ElasticSearch（ES）是一個開源的分布式搜索引擎，但在處理海量數(shù)據(jù)時會遇到深分頁問題。ES默認查詢數(shù)據(jù)條數(shù)最大為10000條，超過這個數(shù)量就可能導致查詢失敗或超時。本文將探討ES深分頁問題

ElasticSearch（ES）是一個開源的分布式搜索引擎，但在處理海量數(shù)據(jù)時會遇到深分頁問題。ES默認查詢數(shù)據(jù)條數(shù)最大為10000條，超過這個數(shù)量就可能導致查詢失敗或超時。本文將探討ES深分頁問題的原因以及解決方法。

ES出現(xiàn)深分頁問題的原因

ES默認采用的分頁方式是`from`和`size`的形式。當需要查詢接近10000條數(shù)據(jù)之后的數(shù)據(jù)時，ES必須在每個分片上匹配、排序并獲取前10000條數(shù)據(jù)，然后才能提取所需數(shù)據(jù)。這種處理方式導致即使我們只需要少量數(shù)據(jù)，ES也會處理大量數(shù)據(jù)進行排序，降低了效率。隨著深度分頁的增加，ES的效率會變得非常低下。

scroll滾動搜索解決深分頁問題

為了解決ES深分頁問題，可以使用scroll滾動搜索。首先，發(fā)起一個帶有參數(shù)`scroll1m`的GET請求，獲取一個`_scroll_id`。接著，使用該`_scroll_id`來翻頁，反復執(zhí)行該請求，直到獲取所有數(shù)據(jù)為止。需要注意的是：加快索引速度可以在第一步請求中添加`sort`選項；`scroll`參數(shù)表示`_scroll_id`的有效期，需要大于處理一頁數(shù)據(jù)的時間；scroll滾動搜索會實時制作快照，但不包含最近的更新操作。

search_after假分頁方式解決深分頁問題

另一種解決深分頁問題的方法是使用search_after假分頁方式。通過記錄上一頁的最后一條數(shù)據(jù)來確定下一頁的位置，同時在分頁過程中，任何數(shù)據(jù)增刪改查都會實時反映到游標上。為了找到每一頁的最后一條數(shù)據(jù)，每個文檔必須有一個全局唯一值，通常使用`_uid`作為全局唯一值。下一次分頁時，需要帶上上一頁結果集的最后一條數(shù)據(jù)的值。

from、size分頁、scroll滾動搜索、search_after假分頁比較

1. from、size分頁：性能較低，靈活性好，實現(xiàn)簡單，但存在深分頁問題，適用于數(shù)據(jù)量較小、能容忍深度分頁的場景。

2. scroll滾動搜索：性能中等，解決了深度分頁問題，但無法反應數(shù)據(jù)的實時性，需要維護一個_scroll_id，適用于需要查詢海量結果集的場景。

3. search_after假分頁：性能最佳，不存在深度分頁問題，能夠反映數(shù)據(jù)的實時變更，但實現(xiàn)較為復雜，需要全局唯一字段，適用于需要分頁查詢海量數(shù)據(jù)的場景。

通過以上對比，根據(jù)不同需求和場景選擇合適的分頁方式能夠更有效地解決ES深分頁問題，提高查詢效率和性能。