-document-delete.html
[https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_client_java-rest_current_java-rest-high-search.html]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-high-search.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzI4NzUwOA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20210920/a13ab57d21c34fe39a46d50c31528269.png
[https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_client_java-rest_current_java-rest-high-search-scroll.html]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-high-search-scroll.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzI4NzUwOA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20210920/da66be11a1c343639ac8d84628520dcb.png
[https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_master_search-request-body.html_request-body-search-search-after]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/search-request-body.html#request-body-search-search-after
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzI4NzUwOA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20210920/87722825aea44ac795873ffd8bc21587.png
[https_gitee.com_lhblearn_EsDemo]: https://gitee.com/lhblearn/EsDemo