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1 前言
ElasticSearch 是一個(gè)實(shí)時(shí)的分布式搜索與分析引擎，常用于大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和快速檢索場(chǎng)景，具有很強(qiáng)的擴(kuò)展性。縱使其有諸多優(yōu)點(diǎn)，在搜索領(lǐng)域遠(yuǎn)超關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，但依然存在與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)同樣的深度分頁(yè)問(wèn)題，本文就此問(wèn)題做一個(gè)實(shí)踐性分析探討
2 from + size 分頁(yè)方式
from + size 分頁(yè)方式是 ES 最基本的分頁(yè)方式，類(lèi)似于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的 limit 方式。from 參數(shù)表示：分頁(yè)起始位置；size 參數(shù)表示：每頁(yè)獲取數(shù)據(jù)條數(shù)。例如：
GET?/wms_order_sku/_search
{
??"query":?{
????"match_all":?{}
??},
??"from":?10,
??"size":?20
}
? 該條 DSL 語(yǔ)句表示從搜索結(jié)果中第 10 條數(shù)據(jù)位置開(kāi)始，取之后的 20 條數(shù)據(jù)作為結(jié)果返回。這種分頁(yè)方式在 ES 集群內(nèi)部是如何執(zhí)行的呢？ 在 ES 中，搜索一般包括 2 個(gè)階段，Query 階段和 Fetch 階段，Query 階段主要確定要獲取哪些 doc，也就是返回所要獲取 doc 的 id 集合，F(xiàn)etch 階段主要通過(guò) id 獲取具體的 doc。
2.1 Query 階段
如上圖所示，Query 階段大致分為 3 步：
第一步：Client 發(fā)送查詢(xún)請(qǐng)求到 Server 端，Node1 接收到請(qǐng)求然后創(chuàng)建一個(gè)大小為 from + size 的優(yōu)先級(jí)隊(duì)列用來(lái)存放結(jié)果，此時(shí) Node1 被稱(chēng)為 coordinating node（協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)）；
第二步：Node1 將請(qǐng)求廣播到涉及的 shard 上，每個(gè) shard 內(nèi)部執(zhí)行搜索請(qǐng)求，然后將執(zhí)行結(jié)果存到自己內(nèi)部的大小同樣為 from+size 的優(yōu)先級(jí)隊(duì)列里；
第三步：每個(gè) shard 將暫存的自身優(yōu)先級(jí)隊(duì)列里的結(jié)果返給 Node1，Node1 拿到所有 shard 返回的結(jié)果后，對(duì)結(jié)果進(jìn)行一次合并，產(chǎn)生一個(gè)全局的優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，存在 Node1 的優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中。（如上圖中，Node1 會(huì)拿到 (from + size) * 6 條數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)只包含 doc 的唯一標(biāo)識(shí)_id 和用于排序的_score，然后 Node1 會(huì)對(duì)這些數(shù)據(jù)合并排序，選擇前 from + size 條數(shù)據(jù)存到優(yōu)先級(jí)隊(duì)列）；
2.2 Fetch 階段
如上圖所示，當(dāng) Query 階段結(jié)束后立馬進(jìn)入 Fetch 階段，F(xiàn)etch 階段也分為 3 步：
第一步：Node1 根據(jù)剛才合并后保存在優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中的 from+size 條數(shù)據(jù)的 id 集合，發(fā)送請(qǐng)求到對(duì)應(yīng)的 shard 上查詢(xún) doc 數(shù)據(jù)詳情；
第二步：各 shard 接收到查詢(xún)請(qǐng)求后，查詢(xún)到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)詳情并返回為 Node1；（Node1 中的優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中保存了 from + size 條數(shù)據(jù)的_id，但是在 Fetch 階段并不需要取回所有數(shù)據(jù)，只需要取回從 from 到 from + size 之間的 size 條數(shù)據(jù)詳情即可，這 size 條數(shù)據(jù)可能在同一個(gè) shard 也可能在不同的 shard，因此 Node1 使用 multi-get 來(lái)提高性能）
第三步：Node1 獲取到對(duì)應(yīng)的分頁(yè)數(shù)據(jù)后，返回給 Client；
2.3 ES 示例
