ES分页问题详解 1. 什么是分页以及为什么需要分页 分页是一种将数据分成多个部分显示的技术,以便用户能够更方便地浏览大量数据。在Web应用和数据库系统中,分页是提高用户体验和数据管理效率的重要手段。当数据量非常大时,一次性加载所有数据不仅会导致性能问题,还会影响用户体验。因此,通过分页可以将数据分成小块,每次只...
ES为了避免用户在不了解其内部原理的情况下而做出错误的操作,设置了一个阈值,即max_result_window,其默认值为10000,其作用是为了保护堆内存不被错误操作导致溢出。因此也就出现了文章一开始所演示的问题 3 max_result_window参数 max_result_window是分页返回的最大数值,默认值为10000。max_result_window本身是对JVM...
1.1 ES中from+size分页 分页问题是Elasticsearch中最常见的查询场景之一,正常情况下分页代码如实下面这样的: GET order_2290w/_search { "from": 0, "size": 5 } 1. 2. 3. 4. 5. 输出结果如下图: 很好理解,即查询第一页的5条数据。图中数字2即返回的五条文档数据。但是如果我们查询的数据页数特别大,...
那么es会从5个分片中取出各个分片顶端的10010条数据,然后将这总共50050条数据返回给请求节点,请求节点再次对这50050条数据进行一次全局排序,取出第50041至50050条数据,抛弃50040条数据,这就造成了很大的浪费。 在分布式系统中排序的花费会随着分页的深度而成倍增长,如果数据特别大对CPU和内存的消耗会非常巨大甚至会导致...
一、ES深度分页问题 1.1 什么是深度分页 分页问题是Elasticsearch中最常见的查询场景之一,正常情况下分页代码如实下面这样的: # 查询第一页5条数据 GET /es_db/_search { "query": { "match_all": {} }, "from": 0, "size": 5 } 但是如果我们查询的数据页数特别大,当from + size大于10000的时候...
ES深度分页问题 简介: 由于es特殊的储存机制,单个索引的大量数据被均匀随机的存储在不同的分片上,列:每个分片可以存储一万条数据,分页需求:查询总数1000-1010的数据按时间排序,即第一百页的前十条。分布式存储无法保证这些数据都在同一个分片上。可能均匀地分布在不同分片当中。唯一的解决方法就是把每个分片的前10...
es为了性能,限制了我们分页的深度,es目前支持的最大的 max_result_window = 10000;也就是说我们不能分页到10000条数据以上 , 当ES分页查询超过一定的值(10000)后,会报错: Resultwindowistoolarge,from+sizemustbelessthanorequalto:[10000]butwas[10001] ...
es深度分页问题 es深度分页问题 1. from+size es 默认采⽤的分页⽅式是 from+ size 的形式，在深度分页的情况下，这种使⽤⽅式效率是⾮常低的，⽐如 from = 5000, size=10， es 需要在各个分⽚上匹配排序并得到5000*10条有效数据，然后在结果集中取最后10条，es默认是10000条数据，可以通过设置...
在处理ES分页跨页问题时,可以使用以下方法解决:1. 使用scroll API:scroll API允许在多次请求中保持一个持久化的搜索上下文,从而可以查询大量的数据。首先使用search API...
es分页插件使用 es分页问题 1.简介ES为了避免深分页,不允许使用分页(from&size)查询10000条以后的数据,因此如果要查询第10000条以后的数据,要使用ES提供的 scroll(游标) 来查询假设取的页数较大时(深分页),如请求第20页,Elasticsearch不得不取出所有分片上的第1页到第20页的所有文档,并做排序,最终再取出from后...