python 使用elasticsearch 实现翻页的三种方式

忘是亡心i 2022-12-20 11:13 163阅读 0赞

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> 使用ES做搜索引擎拉取数据的时候，如果数据量太大，通过传统的from + size的方式并不能获取所有的数据（默认最大记录数10000），因为随着页数的增加，会消耗大量的内存，导致ES集群不稳定。因此延伸出了scroll，search\_after等翻页方式。

**一、from + size 浅分页**

"浅"分页可以理解为简单意义上的分页。它的原理很简单，就是查询前20条数据，然后截断前10条，只返回10-20的数据。这样其实白白浪费了前10条的查询。

GET test/_search
    {
     "query": {
     "bool": {
      "filter": [
      {
       "term": {
       "age": 28
       }
      }
      ]
     }
     },
     "size": 10,
     "from": 20,
     "sort": [
     {
      "timestamp": {
      "order": "desc"
      },
      "_id": {
      "order": "desc"
      }
     }
     ]
    }

from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的数目。默认from为0，size为10，即所有的查询默认仅仅返回前10条数据。

在这里有必要了解一下from/size的原理：  
因为es是基于分片的，假设有5个分片，from=100，size=10。则会根据排序规则从5个分片中各取回100条数据数据，然后汇总成500条数据后选择最后面的10条数据。

做过测试，越往后的分页，执行的效率越低。总体上会随着from的增加，消耗时间也会增加。而且数据量越大，就越明显！

**二、scroll 深分页**

from+size查询在10000-50000条数据（1000到5000页）以内的时候还是可以的，但是如果数据过多的话，就会出现深分页问题。为了解决上面的问题，elasticsearch提出了一个scroll滚动的方式。  
scroll 类似于sql中的cursor，使用scroll，每次只能获取一页的内容，然后会返回一个scroll\_id。根据返回的这个scroll\_id可以不断地获取下一页的内容，所以scroll并不适用于有跳页的情景。

# -*- coding: utf-8 -*-
    # @Time : 
    # @Author :

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(hosts=“ip:9200”, timeout=20, max\_retries=10, retry\_on\_timeout=True)

# Elasticsearch 需要保持搜索的上下文环境多久 游标查询过期时间为10分钟(10m) #

page = es.search(  
index=“source\_keyword\_message”, doc\_type=“source\_keyword\_message”,  
scroll=‘10m’,  
size=100,  
body=\{  
“query”: \{“match\_all”: \{\}\},  
\}  
)

# 游标用于输出es查询出的所有结果 #

sid = page\[’\_scroll\_id’\]

# es查询出的结果总量 #

scroll\_size = page\[‘hits’\]\[‘total’\]

# es查询出的结果第一页 #

datas = page.get(‘hits’).get(‘hits’)

while (scroll\_size > 0):  
page = es.scroll(scroll\_id=sid, scroll=‘5m’)  
sid = page\[’\_scroll\_id’\]  
scroll\_size = len(page\[‘hits’\]\[‘hits’\])  
datas = page.get(‘hits’).get(‘hits’)

1.  scroll=5m表示设置scroll\_id保留5分钟可用。
2.  使用scroll必须要将from设置为0。默认0
3.  size决定后面每次调用\_search搜索返回的数量

**三、search\_after 深分页**

scroll 的方式，官方的建议不用于实时的请求（一般用于数据导出），因为每一个 scroll\_id 不仅会占用大量的资源，而且会生成历史快照，对于数据的变更不会反映到快照上。

search\_after 分页的方式是根据上一页的最后一条数据来确定下一页的位置，同时在分页请求的过程中，如果有索引数据的增删改查，这些变更也会实时的反映到游标上。但是需要注意，因为每一页的数据依赖于上一页最后一条数据，所以无法跳页请求。

为了找到每一页最后一条数据，每个文档必须有一个全局唯一值，官方推荐使用 \_uid 作为全局唯一值，其实使用业务层的 id 也可以。

GET test/_search
    {
     "query": {
     "bool": {
      "filter": [
      {
       "term": {
       "age": 28
       }
      }
      ]
     }
     },
     "size": 20,
     "from": 0,
     "sort": [
     {
      "timestamp": {
      "order": "desc"
      },
      "_id": {
      "order": "desc"
      }
     }
     ]
    }

1.  使用search\_after必须要设置from=0。
2.  这里我使用timestamp和\_id作为唯一值排序。
3.  我们在返回的最后一条数据里拿到sort属性的值传入到search\_after。

使用sort返回的值搜索下一页：

GET test/_search
    {
     "query": {
     "bool": {
      "filter": [
      {
       "term": {
       "age": 28
       }
      }
      ]
     }
     },
     "size": 10,
     "from": 0,
     "search_after": [
     1541495312521,
     "d0xH6GYBBtbwbQSP0j1A"
     ],
     "sort": [
     {
      "timestamp": {
      "order": "desc"
      },
      "_id": {
      "order": "desc"
      }
     }
     ]
    }

到此这篇关于python 使用elasticsearch 实现翻页的三种方式的文章就介绍到这了,更多相关python elasticsearch 翻页内容请搜索菜鸟教程www.piaodoo.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持菜鸟教程www.piaodoo.com！

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