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标题: Elasticsearch 实现分页的 3 种方式，还有谁不会？？ [打印本页]

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作者: 我爱普洱茶    时间: 2022-8-21 09:41
标题: Elasticsearch 实现分页的 3 种方式，还有谁不会？？
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。

1. GET test_dev/_search
2. {
3.   "query": {
4.     "bool": {
5.       "filter": [
6.         {
7.           "term": {
8.             "age": 28
9.           }
10.         }
11.       ]
12.     }
13.   },
14.   "size": 10,
15.   "from": 20,
16.   "sort": [
17.     {
18.       "timestamp": {
19.         "order": "desc"
20.       },
21.       "_id": {
22.         "order": "desc"
23.       }
24.     }
25.   ]
26. }

复制代码

其中，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。

1. GET test_dev/_search?scroll=5m
2. {
3.   "query": {
4.     "bool": {
5.       "filter": [
6.         {
7.           "term": {
8.             "age": 28
9.           }
10.         }
11.       ]
12.     }
13.   },
14.   "size": 10,
15.   "from": 0,
16.   "sort": [
17.     {
18.       "timestamp": {
19.         "order": "desc"
20.       },
21.       "_id": {
22.         "order": "desc"
23.       }
24.     }
25.   ]
26. }

复制代码

• scroll=5m表示设置scroll_id保留5分钟可用。
  
• 使用scroll必须要将from设置为0。
  
• size决定后面每次调用_search搜索返回的数量
  

然后我们可以通过数据返回的_scroll_id读取下一页内容，每次请求将会读取下10条数据，直到数据读取完毕或者scroll_id保留时间截止：

1. GET _search/scroll
2. {
3.   "scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAJZ9Fnk1d......",
4.   "scroll": "5m"
5. }

复制代码

注意：请求的接口不再使用索引名了，而是 _search/scroll，其中GET和POST方法都可以使用。
scroll删除

根据官方文档的说法，scroll的搜索上下文会在scroll的保留时间截止后自动清除，但是我们知道scroll是非常消耗资源的，所以一个建议就是当不需要了scroll数据的时候，尽可能快的把scroll_id显式删除掉。
清除指定的scroll_id：

1. DELETE _search/scroll/DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNo.....

复制代码

清除所有的scroll：

1. DELETE _search/scroll/_all

复制代码

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。

1. GET test_dev/_search
2. {
3.   "query": {
4.     "bool": {
5.       "filter": [
6.         {
7.           "term": {
8.             "age": 28
9.           }
10.         }
11.       ]
12.     }
13.   },
14.   "size": 20,
15.   "from": 0,
16.   "sort": [
17.     {
18.       "timestamp": {
19.         "order": "desc"
20.       },
21.       "_id": {
22.         "order": "desc"
23.       }
24.     }
25.   ]
26. }

复制代码

• 使用search_after必须要设置from=0。
  
• 这里我使用timestamp和_id作为唯一值排序。
  
• 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：

1. GET test_dev/_search
2. {
3.   "query": {
4.     "bool": {
5.       "filter": [
6.         {
7.           "term": {
8.             "age": 28
9.           }
10.         }
11.       ]
12.     }
13.   },
14.   "size": 10,
15.   "from": 0,
16.   "search_after": [
17.     1541495312521,
18.     "d0xH6GYBBtbwbQSP0j1A"
19.   ],
20.   "sort": [
21.     {
22.       "timestamp": {
23.         "order": "desc"
24.       },
25.       "_id": {
26.         "order": "desc"
27.       }
28.     }
29.   ]
30. }

复制代码

你都学会了吗？

版权声明：本文为CSDN博主「zhexiao27」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/andybegin/article/details/83864171

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