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1. from + size
这是ES分页中最常用的一种方式，与MySQL类似，from指定起始位置，size指定返回的文档数。
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
"from": 10,
"size": 2,
"query": {
"match": {
"DestWeather": "Sunny"
}
},
"sort": [
{
"timestamp": {
"order": "asc"
}
}
]
}
使用简单，且默认的深度分页限制是1万，from + size 大于 10000会报错，可以通过index.max_result_window参数进行修改。
好处是可以灵活分页, 比如指定页码的跳转
这种分页方式，在分布式的环境下的深度分页是有性能问题的，一般不建议用这种方式做深度分页，可以用下面将要介绍的两种方式。(以下两种均不能指定页码跳转,只能下滑式翻页)
理解为什么深度分页是有问题的，我们可以假设在一个有 5 个主分片的索引中搜索。 当我们请求结果的第一页（结果从 1 到 10 ），每一个分片产生前 10 的结果，并且返回给协调节点 ，协调节点对 50 个结果排序得到全部结果的前 10 个。
现在假设我们请求第 1000 页，结果从 10001 到 10010 。所有都以相同的方式工作除了每个分片不得不产生前10010个结果以外。 然后协调节点对全部 50050 个结果排序最后丢弃掉这些结果中的 50040 个结果。
可以看到，在分布式系统中，对结果排序的成本随分页的深度成指数上升。
2. scroll api
创建一个快照，有新的数据写入以后，无法被查到。每次查询后，输入上一次的 scroll_id
GET kibana_sample_data_flights/_search?scroll=1m
{
"size": 2,
"query": {
"match": {
"DestWeather": "Sunny"
}
},
"sort": [
{
"timestamp": {
"order": "asc"
},
"_id": {
"order": "desc"
}
}
]
}
在返回的数据中，有一个_scroll_id字段，下次搜索的时候带上这个数据，并且使用下面的查询语句。
POST _search/scroll
{
"scroll" : "1m",
"scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAA6UWWVJRTk9TUXFTLUdnU28xVFN6bEM4QQ=="
}
上面的scroll指定搜索上下文保留的时间，1m代表1分钟，还有其他时间可以选择，有d、h、m、s等，分别代表天、时、分钟、秒
搜索上下文有过期自动删除，但如果自己知道什么时候该删，可以自己手动删除，减少资源占用。
DELETE /_search/scroll
{
"scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAA6UWWVJRTk9TUXFTLUdnU28xVFN6bEM4QQ=="
}
scroll 本质是创建一个快照,在这个快照中做搜索,所以意味着数据不会被实时更新, 其次上下文是需要保留的,占用了资源,当搜索量大时,上下文就会占据大量资源,官方也不推荐使用这种方式
不过用在快照场景还是可以的,比如 大量数据导出或者索引重建
3. search after
search after 利用实时有游标来帮我们解决实时滚动的问题。第一次搜索时需要指定 sort，并且保证值是唯一的，可以通过加入 _id 保证唯一性。
和srcoll很类似,都是记录上次搜索的结尾,然后才开始分页
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
"size": 2,
"query": {
"match": {
"DestWeather": "Sunny"
}
},
"sort": [
{
"timestamp": {
"order": "asc"
},
"_id": {
"order": "desc"
}
}
]
}
在返回的结果中，最后一个文档有类似下面的数据，由于我们排序用的是两个字段，返回的是两个值。
"sort" : [
1614561419000,
"6FxZJXgBE6QbUWetnarH"
]
第二次搜索，带上这个sort的信息即可，如下
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
"size": 2,
"query": {
"match": {
"DestWeather": "Sunny"
}
},
"sort": [
{
"timestamp": {
"order": "asc"
},
"_id": {
"order": "desc"
}
}
],
"search_after": [
1614561419000,
"6FxZJXgBE6QbUWetnarH"
]
}
三者性能比较
| 分页方式 | 1～10 | 49000～49010 | 99000～99010 |
|---|---|---|---|
| form…size | 8ms | 30ms | 117ms |
| scroll | 7ms | 66ms | 36ms |
| search_after | 5ms | 8ms | 7ms |
参考链接: