如何在Elasticsearch中进行深分页

业务背景

在传统业务系统中，一个常见的信息展现方式就是“分页列表”，随着数据量的增大，就会遇到“深分页”问题。比如用户一页一页的翻，一直翻到第5万页。比如导出全部列表数据到excel，实现时一页一页的把数据追加到excel，直到导出全部数据。“深分页”通常的一个问题就是：随着页数越来越大，ES或者关系数据库响应越来越慢，甚至内存溢出OOM！其中的原理是什么呢？如何在ES中进行深分页呢？

技术原理

分页的本质
分页的本质是从“大的数据集”中取出一部分。比如10000条记录，每页10条数据。取第二页即第11条到20条数据。ES或者数据库怎么知道哪些数据是第二部分（第2页），哪些是第三部分（第3页）呢？答案是ES或者数据库不知道，所以正确的分页必须要指定分页的顺序,即要有order by或者sort语句。
单机数据库系统分页
单机数据库系统有一种分页实现叫做“先正序排后倒排序排”。即先对"offset+limit"的数据集根据order字段正序排列，然后再倒序找到limit条数据。

分布式数据库系统分页

分布式数据库系统相对于单机数据库系统，在各个节点取出limit条数据后，还要将各个节点的"limit"条数据汇总到master节点。由master节点对limit*N(节点数)再排序，找到最终的limit条数据返回给应用程序。所以在深分页时，offset+limit过大，要排序的数据过多，对于内存分页数据库很容易超过进程的内存限制，产生OOM！

分页方式

在ES中有三种方式可以实现分页：from+size、scroll、search_after

from+size
ES的标准分页方法是from+size。from相当于postgresql的offset，size相当于limit的作用。每页10条数据，获取第11页的数据，其语法如下：

POST rzfx-sqlinfo/sqlinfo/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"term": {"architect.keyword": {"value": "郭锋"}}},{"range": {"NRunTime": {"lte": 100}}}]}},"size": 10,"from": 100
}

ES为了保证分页不占用大量的堆内存，避免OOM，参数 index.max_result_window 设置了 from+size的最大值为10000。即每页10条的话，最多可以翻到1000页。index的全部参数可以通过以下语句查看：

GET /rzfx-sqlinfo/_settings?flat_settings=true&include_defaults=true

对于结构比较简单、size比较小的文档，可以适当的扩大index.max_result_window参数，部分实现深分页。

scroll
search_after

最佳实践

转载于:https://www.cnblogs.com/wangzhen3798/p/10070977.html