一、from + size 浅分页

"浅"分页能够了解为简略意义上的分页。

它的原理很简略，就是查问前20条数据，而后截断前10条，只返回10-20的数据。这样其实白白浪费了前10条的查问。

GET test_dev/_search{  "query": {    "bool": {      "filter": [        {          "term": {            "age": 28          }        }      ]    }  },  "size": 10,  "from": 20,  "sort": [    {      "timestamp": {        "order": "desc"      },      "_id": {        "order": "desc"      }    }  ]}

其中，from定义了指标数据的偏移值，size定义以后返回的数目。默认from为0，size为10，即所有的查问默认仅仅返回前10条数据。

在这里有必要理解一下from/size的原理：

因为es是基于分片的，假如有5个分片，from=100，size=10。则会依据排序规定从5个分片中各取回100条数据数据，而后汇总成500条数据后抉择最初面的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的减少，耗费工夫也会减少。而且数据量越大，就越显著！

二、scroll 深分页

from+size查问在10000-50000条数据（1000到5000页）以内的时候还是能够的，然而如果数据过多的话，就会呈现深分页问题。

为了解决下面的问题，elasticsearch提出了一个scroll滚动的形式。

scroll 相似于sql中的cursor，应用scroll，每次只能获取一页的内容，而后会返回一个scroll_id。依据返回的这个scroll_id能够一直地获取下一页的内容，所以scroll并不适用于有跳页的情景。

GET test_dev/_search?scroll=5m{  "query": {    "bool": {      "filter": [        {          "term": {            "age": 28          }        }      ]    }  },  "size": 10,  "from": 0,  "sort": [    {      "timestamp": {        "order": "desc"      },      "_id": {        "order": "desc"      }    }  ]}
  • scroll=5m示意设置scroll_id保留5分钟可用。
  • 应用scroll必须要将from设置为0。
  • size决定前面每次调用_search搜寻返回的数量

而后咱们能够通过数据返回的_scroll_id读取下一页内容，每次申请将会读取下10条数据，直到数据读取结束或者scroll_id保留工夫截止：

GET _search/scroll{  "scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAJZ9Fnk1d......",  "scroll": "5m"}

留神：申请的接口不再应用索引名了，而是 _search/scroll，其中GET和POST办法都能够应用。

scroll删除

依据官网文档的说法，scroll的搜寻上下文会在scroll的保留工夫截止后主动革除，然而咱们晓得scroll是十分耗费资源的，所以一个倡议就是当不须要了scroll数据的时候，尽可能快的把scroll_id显式删除掉。

革除指定的scroll_id：

DELETE _search/scroll/DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNo.....

革除所有的scroll：

DELETE _search/scroll/_all

三、search_after 深分页

scroll 的形式，官网的倡议不用于实时的申请（个别用于数据导出），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 分页的形式是依据上一页的最初一条数据来确定下一页的地位，同时在分页申请的过程中，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。然而须要留神，因为每一页的数据依赖于上一页最初一条数据，所以无奈跳页申请。

为了找到每一页最初一条数据，每个文档必须有一个全局惟一值，官网举荐应用 _uid 作为全局惟一值，其实应用业务层的 id 也能够。

GET test_dev/_search{  "query": {    "bool": {      "filter": [        {          "term": {            "age": 28          }        }      ]    }  },  "size": 20,  "from": 0,  "sort": [    {      "timestamp": {        "order": "desc"      },      "_id": {        "order": "desc"      }    }  ]}
  • 应用search_after必须要设置from=0。
  • 这里我应用timestamp和_id作为惟一值排序。
  • 咱们在返回的最初一条数据里拿到sort属性的值传入到search_after。

应用sort返回的值搜寻下一页：

GET test_dev/_search{  "query": {    "bool": {      "filter": [        {          "term": {            "age": 28          }        }      ]    }  },  "size": 10,  "from": 0,  "search_after": [    1541495312521,    "d0xH6GYBBtbwbQSP0j1A"  ],  "sort": [    {      "timestamp": {        "order": "desc"      },      "_id": {        "order": "desc"      }    }  ]}

你都学会了吗？

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