"reason":"Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [10009]. See the scroll api for a more efficient way to request large data sets. This limit can be set by changing
说明:当分页查询时,默认最大总数是10000(from+size<=10000),当我现在业务需要查询最大100000条时,就报错了。 方案1:可以为某个es放开到指定的返回总数,也可以对整个es的索引做设置。但这样对内存消耗很大, 可能导致内存溢出,elasticsearch重启又会恢复默认10000 基于特定索引生效配置 put <index_name>/_settings {...
size：未指定，默认值是10，代表当前页返回数据的条数。需要注意的是，from + size 不能超过10000，也就是说在前10000条之内，可以随意翻页，10000条之后就不行了。实际上，通过设置 index.max_result_window 可以修改这个限制，但是不建议这么做，因为这种方式翻页越深效率越低。# from+size查询 GET /ad/_...
如果搜索size大于10000,需要设置index.max_result_window参数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 PUT_settings{"index":{"max_result_window":"10000000"}} _doc将在未来的版本移除 https://www.elastic.co/cn/blog/moving-from-types-to-typeless-apis-in-elasticsearch-7-0 ...
from + size: 优点:支持随机翻页 缺点:深度分页问题,默认查询上限(from + size)是10000。 场景:百度、京东、谷歌、淘宝这样的随机翻页搜索。 after search: 优点:没有查询上限(单次查询的size不超过10000) 缺点:只能向后逐页查询,不支持随机翻页。
2. from/size 分页查询from/size查询方式: GET /_search { "from" : 0, "size" : 10, "query" : { "term" : { "user" : "kimchy" } } } 由于深度分页带来的性能问题,from+size必须小于index.max_result_window (默认值:10000),这就解决了上述问题。 3. scroll scroll是一种类似关系型数据库中...
from + size 浅分页 "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...
ES中常用From/Size进行分页查询,但是存在一个限制,在索引的设置中存在max_result_window分页深度的限制,6.8版本默认值是10000条,即10000之后的数据无法使用From/Size翻页; 先从实际应用场景来分析,大多数的翻页需求最多也就前10页左右,所以从这个角度考虑,ES的翻页限制在合理区间,在实践中也存在对部分索引调高的情况...
Elasicsearch通过index.max_result_window参数控制了能够获取的数据总数from+size的最大值,默认是10000条。但是,由于数据需要从其它节点分别上报到协调节点,因此搜索请求的数据越多,会导致在协调节点占用分配给Elasticsearch的堆内存和搜索、排序时...
Elasticsearch 中,传统的分页查询使用from+size的模式,from就是页码,从 0 开始。默认情况下,当(from+1)*size大于 10000 时,也就是已查询的总数据量大于 10000 时,会出现异常。 如下,用循环模拟一个连续分页查询: public void search() { // 记录页码 ...