在我们的单机单shard2亿数据测试中,采用SearchScroll方式能够以每次50ms延时稳定获取完2亿数据,而SearchAfter深度翻页到千万级条数据后查询延时就到了秒级别,查询速度线性下降。 在吞吐能力上,SearchScroll请求天然支持多并发方式查询,因此SearchScroll特别适合批量快速拉取大量数据,然后交给spark等计算平台进行后续数据分析处...
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-...
ScrolledPage<EsPortalSummary> scroll = esTemplate.startScroll(SCROLL_TIMEOUT, searchQuery, EsPortalSummary.class); Logit.debugLog("查询总命中数:" + scroll.getTotalElements()); //滚动后是否还有数据,有则继续,无则结束 while (scroll.hasContent()) { List<EsPortalSummary> content = scroll.getContent...
search after 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...
问题3:From+size、Scroll、search_after 的本质区别和应用场景分别是什么? 2、 Elasticsearch 支持的三种分页查询方式 From + Size 查询 Search After 查询 Scroll 查询 下面我就三种方式的联系与区别、优缺点、适用场景等展开进行解读。 2.1 From + size 分页查询 ...
Scroll 介绍 上一节讲了 search_after 可以用来做深分页,ES 还提供了一种分页技术 – Scroll 查询,Scroll 查询是一种在 ES 中扫描大量数据的常用方法。它通过在搜索结果中建立一个保持状态的 scroll_id 来实现。当您开始滚动时,ES 会返回第一批结果,并返回一个保持状态的 ID。使用此 ID,可以执行下一个滚动请...
search after Search After是如何解决深度分页的问题 假定size是10 当查询990 - 1000 通过唯一排序值定位,将每次要处理的文档数控制在10 Scroll API 创建一个快照,有新的数据写入以后,无法被查到 每次查询后,输入上一次的Scroll id scroll api scroll=5m代表创建的快照时间为5分钟 ...
scroll 和 search after 都是用来处理大数据时避免深度翻页的,它们区别如下: 实现方式不同 scroll 使用游标来保持搜索上下文,而 search after 使用排序键来跟踪搜索进度。 参数设置不同 scroll 需要指定一个时间段来保持搜索上下文,而 search after 需要指定一个排序字段和一个起始排序键来开始搜索。 数据处理方式不同...
本文集主要是总结自己在项目中使用ES 的经验教训,包括各种实战和调优。 index.max_result_window 通过在yml文件中修改这个配置可以调整最大查询数(强烈不建议修改) es默认只能查询10000条数据,那么针对深度翻页,根据官网的示例,主要有两种方式。scroll和search after。
3、避免深度分页,避免单页数据过大,可以参考百度或者淘宝的做法。es提供两种解决方案scroll search和search after 4、注意关于index type的使用 5、避免使用稀疏数据 6、避免单索引业务重耦合 7、命名规范 8、冷热分离的架构设计 9、fielddata:搜索时正排索引,doc_value为index time正排索引。