1、背景介绍 最近搞es搜索,match查询默认按照评分排序,发现有一部分数据评分一致,一开始也没注意,客户端调用分页的时候,突然发现数据重复错乱很严重。挖槽顿时觉得,挖槽怎么那么坑。from size 做分页,每次都是重新加载,所以评分一致的数据,顺序有可能会变化。在分页的临界点,容易导致数据重复。 2、寻求真经 2.1 百度...
1.client发送分页查询请求到node1(coordinating node)上,node1建立一个大小为from+size的优先级队列来存放查询结果;2.node1将请求广播到涉及到的shards上;3.每个shards在内部执行查询,把from+size条记录存到内部的优先级队列(topN表)中;4.每个shards把缓存的from+size条记录返回给node1;5.node1获取到各个shards数...
由于from + size需要合并和排序所有分片返回的结果,因此当from值很大时,这个过程可能会变得非常慢,因为它需要处理大量的数据。 使用方式 在Elasticsearch中,使用from和size进行分页查询的DSL(Domain Specific Language): 代码语言:javascript 复制 GET/your_index/_search{"query":{"match_all":{}// 这里可以替换为...
由于from + size 需要合并和排序所有分片返回的结果,因此当 from 值很大时,这个过程可能会变得非常慢,因为它需要处理大量的数据。 使用方式 在Elasticsearch中,使用from和size进行分页查询的DSL(Domain Specific Language): GET /your_index/_search{"query": {"match_all": {} // 这里可以替换为任何你需要的查...
深度分页问题 Elasticsearch 的From/Size方式提供了分页的功能,同时,也有相应的限制。 举个例子,一个索引,有10亿数据,分10个 shards,然后,一个搜索请求,from=1000000,size=100,这时候,会带来严重的性能问题:CPU,内存,IO,网络带宽。 在query 阶段,每个shards需要返回 1000100 条数据给 coordinating node,而 coordinat...
"size":1, "query": { "match_all": {} } } // 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 3. Search After 避免深度分页的问题 避免深度分页的性能问题,可以实时获取下一页文档信息 不支持指定页数(From) 不能往下翻 第一步搜索需要指定 sort,并且保证值是唯一的(可以通过加入_id ...
"浅"分页可以理解为简单意义上的分页。elasticsearch是通过协调节点从每个shard中都获取from+size条数据返回给协调节点后，由协调节点汇总排序，然后查找[from , frome+size] 之间的数据，并返回給前端。from：未指定，默认值是 0，注意不是1，代表当前页返回数据的起始偏移量。size：未指定，默认值是10，代表当前页...
Client 发送一次搜索请求,node1 接收到请求,然后,node1 创建一个大小为from + size的优先级队列用来存结果,我们管 node1 叫协调节点(coordinating node)。 coordinating node将请求广播到涉及到的 shards,每个 shard 在内部执行搜索请求,然后,将结果存到内部的大小同样为from + size 的优先级队列里,可以把优先级队...
方式一:from + size from + size是Elasticsearch中最直观的分页方式。其中,from参数表示从第几条记录开始返回,size参数表示返回的记录数。 实现原理 from + size分页方式的原理相对简单。当你执行一个搜索查询并指定了from和size参数时,Elasticsearch 会进行以下步骤: ...
所以正确的查询是加上from=0,size=11,即指定预期的size。 查询要指定sort排序字段 在es中query查询如果不指定sort排序字段,翻页查询,可能会出现重复查询,分页混乱问题。 如下,每页查询10条,查询多页,可能会有重复的数据返回,此时查询要sort排序字段,尽可能的唯一,如创建时间或者主键、唯一ID字段等。