依據(jù)上述我們對(duì) from + size 分頁(yè)方式兩階段的分析會(huì)發(fā)現(xiàn)，假如起始位置 from 或者頁(yè)條數(shù) size 特別大時(shí)，對(duì)于數(shù)據(jù)查詢(xún)和 coordinating node 結(jié)果合并都是巨大的性能損耗。 例如：索引 wms_order_sku 有 1 億數(shù)據(jù)，分 10 個(gè) shard 存儲(chǔ)，當(dāng)一個(gè)請(qǐng)求的 from = 1000000， size = 10。在 Query 階段，每個(gè) shard 就需要返回 1000010 條數(shù)據(jù)的_id 和_score 信息，而 coordinating node 就需要接收 10 * 1000010 條數(shù)據(jù)，拿到這些數(shù)據(jù)后需要進(jìn)行全局排序取到前 1000010 條數(shù)據(jù)的_id 集合保存到 coordinating node 的優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中，后續(xù)在 Fetch 階段再去獲取那 10 條數(shù)據(jù)的詳情返回給客戶(hù)端。 分析：這個(gè)例子的執(zhí)行過(guò)程中，在 Query 階段會(huì)在每個(gè) shard 上均有巨大的查詢(xún)量，返回給 coordinating node 時(shí)需要執(zhí)行大量數(shù)據(jù)的排序操作，并且保存到優(yōu)先級(jí)隊(duì)列的數(shù)據(jù)量也很大，占用大量節(jié)點(diǎn)機(jī)器內(nèi)存資源。
2.4 實(shí)現(xiàn)示例
private?SearchHits?getSearchHits(BoolQueryBuilder?queryParam,?int?from,?int?size,?String?orderField)?{
????????SearchRequestBuilder?searchRequestBuilder?=?this.prepareSearch(); ????????searchRequestBuilder.setQuery(queryParam).setFrom(from).setSize(size).setExplain(false); ????????if?(StringUtils.isNotBlank(orderField))?{ ????????????searchRequestBuilder.addSort(orderField,?SortOrder.DESC); ????????} ????????log.info("getSearchHits?searchBuilder:{}",?searchRequestBuilder.toString()); ????????SearchResponse?searchResponse?=?searchRequestBuilder.execute().actionGet(); ????????log.info("getSearchHits?searchResponse:{}",?searchResponse.toString()); ????????return?searchResponse.getHits(); ????}
2.5 小結(jié)
其實(shí) ES 對(duì)結(jié)果窗口的返回?cái)?shù)據(jù)有默認(rèn) 10000 條的限制（參數(shù)：index.max_result_window = 10000），當(dāng) from + size 的條數(shù)大于 10000 條時(shí) ES 提示可以通過(guò) scroll 方式進(jìn)行分頁(yè)，非常不建議調(diào)大結(jié)果窗口參數(shù)值。
3 Scroll 分頁(yè)方式
scroll 分頁(yè)方式類(lèi)似關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的 cursor（游標(biāo)），首次查詢(xún)時(shí)會(huì)生成并緩存快照，返回給客戶(hù)端快照讀取的位置參數(shù)（scroll_id），后續(xù)每次請(qǐng)求都會(huì)通過(guò) scroll_id 訪問(wèn)快照實(shí)現(xiàn)快速查詢(xún)需要的數(shù)據(jù)，有效降低查詢(xún)和存儲(chǔ)的性能損耗。
3.1 執(zhí)行過(guò)程
scroll 分頁(yè)方式在 Query 階段同樣也是 coordinating node 廣播查詢(xún)請(qǐng)求，獲取、合并、排序其他 shard 返回的數(shù)據(jù)_id 集合，不同的是 scroll 分頁(yè)方式會(huì)將返回?cái)?shù)據(jù)_id 的集合生成快照保存到 coordinating node 上。Fetch 階段以游標(biāo)的方式從生成的快照中獲取 size 條數(shù)據(jù)的_id，并去其他 shard 獲取數(shù)據(jù)詳情返回給客戶(hù)端，同時(shí)將下一次游標(biāo)開(kāi)始的位置標(biāo)識(shí)_scroll_id 也返回。這樣下次客戶(hù)端發(fā)送獲取下一頁(yè)請(qǐng)求時(shí)帶上 scroll_id 標(biāo)識(shí)，coordinating node 會(huì)從 scroll_id 標(biāo)記的位置獲取接下來(lái) size 條數(shù)據(jù)，同時(shí)再次返回新的游標(biāo)位置標(biāo)識(shí) scroll_id，這樣依次類(lèi)推直到取完所有數(shù)據(jù)。
3.2 ES 示例
第一次查詢(xún)時(shí)不需要傳入_scroll_id，只要帶上 scroll 的過(guò)期時(shí)間參數(shù)（scroll=1m）、每頁(yè)大小（size）以及需要查詢(xún)數(shù)據(jù)的自定義條件即可，查詢(xún)后不僅會(huì)返回結(jié)果數(shù)據(jù)，還會(huì)返回_scroll_id。
?
