es中3种分页的介绍以及对比-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了es中3种分页的介绍以及对比。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。

一 es的3种分页对比

1.1 先上结论

类型	原理	优点	缺点	使用场景
from + size	类似 msql的 limit 0,100; limit from，size	灵活性好，实现简单，适合浅分页	无法实现深度分页问题，当查询数量超过10000就会报错	top10000以内的查询
Scroll	首次查询会在内存中保存一个历史快照以及游标（scroll_id）,记录当前消息查询的终止位置，下次查询的时候将基于游标进行消费(不管while语句循环多少次，scrollid在设置的时效内，使用的是同一个)，不具备实时性，一般是用于大量数据导出。	适合深分页	无法反应数据的实时性(快照版本),维护成本高，需要维护一个 scroll_id	最适合离线场景，海量数据的导出(比如笔者刚遇到的将es中20w的数据导入到excel),需要查询海量结果集的数据
Search After	step1：在查询第1页的时候，设置全局唯一性的字段进行组合排序；step2：查询数据之后，取出最后一笔数据的sort值，传到search_after进行查询； step3：基于上一笔的sort值，查询排在它之后的数据，以此来实现分页	性能最好,适合深分页,能够反映数据的实时变更	不能够随机跳转分页，只能是一页一页的向后翻（当有新数据进来，也能实时查询到），并且需要至少指定一个唯一不重复字段来排序（一般是_id和时间字段）	海量数据的实时分页

二 es的深度分页介绍

2.1 scroll分页

由于项目现场涉密，所写代码，只能截图还原；

1.初始化客户端

es 分页,elasticsearch,es,elasticsearch,大数据,搜索引擎

2.scroll查询数据

es 分页,elasticsearch,es,elasticsearch,大数据,搜索引擎

2.参考此代码

 /**
     * 这种常用于根据筛选条件之后抽取全部数据的场景，
     * scroll API 可以被用来检索大量的结果， 甚至所有的结果 ，
     * 注意es的游标查询的是当下时刻的数据快照，
     * 即在游标查询之后的数据的变动不会影响游标查询的结果，
     * 默认游标查询根据_doc字段进行排序
     *
     * @param restHighLevelClient
     * @param indexName
     * @param typeName
     * @throws IOException
     */
    public static void cusorSearch(RestHighLevelClient restHighLevelClient, String indexName, String typeName) throws IOException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName, typeName);
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder().query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(5.0).lte(100.0));
        searchSourceBuilder.size(2);
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        Scroll scroll = new Scroll(timeValueMillis(1L));
        /**
         *
         * 在搜索条件之后使用searchSourceBuilder.size(2)设置了每次游标只抽取2条数据，
         * 设置每次游标的超时时间是1毫秒timeValueMillis，可以适当调高超时时间防止由于超时还没查完导致游标提前结束。
         * 在执行游标的时候，第一次使用了客户端的search方法，从第二次开始使用scroll方法，
         * 每开始下一次游标的时候都通过查看本次游标的结果是否为空searchResponse.getHits().getHits()来判断是否还要继续，
         * 把每次游标的返回结果收集起来拿到全部数据
         *
         */
        searchRequest.scroll(scroll);
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        String scrollId = searchResponse.getScrollId();
        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        List<SearchHit> resultSearchHit = new ArrayList<>();
        while (hits != null && hits.length > 0) {
            System.out.println(hits.length);
            System.out.println(scrollId);
            resultSearchHit.addAll(Arrays.asList(hits));
            SearchScrollRequest searchScrollRequest = new SearchScrollRequest(scrollId);
            searchScrollRequest.scroll(scroll);
            SearchResponse searchScrollResponse = restHighLevelClient.scroll(searchScrollRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            scrollId = searchScrollResponse.getScrollId();
            hits = searchScrollResponse.getHits().getHits();
        }
        ClearScrollRequest clearScrollRequest = new ClearScrollRequest();
        clearScrollRequest.addScrollId(scrollId);
        restHighLevelClient.clearScroll(clearScrollRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        restHighLevelClient.close();
    }

3.RestHighLevelClient 操作ElasticSearch-CSDN博客

2.2 search After分页

1.代码截图

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2.参考代码

public static void main(String[] args) throws Exception{
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        // 创建ES客户端
        RestHighLevelClient esClient = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))
        );
        // 1、创建searchRequest
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("audit2");
        // 2、指定查询条件
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder().trackTotalHits(true);//必须加上track_total_hits，不然就只显示10000
        //设置每页查询的数据个数
        sourceBuilder.size(1000);
        // 设置唯一排序值定位
        sourceBuilder.sort(SortBuilders.fieldSort("operationtime").order(SortOrder.DESC));//多条件查询
        //将sourceBuilder对象添加到搜索请求中
        searchRequest.source(sourceBuilder);
        // 发送请求
        SearchResponse searchResponse = esClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHit[] hits1 = searchResponse.getHits().getHits();
        List<Map<String, Object>> result = new ArrayList<>();
        if (hits1 != null && hits1.length > 0) {
            do {
                for (SearchHit hit : hits1) {
                    // 获取需要数据
                    Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
                    result.add(sourceAsMap);
                }
                // 取得最后得排序值sort，用于记录下次将从这个地方开始取数
                SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
                Object[] lastNum = hits[hits.length - 1].getSortValues();
                // 设置searchAfter的最后一个排序值
                sourceBuilder.searchAfter(lastNum);
                searchRequest.source(sourceBuilder);
                // 进行下次查询
                searchResponse = esClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            } while (searchResponse.getHits().getHits().length != 0);
        }
        logger.info("查询出来的数据个数为：{}", result.size());
        // 关闭客户端
        esClient.close();
        logger.info("运行时间: " + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "ms");
    }

【es】java使用es中三种查询用法from size、search after、scroll_es from size_致最长的电影的博客-CSDN博客