Elasticsearch——分页查询FromSize VS scroll

本文主要是介绍Elasticsearch——分页查询FromSize VS scroll，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Elasticsearch中数据都存储在分片中，当执行搜索时每个分片独立搜索后，数据再经过整合返回。那么，如果要实现分页查询该怎么办呢？
更多内容参考Elasticsearch资料汇总

按照一般的查询流程来说，如果我想查询前10条数据：

1 客户端请求发给某个节点
2 节点转发给个个分片，查询每个分片上的前10条
3 结果返回给节点，整合数据，提取前10条
4 返回给请求客户端

那么当我想要查询第10条到第20条的数据该怎么办呢？这个时候就用到分页查询了。

from-size"浅"分页

"浅"分页的概念是小博主自己定义的，可以理解为简单意义上的分页。它的原理很简单，就是查询前20条数据，然后截断前10条，只返回10-20的数据。这样其实白白浪费了前10条的查询。

查询的方法如：

{"from" : 0, "size" : 10,"query" : {"term" : { "user" : "kimchy" }}
}

其中，from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的事件数目。
默认from为0，size为10，即所有的查询默认仅仅返回前10条数据。

做过测试，越往后的分页，执行的效率越低。
通过下图可以看出，刨去一些异常的数据，总体上还是会随着from的增加，消耗时间也会增加。而且数据量越大，效果越明显！

也就是说，分页的偏移值越大，执行分页查询时间就会越长！

scroll“深”分页

相对于from和size的分页来说，使用scroll可以模拟一个传统数据的游标，记录当前读取的文档信息位置。这个分页的用法，不是为了实时查询数据，而是为了一次性查询大量的数据（甚至是全部的数据）。

因为这个scroll相当于维护了一份当前索引段的快照信息，这个快照信息是你执行这个scroll查询时的快照。在这个查询后的任何新索引进来的数据，都不会在这个快照中查询到。但是它相对于from和size，不是查询所有数据然后剔除不要的部分，而是记录一个读取的位置，保证下一次快速继续读取。

API使用方法如：

curl -XGET 'localhost:9200/twitter/tweet/_search?scroll=1m' -d '
{"query": {"match" : {"title" : "elasticsearch"}}
}
'

会自动返回一个_scroll_id，通过这个id可以继续查询（实际上这个ID会很长哦！）：

curl -XGET  'localhost:9200/_search/scroll?scroll=1m&scroll_id=c2Nhbjs2OzM0NDg1ODpzRlBLc0FXNlNyNm5JWUc1'

注意，我在使用1.4版本的ES时，只支持把参数放在URL路径里面，不支持在JSON body中使用。

有个很有意思的事情，细心的会发现，这个ID其实是通过base64编码的：

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

如果使用解码工具可以看到：

queryThenFetch;16;2275:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2274:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2280:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2281:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2283:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2282:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2286:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2287:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2289:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2284:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2285:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2288:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2276:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2277:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2278:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2279:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;0;

虽然搞不清楚里面是什么内容，但是看到了一堆规则的键值对，总是让人兴奋一下！

测试from&size VS scroll的性能

首先呢，需要在java中引入elasticsearch-jar，比如使用maven：

<dependency><groupId>org.elasticsearch</groupId><artifactId>elasticsearch</artifactId><version>1.4.4</version>
</dependency>

然后初始化一个client对象：

private static TransportClient client;private static String INDEX = "index_name";private static String TYPE = "type_name";public static TransportClient init(){Settings settings = ImmutableSettings.settingsBuilder().put("client.transport.sniff", true).put("cluster.name", "cluster_name").build();client = new TransportClient(settings).addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress("localhost",9300));return client;}public static void main(String[] args) {TransportClient client = init();//这样就可以使用client执行查询了}

然后就是创建两个查询过程了，下面是from-size分页的执行代码：

System.out.println("from size 模式启动！");
Date begin = new Date();
long count = client.prepareCount(INDEX).setTypes(TYPE).execute().actionGet().getCount();
SearchRequestBuilder requestBuilder = client.prepareSearch(INDEX).setTypes(TYPE).setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery());
for(int i=0,sum=0; sum<count; i++){SearchResponse response = requestBuilder.setFrom(i).setSize(50000).execute().actionGet();sum += response.getHits().hits().length;System.out.println("总量"+count+" 已经查到"+sum);
}
Date end = new Date();
System.out.println("耗时: "+(end.getTime()-begin.getTime()));

下面是scroll分页的执行代码，注意啊！scroll里面的size是相对于每个分片来说的，所以实际返回的数量是：分片的数量*size

System.out.println("scroll 模式启动！");
begin = new Date();
SearchResponse scrollResponse = client.prepareSearch(INDEX).setSearchType(SearchType.SCAN).setSize(10000).setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(1)) .execute().actionGet();  
count = scrollResponse.getHits().getTotalHits();//第一次不返回数据
for(int i=0,sum=0; sum<count; i++){scrollResponse = client.prepareSearchScroll(scrollResponse.getScrollId())  .setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(8))  .execute().actionGet();sum += scrollResponse.getHits().hits().length;System.out.println("总量"+count+" 已经查到"+sum);
}
end = new Date();
System.out.println("耗时: "+(end.getTime()-begin.getTime()));