ES深分页方案

末蓝、 2024-03-23 12:36 22阅读 0赞

在Elasticsearch中进行深度分页操作是一种常见的需求，但是如果使用传统的分页方式会比较耗时，可能会导致性能问题。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了一些深度分页方案，主要包括以下几种：

## 使用from和size参数 ##

Elasticsearch的from和size参数可以用于实现分页查询，其中from参数表示起始偏移量，size参数表示每页显示的记录数。例如，要查询第11-20条记录，可以使用如下查询语句：

GET /my_index/_search
    {
        
      "from": 10,
      "size": 10,
      "query": {
        
        "match": {
        
          "field": "value"
        }
      }
    }

这种方式的缺点是，当数据量很大时，每次查询都需要扫描所有的文档，效率比较低。

## scroll API ##

Elasticsearch的scroll API可以用于实现深度分页操作，该API会在服务器端创建一个数据快照，并返回一个唯一的ID。客户端可以使用该ID多次检索数据，直到检索完成。例如，要查询第11-20条记录，可以使用如下查询语句：

POST /my_index/_search?scroll=1m
    {
        
      "size": 10,
      "query": {
        
        "match": {
        
          "field": "value"
        }
      }
    }

其中，scroll参数表示检索数据的时间间隔，1m表示1分钟。该API会返回一个scroll\_id，客户端可以使用该ID多次调用scroll API进行检索，直到所有数据都检索完成。例如，要继续查询下一页数据，可以使用如下查询语句：

POST /_search/scroll
    {
        
      "scroll": "1m",
      "scroll_id": "scroll_id"
    }

这种方式的缺点是，需要在服务器端维护一个数据快照，如果数据量很大，可能会导致内存占用过高。

## 使用scroll和slice结合方式 ##

该方式是结合scroll API和slice操作，先使用slice操作将数据分片，然后再使用scroll API进行深度分页操作。例如，要查询第11-20条记录，可以使用如下查询语句：

POST /my_index/_search?scroll=1m
    {
        
      "slice": {
        
        "id": 0,
        "max": 3
      },
      "size": 10,
      "query": {
        
        "match": {
        
          "field": "value"
        }
      }
    }

其中，slice参数表示将数据分为3个片段，本次检索操作只检索第一个片段。客户端可以使用该方式多次调用scroll API进行检索，直到所有数据都检索完成。例如，要继续查询下一页数据，可以使用如下查询语句：

POST /_search/scroll
    {
        
      "scroll": "1m",
      "scroll_id": "scroll_id"
    }

这种方式的缺点是，需要先将数据分片，然后再使用scroll API进行检索，比较复杂。但是，相对于单纯的scroll API操作，可以有效地降低内存占用。

## search\_after参数 ##

Elasticsearch的search\_after参数可以用于实现深度分页操作，该参数会将上一页的最后一条记录作为本次检索的起始点。例如，要查询第11-20条记录，可以使用如下查询语句：

GET /my_index/_search
    {
        
      "size": 10,
      "sort": [
        {
         "field": "asc" }
      ],
      "query": {
        
        "match": {
        
          "field": "value"
        }
      },
      "search_after": [ "last_value" ]
    }

其中，sort参数表示排序方式，search\_after参数表示上一页的最后一条记录的值。客户端可以使用该方式多次检索数据，直到检索完成。例如，要查询下一页数据，可以使用如下查询语句：

GET /my_index/_search
    {
        
      "size": 10,
      "sort": [
        {
         "field": "asc" }
      ],
      "query": {
        
        "match": {
        
          "field": "value"
        }
      },
    "search_after": [ "last_value_of_current_page" ]
    }

这种方式的缺点是，必须要先进行一次排序操作，然后再使用search\_after参数进行分页查询。如果数据量很大，排序操作可能会比较耗时。

## 总结 ##

![在这里插入图片描述][9c5fb4fad4094fceb7b6ea764016ec22.png]

1.  如果数据量小（from+size在10000条内），或者只关注结果集的TopN数据，可以使用from/size 分页，简单粗暴
2.  数据量大，深度翻页，后台批处理任务（数据迁移）之类的任务，使用 scroll 方式
3.  数据量大，深度翻页，用户实时、高并发查询需求，使用 search after 方式，Search\_After本身就是一种业务折中方案，它不允许指定跳转到页面，而只提供下一页的功能。

### ES7版本变更 ###

参照：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/paginate-search-results.html\#scroll-search-results  
在7.\*版本中，ES官方不再推荐使用Scroll方法来进行深分页，而是推荐使用带PIT的search\_after来进行查询；  
从7.\*版本开始，您可以使用SEARCH\_AFTER参数通过上一页中的一组排序值检索下一页命中。  
使用SEARCH\_AFTER需要多个具有相同查询和排序值的搜索请求。  
如果这些请求之间发生刷新，则结果的顺序可能会更改，从而导致页面之间的结果不一致。  
为防止出现这种情况，您可以创建一个时间点(PIT)来在搜索过程中保留当前索引状态。

[9c5fb4fad4094fceb7b6ea764016ec22.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/85dea8d4c85c4b3397af52c333a0bfb9.png