正版包邮elasticsearch实战与原理

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elasticsearch分页对于用过es的人应该都会使用 ，和数据库的分页类似，如下所示，通过from + size可以对数据进行分页。

{

"from" : 0,

"size" : 10,

"query" : {

"term" : { "user" : "dejun" }

}

}

可以查询1-10条记录，不过由于es是分布式的，数据都是分布在多个分片上。

如查询： from = 990 , size = 10 , 分片数为：4 ，那么es是如何 查询的呢？ 如下图所示：

es会在每个分片获取1000条文档，通过Coordinating Node 汇总各个节点的数据，再通过排序选择前1000个文档返回。

所以当页数越深，查询的节点的数量越大，自然占用的内存也越多，那么我们是不是可以把系统内存查爆？ ES为了避免深度分页带来的内存开销，ES默认限定只能查询10000个文档

那么我们做个示范：

POST /demo/_search

{

"from" : 0 ,

"size" : 10001 ,

"query" : {

"match_all":{}

}

}

ES会报以下错误：

Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [10001]. See the scroll api for a more efficient way to request large data sets. This limit can be set by changing the [index.max_result_window] index level parameter.

以上可见，from + size 这种方式不适用于深度分页场景，下面介绍其它两种分页方式…

Search After

Scroll Api

Search After

可以避免深度分页带来的性能问题，可以实时的获取下一页文档

不支持指定页数，只能向下翻

需要加入排序 sort,并且排序的字段一定要是唯一的

示例：

POST /demo/_search

{

"size": 3,

"query": {

"terms": {

"txAcctNo": ["11111"

]

}

},

"sort" :{

"_id" :"desc"

}

}

ES返回：

{

"took": 110,

"timed_out": false,

"_shards": {

"total": 5,

"successful": 5,

"skipped": 0,

"failed": 0

},

"hits": {

"total": 1122,

"max_score": null,

"hits": [

{

"_id": "6140202001021427303890174574324",

"_score": null,

"_source": {

},

"sort": [

"6140202001021427303890174574324"

]

},

{

"_id": "6140201912131352403980169574091",

"_score": null,

"_source": {

},

"sort": [

"6140201912131352403980169574091"

]

},

{

"_id": "6140201912101038085680169566509",

"_score": null,

"_source": {

},

"sort": [

"6140201912101038085680169566509"

]

}

]

}

}

每条数据都会有一个sort返回，只需要在下一次查询中，在search_after中加入这个值，如下：

POST /demo/_search

{

"size": 3,

"query": {

"terms": {

"txAcctNo": ["11111"

]

}

},

"sort" :{

"_id" :"desc"

},

"search_after" :[

"6140202001171118484170182578541"

]

}

以上即是search_after的用法，其实很简单，那么为什么search_afterr适合深度分页呢，来看一下原理：

假设size：10 ，查询10000-10010，search_after会通过唯一排序的值定位，每个节点只会查10条数据，避免了内存开销过大的问题

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