ElasticSearch分页查询缓慢问题记录-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ElasticSearch分页查询缓慢问题记录。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

ES 分页查询缓慢或全量查询慢问题

背景

前段时间因为数据量越来越大，导致数据库的查询压力越来越大。所以决定将数据刷入到ES中进行查询，以提高查询速度。想法是好的，测试环境也没有仔细测。心想ES查询总不会慢了。再慢能慢到哪里去。放心大胆的上了生产环境，结果给我好好的上了一课。

因为有全量查询数据的业务，而在我们自己封装的包里只有封装好的分页查询方法。按写SQL的思维形式来想，既然封装好的ES的基础包中没有全量查询数据的方式，那就分页查询呗，直到全部查询完毕。应该也不会太慢。再慢能慢过数据库吗？

一旦喜欢上谁就别无所求，只要每天能见到他就已经觉得很庆幸，一辈子很短，如白驹过隙，转瞬即逝。可这种心情很长，如高山大川，绵延不绝。 ——《武林外传》

发现问题

就在上线之后的第二天。突然有人反馈说用到了全量查询的业务特别的慢。创建好的任务要两三个小时以后才执行。而在此之前，这个任务最多也就是5分钟也开始执行了，我先是心头一紧，心想完了，难道是做了个负优化。难道查询ES 真没有数据库快吗？是不是网络问题？是不是查询语句我写的有问题影响效率了？

定位问题

带着关键字去生产上查了日志。先查到的是一个查询语句的日志。看到以后吃惊了。语句之大，五六屏放不下。吃惊之后就想，会不会是这个查询条件放的太多了？导致查询速率瞬间下降。一方面反思查询的时候不应该这么查询，代码不能这么写。一方面将查询语句拿出来，放到ES Head 里面查一下，看看到底有多慢。

查了以后，结果还是很出乎我的意料的。尽管条件贼老长，可是ES不愧是ES，还是匹配的很快。200ms左右。这结果让我瞬间麻爪，不知该如何继续了。可是日志里面打印的确实是两三分钟之后才返回了查询结果。

突然没了方向。那就先查查ES如何来实现分页或者全量数据的查询。通过 这篇文章 查到了三种方式：

from size 查询方式
scroll 深分页查询
searchAfter 深分页查询

三种方式简单来说一下区别：

分页方式	特性
from size 查询	适合小数据量的情况（10000-50000的数据左右）越往后时间越长，性能越差
scroll 查询	能解决深分页问题，但是生成了数据快照，比较耗费资源。由于快照，不支持增量数据查询，不支持跳页
searchAfter查询	能解决深分页问题，且能实时反应增删的数据，不支持跳页，数据需要有唯一的标识

你是藏在云层里的月亮🌙，也是我穷极一生寻找的宝藏

三种方式的区别大致如此，详细一些，上面的文章或者这篇文章写的还是蛮详细的。

看到这里已经看到了实现方式以及区别，接下来就是看包里封装的分页查询逻辑是如何实现的。

es scroll查询很慢,elasticsearch,数据库,java
从图中可以看到，参数中的from参数 并没有使用，查询的时候只是设置了 offset参数。那猜测一下，应该是用了第一种 from size 的查询方式 不过默认from 应该设置了0。这样看的话，选择了性能最差的一种，确实是慢的应该了。继续往下看，

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如果有searchAfter 那么，会使用searchAfter查询。否则使用了Scroll查询。看来使用from size 方式 的同时就已经在为scroll方式打基础了。那么我们传入的from参数 是什么时候使用的呢？
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继续读代码，发现逻辑是，如果第一次使用 from size 方式 查询的数据满足偏移量，那么就直接返回，否则使用scroll方式继续查询，直到满足条件为止。

也许是不懂想要的爱，才会一再受到伤害。也许是背负很多次失败，才能妥善的窥见未来。那些被心酸辜负劫走的小幸福，希望他还能认识路，早点回来

破案了

通过上面的分析来看，虽然包里封装的确实是，能通过分页查询到我们需要的数据，但是再来看一下我调用的地方：
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为了查询到全部的数据，我是每次查询5000条，然后通过第一次返回的总数，来计算总共要查询多少次，接着就是循环修改页码并且调用包封装好的方法。结果可想而知，慢的原因就出来了。

当我查询第二页的时候，由于第一页的数据已经不满足了，也就是用from size 方式查询的数据不够了，那么就会使用scroll的方式来查询第二页。查到之后满足返回数据
当我查询第三页的时候,还是第一页的数据无法满足，那么会使用scroll的方式来查询第二页，第二页不是想要的，也丢弃了，则用scroll的形式查询第三页。
当我查询第四页的时候 …

所以时间就是这么变长的。假如说我查询第10页的数据，那么前9次的查询都是无效的，但是确实真实的查询了。而且越到后面无效查询就越多。如果我分页分了几万次，想象一下，那得浪费多少次查询。根本就是指数级的增长浪费。这么来看ES没有挂掉已经是万幸了。

你像风来了又走，我心满了又空。—《半生缘》

解决办法

既然找到了问题所在，那就是打开的方式不对了。所以不能直接使用这样的分页方法。既然想获取全量的数据，那就要么直接使用scroll的方式查询，要么直接使用searchAfter的形式查询。经过上面的对比，我决定使用searchAfter的方式来实现全量数据查询。因为这个看起来性能更好一些。

当使用searchAfter的时候，就不需要传递from属性了，只需要传入偏移量。这样当达到偏移量的时候，返回对应偏移量的ID

if (offset == curHit) {
	searchAfterStr = myGson.toJson(hit.getSortValues());
	result.setSearchAfter(searchAfterStr);
	break;
}

使用searchAftere需要注意的点：

查询的数据要有唯一的主键，如果没有业务主键，用ES自己生成的主键也可以。
查询的时候要指定排序规则
不支持跳页查询
查询要返回最后一条记录的排序字段的值
下次查询的searchAfter 要带上上次查到的最后一条记录的排序字段的值

示例：（示例并非是我的代码，是从此文章复制而来）

TermQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.termQuery("age", 24);
Object[] objects= new Object[]{"14"};
//第二次请求，携带sort字段的值进行查询。
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(queryBuilder).sort("id",SortOrder.ASC).searchAfter(objects);
searchSourceBuilder.from(0).size(3);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse search = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);