private?SearchHits?getSearchHits(BoolQueryBuilder?queryParam,?int?from,?int?size,?String?orderField)?{
????????SearchRequestBuilder?searchRequestBuilder?=?this.prepareSearch();
????????searchRequestBuilder.setQuery(queryParam).setFrom(from).setSize(size).setExplain(false);
????????if?(StringUtils.isNotBlank(orderField))?{
????????????searchRequestBuilder.addSort(orderField,?SortOrder.DESC);
????????}
????????log.info("getSearchHits?searchBuilder:{}",?searchRequestBuilder.toString());
????????SearchResponse?searchResponse?=?searchRequestBuilder.execute().actionGet();
????????log.info("getSearchHits?searchResponse:{}",?searchResponse.toString());
????????return?searchResponse.getHits();
????}
GET?/_search/scroll
{
??"scroll":"1m",
??"scroll_id"?:?"DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoIAAAAAJFQdUKFllGc2E4Y2tEUjR5VkpKbkNtdDFMNFEAAAACJj74YxZmSWhNM2tVbFRiaU9VcVpDUWpKSGlnAAAAAiY--F4WZkloTTNrVWxUYmlPVXFaQ1FqSkhpZwAAAAJMQKhIFmw2c1hwVFk1UXppbDhZcW1za2ZzdlEAAAACRUHVCxZZRnNhOGNrRFI0eVZKSm5DbXQxTDRRAAAAAkxAqEcWbDZzWHBUWTVRemlsOFlxbXNrZnN2UQAAAAImPvhdFmZJaE0za1VsVGJpT1VxWkNRakpIaWcAAAACJ-MhBhZOMmYzWVVMbFIzNkdnN1FwVXVHaEd3AAAAAifjIQgWTjJmM1lVTGxSMzZHZzdRcFV1R2hHdwAAAAIn4yEHFk4yZjNZVUxsUjM2R2c3UXBVdUdoR3cAAAACJ5db8xZxeW5NRXpHOFR0eVNBOHlOcXBGbWdRAAAAAifjIQkWTjJmM1lVTGxSMzZHZzdRcFV1R2hHdwAAAAJFQdUMFllGc2E4Y2tEUjR5VkpKbkNtdDFMNFEAAAACJj74YhZmSWhNM2tVbFRiaU9VcVpDUWpKSGlnAAAAAieXW_YWcXluTUV6RzhUdHlTQTh5TnFwRm1nUQAAAAInl1v0FnF5bk1Fekc4VHR5U0E4eU5xcEZtZ1EAAAACJ5db9RZxeW5NRXpHOFR0eVNBOHlOcXBGbWdRAAAAAkVB1Q0WWUZzYThja0RSNHlWSkpuQ210MUw0UQAAAAImPvhfFmZJaE0za1VsVGJpT1VxWkNRakpIaWcAAAACJ-MhChZOMmYzWVVMbFIzNkdnN1FwVXVHaEd3AAAAAkVB1REWWUZzYThja0RSNHlWSkpuQ210MUw0UQAAAAImPvhgFmZJaE0za1VsVGJpT1VxWkNRakpIaWcAAAACTECoShZsNnNYcFRZNVF6aWw4WXFtc2tmc3ZRAAAAAiY--GEWZkloTTNrVWxUYmlPVXFaQ1FqSkhpZwAAAAJFQdUOFllGc2E4Y2tEUjR5VkpKbkNtdDFMNFEAAAACRUHVEBZZRnNhOGNrRFI0eVZKSm5DbXQxTDRRAAAAAiY--GQWZkloTTNrVWxUYmlPVXFaQ1FqSkhpZwAAAAJFQdUPFllGc2E4Y2tEUjR5VkpKbkNtdDFMNFEAAAACJj74ZRZmSWhNM2tVbFRiaU9VcVpDUWpKSGlnAAAAAkxAqEkWbDZzWHBUWTVRemlsOFlxbXNrZnN2UQAAAAInl1v3FnF5bk1Fekc4VHR5U0E4eU5xcEZtZ1EAAAACTECoRhZsNnNYcFRZNVF6aWw4WXFtc2tmc3ZR"
}
?
