Size:期望获取文档的总数 这里理解下:我只需要查询size条数据,而es则需要执行from+size条数据然后处理后返回。所以有很大的开销。 2.2 分布式系统中深度分页的问题 ES 天生就是分布式,查询信息,但是数据分别保存在多个分片,多台机器,ES 天生就需要满足排序的需要(按照相关性算分) 当一个查询:From = 990 ,Size =...
当size + from > 10000;es查询失败,并且提示 AI检测代码解析 Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [10010]. See the scroll api for a more efficient way to request large data sets. This limit can be set by changing the [index.max_res...
第二步:各 shard 接收到查询请求后,查询到对应的数据详情并返回为 Node1;(Node1 中的优先级队列中保存了 from + size 条数据的_id,但是在 Fetch 阶段并不需要取回所有数据,只需要取回从 from 到 from + size 之间的 size 条数据详情即可,这 size 条数据可能在同一个 shard 也可能在不同的 shard,因此 N...
es 默认采用的分页方式是 from+ size 的形式,是一种逻辑上的分页,在深度分页的情况下,采用from,to方式进行分页效率会非常的低,例如以下查询 1GET /student/_doc/_search2{3"query":{4"match_all":{}5},6"from":5000,7"size":108} ES并不是单纯的查询5000-5010这10条数据,而是在各个分片上匹配排序并...
from + size:非常不建议,ES 默认限制 from + size < 10000,在分布式系统中深度翻页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OOM。 滚动翻页(Search Scroll): 使用ES Scroll API对某次查询的结果生成一个临时的结果快照跟游标scroll_id,在此之后的增删改查等操...
1、from size,深度分页或者size特别大的情况,会出deep pagination问题;且es的自保机制max_result_window也会阻预设的查询。 2、scroll虽然能够解决from size带来的问题,但是由于它代表的是某个时刻的snapshot,不适合做实时查询;且由于scroll后接超时时间,频繁地发起scroll请求,也会出现一系列问题。
客户端发送一个search请求到Node 3,Node 3创建一个大小为from+size(查询时指定,有默认值)的空优先队列 Node 3将查询请求转发到索引的每个主分片或副本分片中(如图Node 1的P1和Node 2的R0)。每个分片在本地执行查询并添加结果到同样大小为from + size的本地有序优先队列中。
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"from":1, "size": 2, "sort": [{ "soldNum":{"order":"desc"} }], 3.6 mysql中的count GET idx_local_sku_shop_fat/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "saleCitys": { "value": "021" } } }] } }, "aggs": { "count": { "cardinality": { "fiel...
客户端发送一个 search 请求到 Node 3 (协调节点可以是任意节点,这时 Node 3 成为了协调节点), Node 3 会创建一个大小为 from + size 的空优先队列。 协调节点将在之后的请求中轮询所有的分片来分摊负载。 Node 3 将查询请求转发到索引的每个 主分片/副分片 中。每个分片在本地执行查询并添加结果到大小为 ...