使用ES做搜索引擎拉取数据的时候，如果数据量太大，通过传统的from + size的方式并不能获取所有的数据（默认最大记录数10000），因为随着页数的增加，会消耗大量的内存，导致ES集群不稳定。因此延伸出了scroll，search_after等翻页方式。

一、from + size 浅分页

"浅"分页可以理解为简单意义上的分页。它的原理很简单，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。

GET test/_search
{
 "query": {
 "bool": {
  "filter": [
  {
   "term": {
   "age": 28
   }
  }
  ]
 }
 },
 "size": 10,
 "from": 20,
 "sort": [
 {
  "timestamp": {
  "order": "desc"
  },
  "_id": {
  "order": "desc"
  }
 }
 ]
}

from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的数目。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。

在这里有必要了解一下from/size的原理：
因为es是基于分片的，假设有5个分片，from=100，size=10。则会根据排序规则从5个分片中各取回100条数据数据，然后汇总成500条数据后选择最后面的10条数据。

做过测试，越往后的分页，执行的效率越低。总体上会随着from的增加，消耗时间也会增加。而且数据量越大，就越明显！

二、scroll 深分页

 from+size查询在10000-50000条数据（1000到5000页）以内的时候还是可以的，但是如果数据过多的话，就会出现深分页问题。为了解决上面的问题，elasticsearch提出了一个scroll滚动的方式。
scroll 类似于sql中的cursor，使用scroll，每次只能获取一页的内容，然后会返回一个scroll_id。根据返回的这个scroll_id可以不断地获取下一页的内容，所以scroll并不适用于有跳页的情景。

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 
# @Author :

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(hosts="ip:9200", timeout=20, max_retries=10, retry_on_timeout=True)

# Elasticsearch 需要保持搜索的上下文环境多久 游标查询过期时间为10分钟(10m)
page = es.search(
    index="source_keyword_message", doc_type="source_keyword_message",
    scroll='10m',
    size=100,
    body={
     "query": {"match_all": {}},
    }
   )
# 游标用于输出es查询出的所有结果
sid = page['_scroll_id']
# es查询出的结果总量
scroll_size = page['hits']['total']
# es查询出的结果第一页
datas = page.get('hits').get('hits')

while (scroll_size > 0):
  page = es.scroll(scroll_id=sid, scroll='5m')
  sid = page['_scroll_id']
  scroll_size = len(page['hits']['hits'])
  datas = page.get('hits').get('hits')

1. scroll=5m表示设置scroll_id保留5分钟可用。
2. 使用scroll必须要将from设置为0。默认0
3. size决定后面每次调用_search搜索返回的数量

三、search_after 深分页

scroll 的方式，官方的建议不用于实时的请求（一般用于数据导出），因为每一个 scroll_id 不仅会占用大量的资源，而且会生成历史快照，对于数据的变更不会反映到快照上。

search_after 分页的方式是根据上一页的最后一条数据来确定下一页的位置，同时在分页请求的过程中，如果有索引数据的增删改查，这些变更也会实时的反映到游标上。但是需要注意，因为每一页的数据依赖于上一页最后一条数据，所以无法跳页请求。

为了找到每一页最后一条数据，每个文档必须有一个全局唯一值，官方推荐使用 _uid 作为全局唯一值，其实使用业务层的 id 也可以。

GET test/_search
{
 "query": {
 "bool": {
  "filter": [
  {
   "term": {
   "age": 28
   }
  }
  ]
 }
 },
 "size": 20,
 "from": 0,
 "sort": [
 {
  "timestamp": {
  "order": "desc"
  },
  "_id": {
  "order": "desc"
  }
 }
 ]
}

1. 使用search_after必须要设置from=0。
2. 这里我使用timestamp和_id作为唯一值排序。
3. 我们在返回的最后一条数据里拿到sort属性的值传入到search_after。

使用sort返回的值搜索下一页：

GET test/_search
{
 "query": {
 "bool": {
  "filter": [
  {
   "term": {
   "age": 28
   }
  }
  ]
 }
 },
 "size": 10,
 "from": 0,
 "search_after": [
 1541495312521,
 "d0xH6GYBBtbwbQSP0j1A"
 ],
 "sort": [
 {
  "timestamp": {
  "order": "desc"
  },
  "_id": {
  "order": "desc"
  }
 }
 ]
}

 到此这篇关于python 使用elasticsearch 实现翻页的三种方式的文章就介绍到这了,更多相关python elasticsearch 翻页内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！