Elasticsearch 使用scroll滚动技术实现大数据量搜索、深度分页问题和 search

基于scroll滚动技术实现大数据量搜索

如果一次性要查出来比如10万条数据，那么性能会很差，此时一般会采取用scroll滚动查询，一批一批的查，直到所有数据都查询完为止。

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
采用基于_doc（不使用_score）进行排序的方式，性能较高

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事件窗口内能完成就可以了

复制代码

# sort默认是相关度排序（"sort":[{"FIELD":{"order":"desc"}}]）,不按_score排序，按_doc排序
# size设置的是这批查三条
# 第一次查询会生成快照
GET /lib3/user/_search?scroll=1m #这一批查询在一分钟内完成
{
	"query":{
		"match":{}
	},
	"sort":[  
		"_doc"
	],
	"size":3 
}

# 第二次查询通过第一次的快照ID来查询，后面以此类推
GET /_search/scroll
{
	"scroll":"1m",
	"scroll_id":"DnF1ZXJ5VGhIbkXIdGNoAwAAAAAAAAAdFkEwRENOVTdnUUJPWVZUd1p2WE5hV2cAAAAAAAAAHhZBMERDTIU3Z1FCT1|WVHdadIhOYVdnAAAAAAAAAB8WQTBEQ05VN2dRQk9ZVIR3WnZYTmFXZw=="
}

基于 scroll 解决深度分页问题

原理上是对某次查询生成一个游标 scroll_id ，后续的查询只需要根据这个游标去取数据，直到结果集中返回的 hits 字段为空，就表示遍历结束。

注意：scroll_id 的生成可以理解为建立了一个临时的历史快照，在此之后的增删改查等操作不会影响到这个快照的结果。

使用 curl 进行分页读取过程如下：

先获取第一个 scroll_id，url 参数包括 /index/_type/ 和 scroll，scroll 字段指定了scroll_id 的有效生存期，以分钟为单位，过期之后会被es 自动清理。如果文档不需要特定排序，可以指定按照文档创建的时间返回会使迭代更高效。

复制代码

GET /product/info/_search?scroll=2m
{
	"query":{
		"match_all":{
		}
	},
	"sort":["_doc"]
}

# 返回结果
{
  "_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhIbkXIdGNoAwAAAAAAAAAdFkEwRENOVTdnUUJPWVZUd1p2WE5hV2cAAAAAAAAAHhZBMERDTIU3Z1FCT1|WVHdadIhOYVdnAAAAAAAAAB8WQTBEQ05VN2dRQk9ZVIR3WnZYTmFXZw==",
  "took": 1,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
  		"total": 1,
  		"successful": 1,
  		"failed": 0
  },
  "hits":{...}
}

后续的文档读取上一次查询返回的scroll_id 来不断的取下一页，如果srcoll_id 的生存期很长，那么每次返回的 scroll_id 都是一样的，直到该 scroll_id 过期，才会返回一个新的 scroll_id。请求指定的 scroll_id 时就不需要 /index/_type 等信息了。每读取一页都会重新设置 scroll_id 的生存时间，所以这个时间只需要满足读取当前页就可以，不需要满足读取所有的数据的时间，1 分钟足以。

复制代码

GET /product/info/_search?scroll=DnF1ZXJ5VGhIbkXIdGNoAwAAAAAAAAAdFkEwRENOVTdnUUJPWVZUd1p2WE5hV2cAAAAAAAAAHhZBMERDTIU3Z1FCT1|WVHdadIhOYVdnAAAAAAAAAB8WQTBEQ05VN2dRQk9ZVIR3WnZYTmFXZw==
{
	"query":{
		"match_all":{
		}
	},
	"sort":["_doc"]
}

# 返回结果
{
    "_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhIbkXIdGNoAwAAAAAAAAAdFkEwRENOVTdnUUJPWVZUd1p2WE5hV2cAAAAAAAAAHhZBMERDTIU3Z1FCT1|WVHdadIhOYVdnAAAAAAAAAB8WQTBEQ05VN2dRQk9ZVIR3WnZYTmFXZw==",
    "took": 106,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 22424,
        "max_score": 1.0,
        "hits": [{
                "_index": "product",
                "_type": "info",
                "_id": "did-519392_pdid-2010",
                "_score": 1.0,
                "_routing": "519392",
                "_source": {
                    ....
                }
            }
        ]
    }
}