?
3.3 實(shí)現(xiàn)示例
?
protected??Page ?searchPageByConditionWithScrollId(BoolQueryBuilder?queryParam,?Class ?targetClass,?Page ?page)?throws?IllegalAccessException,?InstantiationException,?InvocationTargetException?{ ????????SearchResponse?scrollResp?=?null; ????????String?scrollId?=?ContextParameterHolder.get("scrollId"); ????????if?(scrollId?!=?null)?{ ????????????scrollResp?=?getTransportClient().prepareSearchScroll(scrollId).setScroll(new?TimeValue(60000)).execute() ????????????????????.actionGet(); ????????}?else?{ ????????????logger.info("基于scroll的分頁(yè)查詢(xún)，scrollId為空"); ????????????scrollResp?=?this.prepareSearch() ????????????????????.setSearchType(SearchType.QUERY_AND_FETCH) ????????????????????.setScroll(new?TimeValue(60000)) ????????????????????.setQuery(queryParam) ????????????????????.setSize(page.getPageSize()).execute().actionGet(); ????????????ContextParameterHolder.set("scrollId",?scrollResp.getScrollId()); ????????} ????????SearchHit[]?hits?=?scrollResp.getHits().getHits(); ????????List ?list?=?new?ArrayList (hits.length); ????????for?(SearchHit?hit?:?hits)?{ ????????????T?instance?=?targetClass.newInstance(); ????????????this.convertToBean(instance,?hit); ????????????list.add(instance); ????????} ????????page.setTotalRow((int)?scrollResp.getHits().getTotalHits()); ????????page.setResult(list); ????????return?page; ????}
?
?
3.4 小結(jié)
scroll 分頁(yè)方式的優(yōu)點(diǎn)就是減少了查詢(xún)和排序的次數(shù)，避免性能損耗。缺點(diǎn)就是只能實(shí)現(xiàn)上一頁(yè)、下一頁(yè)的翻頁(yè)功能，不兼容通過(guò)頁(yè)碼查詢(xún)數(shù)據(jù)的跳頁(yè)，同時(shí)由于其在搜索初始化階段會(huì)生成快照，后續(xù)數(shù)據(jù)的變化無(wú)法及時(shí)體現(xiàn)在查詢(xún)結(jié)果，因此更加適合一次性批量查詢(xún)或非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分頁(yè)查詢(xún)。 啟用游標(biāo)查詢(xún)時(shí)，需要注意設(shè)定期望的過(guò)期時(shí)間（scroll = 1m），以降低維持游標(biāo)查詢(xún)窗口所需消耗的資源。注意這個(gè)過(guò)期時(shí)間每次查詢(xún)都會(huì)重置刷新為 1 分鐘，表示游標(biāo)的閑置失效時(shí)間（第二次以后的查詢(xún)必須帶 scroll = 1m 參數(shù)才能實(shí)現(xiàn)）
4 Search After 分頁(yè)方式
Search After 分頁(yè)方式是 ES 5 新增的一種分頁(yè)查詢(xún)方式，其實(shí)現(xiàn)的思路同 Scroll 分頁(yè)方式基本一致，通過(guò)記錄上一次分頁(yè)的位置標(biāo)識(shí)，來(lái)進(jìn)行下一次分頁(yè)數(shù)據(jù)的查詢(xún)。相比于 Scroll 分頁(yè)方式，它的優(yōu)點(diǎn)是可以實(shí)時(shí)體現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化，解決了查詢(xún)快照導(dǎo)致的查詢(xún)結(jié)果延遲問(wèn)題。
4.1 執(zhí)行過(guò)程
Search After 方式也不支持跳頁(yè)功能，每次查詢(xún)一頁(yè)數(shù)據(jù)。第一次每個(gè) shard 返回一頁(yè)數(shù)據(jù)（size 條），coordinating node 一共獲取到 shard 數(shù) * size 條數(shù)據(jù) ， 接下來(lái) coordinating node 在內(nèi)存中進(jìn)行排序，取出前 size 條數(shù)據(jù)作為第一頁(yè)搜索結(jié)果返回。當(dāng)拉取第二頁(yè)時(shí)，不同于 Scroll 分頁(yè)方式，Search After 方式會(huì)找到第一頁(yè)數(shù)據(jù)被拉取的最大值，作為第二頁(yè)數(shù)據(jù)拉取的查詢(xún)條件。 這樣每個(gè) shard 還是返回一頁(yè)數(shù)據(jù)（size 條），coordinating node 獲取到 shard 數(shù) * size 條數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)存排序，取得前 size 條數(shù)據(jù)作為全局的第二頁(yè)搜索結(jié)果。
后續(xù)分頁(yè)查詢(xún)以此類(lèi)推…
4.2 ES 示例
第一次查詢(xún)只傳入排序字段和每頁(yè)大小 size
?
