elasticsearch深度分页问题

一、深度分页方式from + size

es 默认采用的分页方式是 from+ size 的形式，在深度分页的情况下，这种使用方式效率是非常低的，比如我们执行如下查询

1 GET /student/student/_search
2 {
3   "query":{
4     "match_all": {}
5   },
6   "from":5000,
7   "size":10
8 }

意味着 es 需要在各个分片上匹配排序并得到5010条数据，协调节点拿到这些数据再进行排序等处理，然后结果集中取最后10条数据返回。

我们会发现这样的深度分页将会使得效率非常低，因为我只需要查询10条数据，而es则需要执行from+size条数据然后处理后返回。

其次：es为了性能，限制了我们分页的深度，es目前支持的最大的 max_result_window = 10000；也就是说我们不能分页到10000条数据以上。 

例如：

 from + size <= 10000所以这个分页深度依然能够执行。

 继续看上图，当size + from > 10000；es查询失败，并且提示

Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [10001]

接下来看还有一个很重要的提示

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 setting

有关请求大数据集的更有效方法，请参阅滚动api。这个限制可以通过改变[索引]来设置。哦呵，原来es给我们提供了另外的一个API scroll。难道这个 scroll 能解决深度分页问题？

二、深度分页之scroll

在es中如果我们分页要请求大数据集或者一次请求要获取较大的数据集，scroll都是一个非常好的解决方案。

使用scroll滚动搜索，可以先搜索一批数据，然后下次再搜索一批数据，以此类推，直到搜索出全部的数据来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。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时间窗口内能完成就可以了。

一个滚屏搜索允许我们做一个初始阶段搜索并且持续批量从Elasticsearch里拉取结果直到没有结果剩下。这有点像传统数据库里的cursors（游标）。

滚屏搜索会及时制作快照。这个快照不会包含任何在初始阶段搜索请求后对index做的修改。它通过将旧的数据文件保存在手边，所以可以保护index的样子看起来像搜索开始时的样子。这样将使得我们无法得到用户最近的更新行为。

scroll的使用很简单

执行如下curl，每次请求两条。可以定制 scroll = 5m意味着该窗口过期时间为5分钟。

1 GET /student/student/_search?scroll=5m
2 {
3   "query": {
4     "match_all": {}
5   },
6   "size": 2
7 }

 1 {2   "_scroll_id" : "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAC0YFmllUjV1QTIyU25XMHBTck1XNHpFWUEAAAAAAAAtGRZpZVI1dUEyMlNuVzBwU3JNVzR6RVlBAAAAAAAALRsWaWVSNXVBMjJTblcwcFNyTVc0ekVZQQAAAAAAAC0aFmllUjV1QTIyU25XMHBTck1XNHpFWUEAAAAAAAAtHBZpZVI1dUEyMlNuVzBwU3JNVzR6RVlB",3   "took" : 0,4   "timed_out" : false,5   "_shards" : {6     "total" : 5,7     "successful" : 5,8     "skipped" : 0,9     "failed" : 0
10   },
11   "hits" : {
12     "total" : 6,
13     "max_score" : 1.0,
14     "hits" : [
15       {
16         "_index" : "student",
17         "_type" : "student",
18         "_id" : "5",
19         "_score" : 1.0,
20         "_source" : {
21           "name" : "fucheng",
22           "age" : 23,
23           "class" : "2-3"
24         }
25       },
26       {
27         "_index" : "student",
28         "_type" : "student",
29         "_id" : "2",
30         "_score" : 1.0,
31         "_source" : {
32           "name" : "xiaoming",
33           "age" : 25,
34           "class" : "2-1"
35         }
36       }
37     ]
38   }
39 }

 在返回结果中，有一个很重要的 

_scroll_id

在后面的请求中我们都要带着这个 scroll_id 去请求。

现在student这个索引中共有6条数据，id分别为 1， 2， 3， 4， 5， 6。当我们使用 scroll 查询第4次的时候，返回结果应该为kong。这时我们就知道已经结果集已经匹配完了。

继续执行3次结果如下三图所示。

1 GET /_search/scroll
2 {
3   "scroll":"5m",
4   "scroll_id":"DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAC0YFmllUjV1QTIyU25XMHBTck1XNHpFWUEAAAAAAAAtGRZpZVI1dUEyMlNuVzBwU3JNVzR6RVlBAAAAAAAALRsWaWVSNXVBMjJTblcwcFNyTVc0ekVZQQAAAAAAAC0aFmllUjV1QTIyU25XMHBTck1XNHpFWUEAAAAAAAAtHBZpZVI1dUEyMlNuVzBwU3JNVzR6RVlB"
5 }

由结果集我们可以发现最终确实分别得到了正确的结果集，并且正确的终止了scroll。

三、search_after

from + size的分页方式虽然是最灵活的分页方式，但是当分页深度达到一定程度将会产生深度分页的问题。scroll能够解决深度分页的问题，但是其无法实现实时查询，即当scroll_id生成后无法查询到之后数据的变更，因为其底层原理是生成数据的快照。这时 search_after应运而生。其是在es-5.X之后才提供的。

search_after 是一种假分页方式，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。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，但是只要能表示其唯一性就可以。

为了演示，我们需要给上文中的student索引增加一个uid字段表示其唯一性。

执行如下查询：

 1 GET /student/student/_search2 {3   "query":{4     "match_all": {}5   },6   "size":2,7   "sort":[8     {9       "uid": "desc"
10     }  
11   ]
12 }

 结果集：

 View Code

 下一次分页，需要将上述分页结果集的最后一条数据的值带上。

 1 GET /student/student/_search2 {3   "query":{4     "match_all": {}5   },6   "size":2,7   "search_after":[1005],8   "sort":[9     {
10       "uid": "desc"
11     }  
12   ]
13 }

 这样我们就使用search_after方式实现了分页查询。

四、三种分页方式比较

分页方式	性能	优点	缺点	场景
from + size	低	灵活性好，实现简单	深度分页问题	数据量比较小，能容忍深度分页问题
scroll	中	解决了深度分页问题	无法反应数据的实时性（快照版本） 维护成本高，需要维护一个 scroll_id	海量数据的导出（比如笔者刚遇到的将es中20w的数据导入到excel） 需要查询海量结果集的数据
search_after	高	性能最好 不存在深度分页问题 能够反映数据的实时变更	实现复杂，需要有一个全局唯一的字段 连续分页的实现会比较复杂，因为每一次查询都需要上次查询的结果	海量数据的分页

　　参考文献：

　　《elasticsearch-权威指南》

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