Elasticsearch 使用scroll滚动技术实现大数据量搜索、深度分页问题和 search

快来打我* 2024-03-23 19:22 70阅读 0赞

##### 基于[scroll][]滚动技术实现大数据量搜索 #####

如果一次性要查出来比如10万条数据，那么性能会很差，此时一般会采取用scroll滚动查询，一批一批的查，直到所有数据都查询完为止。

1.  scroll搜索会在第一次搜索的时候，保存一个当时的视图快照，之后只会基于该旧的视图快照提供数据搜索，如果这个期间数据变更，是不会让用户看到的
2.  采用基于\_doc（不使用\_score）进行排序的方式，性能较高
3.  每次发送scroll请求，我们还需要指定一个scroll参数，指定一个时间窗口，每次搜索请求只要在这个事件窗口内能完成就可以了
    
        # sort默认是相关度排序（"sort":[{"FIELD":{"order":"desc"}}]）,不按_score排序，按_doc排序
        # size设置的是这批查三条
        # 第一次查询会生成快照
        GET /lib3/user/_search?scroll=1m #这一批查询在一分钟内完成
        {
        	"query":{
        		"match":{}
        	},
        	"sort":[  
        		"_doc"
        	],
        	"size":3 
        }
        
        # 第二次查询通过第一次的快照ID来查询，后面以此类推
        GET /_search/scroll
        {
        	"scroll":"1m",
        	"scroll_id":"DnF1ZXJ5VGhIbkXIdGNoAwAAAAAAAAAdFkEwRENOVTdnUUJPWVZUd1p2WE5hV2cAAAAAAAAAHhZBMERDTIU3Z1FCT1|WVHdadIhOYVdnAAAAAAAAAB8WQTBEQ05VN2dRQk9ZVIR3WnZYTmFXZw=="
        }

##### 基于 scroll 解决深度分页问题 #####

原理上是对某次查询生成一个游标 scroll\_id ， 后续的查询只需要根据这个游标去取数据，直到结果集中返回的 hits 字段为空，就表示遍历结束。

**注意**：scroll\_id 的生成可以理解为建立了一个临时的历史快照，在此之后的增删改查等操作不会影响到这个快照的结果。

使用 curl 进行分页读取过程如下：

1.  先获取第一个 scroll\_id，url 参数包括 /index/\_type/ 和 scroll，scroll 字段指定了scroll\_id 的**有效生存期，以分钟为单位，过期之后会被es 自动清理**。如果文档不需要特定排序，可以指定按照文档创建的时间返回会使迭代更高效。
    
        GET /product/info/_search?scroll=2m
        {
        	"query":{
        		"match_all":{
        		}
        	},
        	"sort":["_doc"]
        }
        
        # 返回结果
        {
          "_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhIbkXIdGNoAwAAAAAAAAAdFkEwRENOVTdnUUJPWVZUd1p2WE5hV2cAAAAAAAAAHhZBMERDTIU3Z1FCT1|WVHdadIhOYVdnAAAAAAAAAB8WQTBEQ05VN2dRQk9ZVIR3WnZYTmFXZw==",
          "took": 1,
          "timed_out": false,
          "_shards": {
          		"total": 1,
          		"successful": 1,
          		"failed": 0
          },
          "hits":{...}
        }
2.  后续的文档读取上一次查询返回的scroll\_id 来不断的取下一页，如果srcoll\_id 的生存期很长，那么每次返回的 scroll\_id 都是一样的，直到该 scroll\_id 过期，才会返回一个新的 scroll\_id。请求指定的 scroll\_id 时就不需要 /index/\_type 等信息了。每读取一页都会重新设置 scroll\_id 的生存时间，所以这个时间只需要满足读取当前页就可以，不需要满足读取所有的数据的时间，1 分钟足以。
    
        GET /product/info/_search?scroll=DnF1ZXJ5VGhIbkXIdGNoAwAAAAAAAAAdFkEwRENOVTdnUUJPWVZUd1p2WE5hV2cAAAAAAAAAHhZBMERDTIU3Z1FCT1|WVHdadIhOYVdnAAAAAAAAAB8WQTBEQ05VN2dRQk9ZVIR3WnZYTmFXZw==
        {
        	"query":{
        		"match_all":{
        		}
        	},
        	"sort":["_doc"]
        }
        