GET?/wms_order_sku2021_10/_search
{
??"query":?{
????"bool":?{
??????"must":?[
????????{
??????????"range":?{
????????????"shipmentOrderCreateTime":?{
??????????????"gte":?"2021-10-12?0000",
??????????????"lt":?"2021-10-15?0000"
????????????}
??????????}
????????}
??????]
????}
??},
??"size":?20,
??"sort":?[
????{
??????"_id":?{
????????"order":?"desc"
??????}
????},{
??????"shipmentOrderCreateTime":{
????????"order":?"desc"
??????}
????}
??]
}
GET?/wms_order_sku2021_10/_search
{
??"query":?{
????"bool":?{
??????"must":?[
????????{
??????????"range":?{
????????????"shipmentOrderCreateTime":?{
??????????????"gte":?"2021-10-12?0000",
??????????????"lt":?"2021-10-15?0000"
????????????}
??????????}
????????}
??????]
????}
??},
??"size":?20,
??"sort":?[
????{
??????"_id":?{
????????"order":?"desc"
??????}
????},{
??????"shipmentOrderCreateTime":{
????????"order":?"desc"
??????}
????}
??],
??"search_after":?["SO-460_152-1447931043809128448-100017918838",1634077436000]
}
?
?
4.3 實(shí)現(xiàn)示例
?
?
public??ScrollDto ?queryScrollDtoByParamWithSearchAfter( ????????????BoolQueryBuilder?queryParam,?Class ?targetClass,?int?pageSize,?String?afterId, ????????????List ?fieldSortBuilders)?{ ????????SearchResponse?scrollResp; ????????long?now?=?System.currentTimeMillis(); ????????SearchRequestBuilder?builder?=?this.prepareSearch(); ????????if?(CollectionUtils.isNotEmpty(fieldSortBuilders))?{ ????????????fieldSortBuilders.forEach(builder::addSort); ????????} ????????builder.addSort("_id",?SortOrder.DESC); ????????if?(StringUtils.isBlank(afterId))?{ ????????????log.info("queryScrollDtoByParamWithSearchAfter基于afterId的分頁(yè)查詢(xún)，afterId為空"); ????????????SearchRequestBuilder?searchRequestBuilder?=?builder.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH) ????????????????????.setQuery(queryParam).setSize(pageSize); ????????????scrollResp?=?searchRequestBuilder.execute() ????????????????????.actionGet(); ????????????log.info("queryScrollDtoByParamWithSearchAfter基于afterId的分頁(yè)查詢(xún),afterId?為空，searchRequestBuilder:{}",?searchRequestBuilder); ????????}?else?{ ????????????log.info("queryScrollDtoByParamWithSearchAfter基于afterId的分頁(yè)查詢(xún)，afterId="?+?afterId); ????????????Object[]?afterIds?=?JSON.parseObject(afterId,?Object[].class); ????????????SearchRequestBuilder?searchRequestBuilder?=?builder.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH) ????????????????????.setQuery(queryParam).searchAfter(afterIds).setSize(pageSize); ????????????log.info("queryScrollDtoByParamWithSearchAfter基于afterId的分頁(yè)查詢(xún)，searchRequestBuilder:{}",?searchRequestBuilder); ????????????scrollResp?=?searchRequestBuilder.execute() ????????????????????.actionGet(); ????????} ????????SearchHit[]?hits?=?scrollResp.getHits().getHits(); ????????log.info("queryScrollDtoByParamWithSearchAfter基于afterId的分頁(yè)查詢(xún)，totalRow={},?size={},?use?time:{}",?scrollResp.getHits().getTotalHits(),?hits.length,?System.currentTimeMillis()?-?now); ????????now?=?System.currentTimeMillis(); ????????List ?list?=?new?ArrayList<>(); ????????if?(ArrayUtils.getLength(hits)?>?0)?{ ????????????list?=?Arrays.stream(hits) ????????????????????.filter(Objects::nonNull) ????????????????????.map(SearchHit::getSourceAsMap) ????????????????????.filter(Objects::nonNull) ????????????????????.map(JSON::toJSONString) ????????????????????.map(e?->?JSON.parseObject(e,?targetClass)) ????????????????????.collect(Collectors.toList()); ????????????afterId?=?JSON.toJSONString(hits[hits.length?-?1].getSortValues()); ????????} ????????log.info("es數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換bean，totalRow={},?size={},?use?time:{}",?scrollResp.getHits().getTotalHits(),?hits.length,?System.currentTimeMillis()?-?now); ????????return?ScrollDto. builder().scrollId(afterId).result(list).totalRow((int)?scrollResp.getHits().getTotalHits()).build(); ????}
?