所有文档获取完毕之后，需要手动清理掉 scroll_id 。虽然es 会有自动清理机制，但是 srcoll_id 的存在会耗费大量的资源来保存一份当前查询结果集映像，并且会占用文件描述符。所以用完之后要及时清理。使用 es 提供的 CLEAR_API 来删除指定的 scroll_id。

复制代码

# 删掉指定的多个 srcoll_id 
DELETE /_search/scroll -d 
{
	"scroll_id":[
		"cXVlcnlBbmRGZXRjaDsxOzg3OTA4NDpTQzRmWWkwQ1Q1bUlwMjc0WmdIX2ZnOzA7"
	]
}

# 删除掉所有索引上的 scroll_id 
DELETE /_search/scroll/_all

# 查询当前所有的scroll 状态
GET /_nodes/stats/indices/_search?pretty

# 返回结果
{
  "cluster_name" : "200.200.107.232",
  "nodes" : {
    "SC4fYi0CT5mIp274ZgH_fg" : {
      "timestamp" : 1514346295736,
      "name" : "200.200.107.232",
      "transport_address" : "200.200.107.232:9300",
      "host" : "200.200.107.232",
      "ip" : [ "200.200.107.232:9300", "NONE" ],
      "indices" : {
        "search" : {
          "open_contexts" : 0,
          "query_total" : 975758,
          "query_time_in_millis" : 329850,
          "query_current" : 0,
          "fetch_total" : 217069,
          "fetch_time_in_millis" : 84699,
          "fetch_current" : 0,
          "scroll_total" : 5348,
          "scroll_time_in_millis" : 92712468,
          "scroll_current" : 0
        }
      }
    }
  }
}

基于 search_after 实现深度分页

search_after 是 ES5.0 及之后版本提供的新特性，search_after 有点类似 scroll，但是和 scroll 又不一样，它提供一个活动的游标，通过上一次查询最后一条数据来进行下一次查询。

search_after 分页的方式和 scroll 有一些显著的区别，首先它是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。

第一页的请求和正常的请求一样。

复制代码

GET /order/info/_search
{
    "size": 10,
    "query": {
        "match_all" : {
        }
    },
    "sort": [
        {"date": "asc"}
    ]
}

# 返回结果
{
    "_index": "zmrecall",
    "_type": "recall",
    "_id": "60310505115909",
    "_score": null,
    "_source": {
      ...
      "date": 1545037514
    },
    "sort": [
    	1545037514
    ]
  }

第二页的请求，使用第一页返回结果的最后一个数据的值，加上 search_after 字段来取下一页。注意：使用 search_after 的时候要将 from 置为 0 或 -1。

复制代码

curl -XGET 127.0.0.1:9200/order/info/_search
{
    "size": 10,
    "query": {
        "match_all" : {
        }
    },
    "search_after": [1463538857], # 这个值与上次查询最后一条数据的sort值一致，支持多个
    "sort": [
        {"date": "asc"}
    ]
}

注意：

如果 search_after 中的关键字为654，那么654323的文档也会被搜索到，所以在选择 search_after 的排序字段时需要谨慎，可以使用比如文档的id或者时间戳等。
search_after 适用于深度分页+ 排序 ，因为每一页的数据依赖于上一页最后一条数据，所以无法跳页请求。
返回的始终是最新的数据，在分页过程中数据的位置可能会有变更。这种分页方式更加符合 moa 的业务场景。

Elasticsearch 使用scroll滚动技术实现大数据量搜索、深度分页问题 和 search

基于scroll滚动技术实现大数据量搜索

基于 scroll 解决深度分页问题

基于 search_after 实现深度分页

Elasticsearch 使用scroll滚动技术实现大数据量搜索、深度分页问题和 search