        # 返回结果
        {
            "_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhIbkXIdGNoAwAAAAAAAAAdFkEwRENOVTdnUUJPWVZUd1p2WE5hV2cAAAAAAAAAHhZBMERDTIU3Z1FCT1|WVHdadIhOYVdnAAAAAAAAAB8WQTBEQ05VN2dRQk9ZVIR3WnZYTmFXZw==",
            "took": 106,
            "_shards": {
                "total": 1,
                "successful": 1,
                "failed": 0
            },
            "hits": {
                "total": 22424,
                "max_score": 1.0,
                "hits": [{
                        "_index": "product",
                        "_type": "info",
                        "_id": "did-519392_pdid-2010",
                        "_score": 1.0,
                        "_routing": "519392",
                        "_source": {
                            ....
                        }
                    }
                ]
            }
        }
3.  所有文档获取完毕之后，需要手动清理掉 scroll\_id 。虽然es 会有自动清理机制，但是 srcoll\_id 的存在会耗费大量的资源来保存一份当前查询结果集映像，并且会占用文件描述符。所以用完之后要及时清理。使用 es 提供的 CLEAR\_API 来删除指定的 scroll\_id。
    
        # 删掉指定的多个 srcoll_id 
        DELETE /_search/scroll -d 
        {
        	"scroll_id":[
        		"cXVlcnlBbmRGZXRjaDsxOzg3OTA4NDpTQzRmWWkwQ1Q1bUlwMjc0WmdIX2ZnOzA7"
        	]
        }
        
        # 删除掉所有索引上的 scroll_id 
        DELETE /_search/scroll/_all
        
        # 查询当前所有的scroll 状态
        GET /_nodes/stats/indices/_search?pretty
        
        # 返回结果
        {
          "cluster_name" : "200.200.107.232",
          "nodes" : {
            "SC4fYi0CT5mIp274ZgH_fg" : {
              "timestamp" : 1514346295736,
              "name" : "200.200.107.232",
              "transport_address" : "200.200.107.232:9300",
              "host" : "200.200.107.232",
              "ip" : [ "200.200.107.232:9300", "NONE" ],
              "indices" : {
                "search" : {
                  "open_contexts" : 0,
                  "query_total" : 975758,
                  "query_time_in_millis" : 329850,
                  "query_current" : 0,
                  "fetch_total" : 217069,
                  "fetch_time_in_millis" : 84699,
                  "fetch_current" : 0,
                  "scroll_total" : 5348,
                  "scroll_time_in_millis" : 92712468,
                  "scroll_current" : 0
                }
              }
            }
          }
        }

##### 基于 search\_after 实现深度分页 #####

search\_after 是 ES5.0 及之后版本提供的新特性，search\_after 有点类似 scroll，但是和 scroll 又不一样，它提供一个活动的游标，通过上一次查询最后一条数据来进行下一次查询。  
search\_after 分页的方式和 scroll 有一些显著的区别，首先它是**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。

*  第一页的请求和正常的请求一样。
    
        GET /order/info/_search
        {
            "size": 10,
            "query": {
                "match_all" : {
                }
            },
            "sort": [
                {"date": "asc"}
            ]
        }
        
        # 返回结果
        {
            "_index": "zmrecall",
            "_type": "recall",
            "_id": "60310505115909",
            "_score": null,
            "_source": {
              ...
              "date": 1545037514
            },
            "sort": [
            	1545037514
            ]
          }
 *  第二页的请求，使用第一页返回结果的最后一个数据的值，加上 search\_after 字段来取下一页。**注意**：使用 search\_after 的时候要将 from 置为 0 或 -1。
    
        curl -XGET 127.0.0.1:9200/order/info/_search
        {
            "size": 10,
            "query": {
                "match_all" : {
                }
            },
            "search_after": [1463538857], # 这个值与上次查询最后一条数据的sort值一致，支持多个
            "sort": [
                {"date": "asc"}
            ]
        }

**注意**：

*  如果 search\_after 中的关键字为654，那么654323的文档也会被搜索到，所以在选择 search\_after 的排序字段时需要谨慎，可以使用比如文档的id或者时间戳等。
 *  search\_after **适用于深度分页+ 排序**，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**。
 *  返回的始终是**最新的数据**，在分页过程中数据的位置可能会有变更。这种分页方式更加符合 moa 的业务场景。

[scroll]: https://so.csdn.net/so/search?q=scroll&spm=1001.2101.3001.7020