return 0, sampleList, constant.Errorf(constant.CodeErrEsSearchFail, "SearchSampleByQuery Do error: %w", err) } return parseEsSearchSampleResult(ctx, esResult) } Search_after 分页 search_after 查询: 使用上次查询的最后一条数据来进行下一次查询。因为每一页的数据都是依赖于上一页最后一条数据,所...
使用Search After替代From + Size进行深度分页。 优化查询条件,减少不必要的文档加载和排序。 合理设置索引和分片策略,以提高查询效率。 考虑使用缓存技术来减少数据库的查询压力。通过以上步骤,你可以有效地在Elasticsearch中实现分页查询,并根据业务需求和数据特点选择最适合的分页方式。
Elasticsearch中,有三种分页查询的方式分别是深度分页(from+size)、滚动查询(scroll)和search after查询,下面分别介绍这三种查询方式的使用方法。 深度分页(from+size) 本种方式是ES默认采用的分页方式。 原理 假设我们查询第10-20条数据时,协调节点将请求发送给各个节点,各个节点分贝查询前20条数据,排序,只返回第10-...
search_after 分页的方式是根据上一页的最后一条数据来确定下一页的位置,同时在分页请求的过程中,如果有索引数据的增删改查,这些变更也会实时的反映到游标上。但是需要注意,因为每一页的数据依赖于上一页最后一条数据,所以无法跳页请求。 为了找到每一页最后一条数据,每个文档必须有一个全局唯一值,官方推荐使用 _...
es searchAfter 分页查询 es分页查询原理 Elasticsearch的数据都存在每个节点的分片中,当执行搜索时每个分片独立搜索后,数据再经过整合返回。ElasticSearch的搜索请求一次请求最大量为10000。如果超过则会发生错误。那么,如果数据量很大,就必须实现分页查询。Elasticsearch中分页方式大致有两种:from-size分页以及Scroll分页...
search_after 分页查询可以简单概括为如下几个步骤。 1、获取索引的pit POST /user_index/_pit?keep_alive=5m 2、根据pit首次查询 说明:根据pit查询的时候,不用指定索引名称。 GET /_search{"query": {"match_all": {}},"pit": {"id": "i6-xAwEKdXNlcl9pbmRleBZYTXdtSFRHeVJrZVhCby1OTjlHMS1nABZ0...
Search After 避免深度分页的问题 search after 不支持指定页数(不能使用from,但是可以使用size),且只能往下翻 第一步搜索需要指定sort,且保证值是唯一的 然后下次请求时,需要使用上一次,最后一个文档的sort值进行查询 DELETE users POST users/_bulk { "index" : {} } ...
search_after缺点是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) 当使用search_after时,from值必须设置为0或者-1 可以查询10000条以上数据 scroll 高效进行滚动查询,首次查询会在内存中保存一个历史快照以及游标(scro...
Search after查询是基于上一次查询的结果来获取下一批数据。这种方式需要定义一个排序规则。每次查询都能过滤掉以前查询的数据,避免了对重复数据的处理,大大提高了查询效率。在三种方式中,它的查询效率最高。 缺点: 需要一个全局唯一字段做排序,并且依赖上一个页面的查询结果,所以它不能做随机页面的访问。 总结📝 ...
三、search_after 深分页 DSL 查询方式 RestHighLevelClient 查询方式 一、from+size 浅分页 浅分页的原理很简单,就是查询前20条数据,然后截断前10条,只返回10-20的数据。这样其实白白浪费了前10条的查询 es默认采用的是from+size形式,在深度分页的情况下,这种效率是非常低的,但是可以随机跳转页面 ...