ElasticSearch查询—分页查询详解

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ElasticSearch查询—分页查询详解

       Elasticsearch中数据都存储在分片中，当执行搜索时每个分片独立搜索后，数据再经过整合返回。那么，如何实现分页查询呢？

      按照一般的查询流程来说，如果我想查询前10条数据：

        1)客户端请求发给某个节点

        2)节点转发给个个分片，查询每个分片上的前10条

        3)结果返回给节点，整合数据，提取前10条

        4)返回给请求客户端

    那么当我想要查询第10条到第20条的数据该怎么办呢？这个时候就用到分页查询了。

    在ElasticSearch中实现分页查询的方式有两种，分别为深度分页(from-size)和快照分页(scroll)

    1.深度分页(from-size)

    原理很简单，就是查询前20条数据，然后截断前10条，只返回10-20的数据。这样其实白白浪费了前10条的查询。

    查询API如下：

    {"from" : 0, "size" : 10,"query" : {"term" : { "user" : "kimchy" }}}

       其中，from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的事件数目。默认from为0，size为10，即所有的查询默认仅仅返回前10条数据。

     做过测试，越往后的分页，执行的效率越低。也就是说，分页的偏移值越大，执行分页查询时间就会越长！

    2. 快照分页(scroll)

     相对于from和size的分页来说，使用scroll可以模拟一个传统数据的游标，记录当前读取的文档信息位置。这个分页的用法，不

是为了实时查询数据，而是为了一次性查询大量的数据（甚至是全部的数据）。因为这个scroll相当于维护了一份当前索引段的快照

信息，这个快照信息是你执行这个scroll查询时的快照。在这个查询后的任何新索引进来的数据，都不会在这个快照中查询到。但是

它相对于from和size，不是查询所有数据然后剔除不要的部分，而是记录一个读取的位置，保证下一次快速继续读取。

     查询API如下：         

   curl -XGET 'localhost:9200/twitter/tweet/_search?scroll=1m' -d '{"query": {"match" : {"title" : "elasticsearch"}}}

       该查询会自动返回一个_scroll_id，通过这个id(经过base64编码)可以继续查询。

    curl -XGET  '集群节点IP:9200/_search/scroll?scroll=1m&scroll_id=c2Nhbjs2OzM0NDg1ODpzRlBLc0FXNlNyNm5JWUc1'

   3.java API实现

public class PageQueryInElasticSearch {private static String index = "test_index35";private static String type = "test_type35";public static void main(String[] args) {Settings settings = ImmutableSettings.settingsBuilder().put("cluster.name", "contentmanageres").put("client.transport.sniff", true)// 开启ES嗅探功能，确保集群连上多个节点.build();// 创建客户端TransportClient transportClient = new TransportClient(settings);// 添加es的节点信息，可以添加1个或多个TransportAddress transportAddress = new InetSocketTransportAddress("172.17.168.96", 9300);transportClient.addTransportAddresses(transportAddress);// 连接到的节点ImmutableList<DiscoveryNode> connectedNodes = transportClient.connectedNodes();for (DiscoveryNode discoveryNode : connectedNodes) {System.out.println(discoveryNode.getHostAddress());}System.out.println("from size 模式启动！");Date begin = new Date();long count = transportClient.prepareCount(index).setTypes(type).execute().actionGet().getCount();//获取所有记录SearchRequestBuilder requestBuilder = transportClient.prepareSearch(index).setTypes(type).setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery());for(int i=0,sum=0; sum<count; i++){SearchResponse response = requestBuilder.setFrom(i).setSize(5000).execute().actionGet();sum += response.getHits().hits().length;System.out.println("总量"+count+" 已经查到"+sum);}Date end = new Date();System.out.println("耗时: "+(end.getTime()-begin.getTime()));System.out.println("scroll 模式启动！");begin = new Date();SearchResponse scrollResponse = transportClient.prepareSearch(index).setSearchType(SearchType.SCAN)   //在ES 5.x版本中不存在SearchType.SCAN用法，可以用addSort(SortBuilders.fieldSort("_doc")).setSize(1000) //实际返回的数量为size*index的主分片个数（在ES 5.x版本中，返回的数据量就是参数中指定的数据量）.setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(1)) .execute().actionGet();  count = scrollResponse.getHits().getTotalHits();//获取所有记录，第一次不返回数据(在ES 5.x版本中，第一次有数据返回)for(int sum=0; sum<count; ){scrollResponse = transportClient.prepareSearchScroll(scrollResponse.getScrollId())  .setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(8))  .execute().actionGet();sum += scrollResponse.getHits().hits().length;System.out.println("总量"+count+" 已经查到"+sum);}end = new Date();System.out.println("耗时: "+(end.getTime()-begin.getTime()));}}

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