第一种分页方式:from+size在ES查询数据的方式: 第一步现将用户指定的关键进行分词。 第二步将词汇去分词库中进行检索,得到多个文档的id。 第三步去各个分片中去拉取指定的数据。耗时较长。 第四步将数据根据score进行排序。耗时较长。 第五步根据from的值,将查询到的数据舍弃一部分。
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from size: 深度分页或者size特别大的情况,会出现deep pagination问题。且es的自保机制max_result_window是10000,当查询数量超过一万就会报错 该查询的实现原理类似于mysql中的limit,比如查询第10001条数据,那么需要将前面的1000条都拿出来,进行过滤,最终才得到数据。(性能较差,实现简单,适用于少量数据) search after se...
例如，查询第3页，页大小100，即设置from = 300, size = 100参数。假设索引有三个分片，那么会分别在三个分片中召回400个文档集合，共1200个文档至协调节点。协调节点结合全局信息排序后，获取前400的文档集，再基于此集从第300个文档起往后拿100个文档。若需查第200页或更远页面数据，内存易溢出，...
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max_result_window 值来改变最⼤数据量；2....
from 未指定,默认值是 0,定义了需要跳过的 hits 数,默认 0。 size 未指定,默认值是 10,定义了需要返回的 hits 数目的最大值。 该方案使用简单,在翻页数目较多即 from 较大或者 size 特别大的情况,会存在深翻页问题。ES 默认的单页查询最大限制max_result_window为10000 。 深翻页问题原因:ES 本身采用了分...
indices.memory.index_buffer_size:10%indices.memory.min_index_buffer_size:48mb indices.memory.index_buffer_size接受一个百分比或者一个表示字节大小的值。默认是10%,意味着分配给节点的总内存的10%用来做索引缓冲的大小。这个数值被分到不同的分片(shards)上。如果设置的是百分比,还可以设置min_index_buffer_...
下面是es中全量查询,查询所有数据,默认size为10,比较消耗细性能,建议少使用。GET test/doc/_search { "query":{ "match_all": { } } } 1.1 match_phrase 短语查询对于获取想要的数据进行部分查询,使用下面例子中的语法。因为es中是使用分词器作为核心,所以返回结果中会有name中包含jacky的所有数据。而不是...
"size":20, "query": "match_all": 在这个查询中,`from:10`表示从第11条记录开始,`size:20`表示返回20条数据。分页查询对于实时日志监控、数据浏览等场景非常有用能够帮助你控制查询地数据量提升查询效率。 高级查询:多索引查询 有时你可能需要在多个索引上执行查询。Elasticsearch支持跨索引查询这对于多租户环境...