?
4.4 小結(jié)
Search After 分頁(yè)方式采用記錄作為游標(biāo)，因此 Search After 要求 doc 中至少有一條全局唯一變量（示例中使用_id 和時(shí)間戳，實(shí)際上_id 已經(jīng)是全局唯一）。Search After 方式是無(wú)狀態(tài)的分頁(yè)查詢(xún)，因此數(shù)據(jù)的變更能夠及時(shí)的反映在查詢(xún)結(jié)果中，避免了 Scroll 分頁(yè)方式無(wú)法獲取最新數(shù)據(jù)變更的缺點(diǎn)。同時(shí) Search After 不用維護(hù) scroll_id 和快照，因此也節(jié)約大量資源。
5 總結(jié)思考
5.1 ES 三種分頁(yè)方式對(duì)比總結(jié)
如果數(shù)據(jù)量小（from+size 在 10000 條內(nèi)），或者只關(guān)注結(jié)果集的 TopN 數(shù)據(jù)，可以使用 from/size 分頁(yè)，簡(jiǎn)單粗暴
數(shù)據(jù)量大，深度翻頁(yè)，后臺(tái)批處理任務(wù)（數(shù)據(jù)遷移）之類(lèi)的任務(wù)，使用 scroll 方式
數(shù)據(jù)量大，深度翻頁(yè)，用戶(hù)實(shí)時(shí)、高并發(fā)查詢(xún)需求，使用 search after 方式
5.2 個(gè)人思考
在一般業(yè)務(wù)查詢(xún)頁(yè)面中，大多情況都是 10-20 條數(shù)據(jù)為一頁(yè)，10000 條數(shù)據(jù)也就是 500-1000 頁(yè)。正常情況下，對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，有極少需求翻到比較靠后的頁(yè)碼來(lái)查看數(shù)據(jù)，更多的是通過(guò)查詢(xún)條件框定一部分?jǐn)?shù)據(jù)查看其詳情。因此在業(yè)務(wù)需求敲定初期，可以同業(yè)務(wù)人員商定 1w 條數(shù)據(jù)的限定，超過(guò) 1w 條的情況可以借助導(dǎo)出數(shù)據(jù)到 Excel 表，在 Excel 表中做具體的操作。
如果給導(dǎo)出中心返回大量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景可以使用 Scroll 或 Search After 分頁(yè)方式，相比之下最好使用 Search After 方式，既可以保證數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，也具有很高的搜索性能。
總之，在使用 ES 時(shí)一定要避免深度分頁(yè)問(wèn)題，要在跳頁(yè)功能實(shí)現(xiàn)和 ES 性能、資源之間做一個(gè)取舍。必要時(shí)也可以調(diào)大 max_result_window 參數(shù)，原則上不建議這么做，因?yàn)?1w 條以?xún)?nèi) ES 基本能保持很不錯(cuò)的性能，超過(guò)這個(gè)范圍深度分頁(yè)相當(dāng)耗時(shí)、耗資源，因此謹(jǐn)慎選擇此方式。
編輯：黃飛
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