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-...
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...
然后使用上一次,最后一个文档的sort值进行查询 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...
3、当使用完查询的数据之后,记得要手动清理,因为scroll查询会生成快照,虽然会有过期时间,但是如果并发访问量激增的时候,都没达到过期时间,就会导致内存溢出. 三、search after 1、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...
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 2.1.1 From + size 分页查询定义与实战案例 如下基础查询: GET kibana_sample_data_flights/_search 默认返回前10个匹配的匹配项。其中: ...
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 查询 说明: 官方已经不再推荐采用Scroll API进行深度分页。如果遇到超过10000的深度分页,推荐采用search_after + PIT。 官方文档地址 二、分布式系统中的深度分页问题 为什么分布式存储系统中对深度分页支持都不怎么友好呢? 首先我们看一下分布式存储系统中分页查询的过程。
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。 两种方式的优缺点:the Scroll api is recommended for efficient deep scrolling but scroll contexts are costly and it is not recommended to use it for real time user requests. The search_after parameter ...
流式翻页(Search After):这种方式是通过维护一个实时游标来避免scroll的缺点,它可以用于实时请求和高并发场景。因为Search After读取的并不是不可变的快照,而是依赖于上一页最后一条数据,所以无法跳页请求,用于滚动请求,与Scroll类似,不同之处在于它是无状态的。需要注意使用这种方式的条件是需要至少指定一个唯一不重复...