【Elasticsearch系列】Elasticsearch中的分页

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博客目录

- 一.基本介绍
- 二.代码实战
- - [1.console 查询](#1.console 查询)
  - 2.代码查询

一.基本介绍

在 Elasticsearch (ES) 中进行分页查询主要有三种方式：from + size、search_after 和 scroll。每种方式都有其适用场景和优缺点。

from + size ：这是最基本的分页方式，通过指定from（起始位置）和size（每页数量）来获取数据。它简单易用，适用于数据量不大或不需要深度分页的场景。但是，当from值很大时，性能会下降，因为需要合并和排序所有分片返回的结果。ES 默认的max_result_window限制了最大分页数，通常为 10000，这意味着from + size的值不能超过这个限制。如果需要处理大量数据或深度分页，这种方式可能不是最佳选择。
search_after：这种方式适用于需要深度分页的场景，它通过使用上一页的最后一个文档的排序值来获取下一页数据，因此可以有效地避免深度分页的性能问题。这种方式的优点是性能较好，不存在深度分页问题，能够反映数据的实时变更。但是，它需要一个全局唯一的字段来排序，且实现相对复杂，每次查询都需要上次查询的结果。
scroll：scroll API 允许你"游走"或"滚动"通过大量结果，而不需要使用深度分页。它通过维护一个活跃的搜索上下文来实现，这个上下文会在指定的时间内保持开启状态。scroll 适用于需要遍历大量数据的场景，但牺牲了数据的实时性，因为 scroll 查询是基于初始查询时的快照数据。这种方式的优点是查询效率高，尤其适合于数据导出或批量处理，但缺点是需要维护 scroll ID 和历史快照，对服务器资源有一定的消耗。

选择哪种分页方式取决于具体的需求和场景。对于大多数常见的分页需求，from + size可能足够使用。但如果需要处理大量数据或进行深度分页，那么scroll或search_after可能是更好的选择。在实际应用中，需要根据数据量、查询频率、实时性要求等因素综合考虑。

二.代码实战

1.console 查询

apl 复制代码

GET _search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

GET /

GET /_cluster/health


GET /_cat/health?v


GET /db01_v1_20240903-index/_search



GET /db01_v1_20240903-index/_search?from=0&size=10



POST /db01_v1_20240903-index/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "_source": ["_id", "id", "source", "target", "description", "weight"],
  "query": {
      "query_string": {
          "query": "source:*應用*",
          "default_field": "source",
          "fuzziness": 1
      }
  }

}

GET /db01_v1_20240903-index/_search?from=0&size=10

POST /db01_v1_20240903-index/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "query_string": {
     "query": "subject_id:*我照顧的人*",
      "default_field": "subject_id",
      "fuzziness": 1
    }
  }
}

POST /db01_v1_20240903-index/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "match": {
      "subject_id": {
        "query": "照顧",
        "fuzziness": 1
      }
    }
  }
}

2.代码查询

python 复制代码

def list_label_readable(self, name, page, page_size, label):
    all_docs = []
    if page < 1 or page_size <= 0:
        return all_docs, 0
    label_dict = QueryEnum.query_info.value[label]
    index_name = self.index_prefix + label_dict['index_name']
    response = self._es.search(
        index=index_name,
        body={
            "from": (page - 1) * page_size,
            "size": page_size,
            "_source": label_dict['_source'],
            "query": {
                "query_string": {
                    "query": f"{label_dict['query_name']}:*{name}*",
                    "default_field": f"{label_dict['query_name']}",
                    "fuzziness": label_dict['fuzziness']
                }
            }
            if label == QueryEnum.ENTITIES.value or label == QueryEnum.RELATIONSHIPS.value else
            {
                "match": {
                    f"{label_dict['query_name']}":
                        {
                            "query": f"{name}",
                            "fuzziness": label_dict['fuzziness']
                        }
                }
            },
        },
    )
    total = response['hits']['total']['value']
    hits = response['hits']['hits']
    for hit in hits:
        _source = hit['_source']
        _source['_id'] = hit['_id']
        all_docs.append(_source)
    return all_docs, total

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