Elasticsearch——分页查询From&Size VS scroll

朱雀 2021-06-11 15:14 527阅读 0赞

[https://www.cnblogs.com/xing901022/p/5284902.html][https_www.cnblogs.com_xing901022_p_5284902.html]

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。

## from-size"浅"分页 ##

"浅"分页的概念是小博主自己定义的，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。

查询的方法如：

{
        "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。  
通过下图可以看出，刨去一些异常的数据，总体上还是会随着from的增加，消耗时间也会增加。而且数据量越大，效果越明显！

![449064-20160315225923709-2095565417.png][]

也就是说，分页的偏移值越大，执行分页查询时间就会越长！

## scroll“深”分页 ##

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。

API使用方法如：

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

会自动返回一个\_scroll\_id，通过这个id可以继续查询（实际上这个ID会很长哦！）：

curl -XGET  'localhost:9200/_search/scroll?scroll=1m&scroll_id=c2Nhbjs2OzM0NDg1ODpzRlBLc0FXNlNyNm5JWUc1'

注意，我在使用1.4版本的ES时，只支持把参数放在URL路径里面，不支持在JSON body中使用。

有个很有意思的事情，细心的会发现，这个ID其实是通过base64编码的：

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

如果使用解码工具可以看到：

queryThenFetch;16;2275:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2274:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2280:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2281:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2283:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2282:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2286:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2287:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2289:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2284:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2285:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2288:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2276:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2277:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2278:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;2279:vtXKJ8lnQImdiwcDtPT-kA;0;

虽然搞不清楚里面是什么内容，但是看到了一堆规则的键值对，总是让人兴奋一下！

## 测试from&size VS scroll的性能 ##

首先呢，需要在java中引入elasticsearch-jar，比如使用maven：

<dependency>
        <groupId>org.elasticsearch</groupId>
        <artifactId>elasticsearch</artifactId>
        <version>1.4.4</version>
    </dependency>

然后初始化一个client对象：

private static TransportClient client;
        private static String INDEX = "index_name";
        private static String TYPE = "type_name";
        
        public static TransportClient init(){
            Settings settings = ImmutableSettings.settingsBuilder()
                     .put("client.transport.sniff", true)
                     .put("cluster.name", "cluster_name")
                     .build();
            client = new TransportClient(settings).addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress("localhost",9300));
            return client;
        }
        public static void main(String[] args) {
            TransportClient client = init();
            //这样就可以使用client执行查询了
        }

然后就是创建两个查询过程了 ，下面是from-size分页的执行代码：

System.out.println("from size 模式启动！");
    Date begin = new Date();
    long count = client.prepareCount(INDEX).setTypes(TYPE).execute().actionGet().getCount();
    SearchRequestBuilder requestBuilder = client.prepareSearch(INDEX).setTypes(TYPE).setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery());
    for(int i=0,sum=0; sum<count; i++){
        SearchResponse response = requestBuilder.setFrom(i).setSize(50000).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()));

下面是scroll分页的执行代码，注意啊！scroll里面的size是相对于每个分片来说的，所以实际返回的数量是：`分片的数量*size`

System.out.println("scroll 模式启动！");
    begin = new Date();
    SearchResponse scrollResponse = client.prepareSearch(INDEX)
        .setSearchType(SearchType.SCAN).setSize(10000).setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(1)) 
        .execute().actionGet();  
    count = scrollResponse.getHits().getTotalHits();//第一次不返回数据
    for(int i=0,sum=0; sum<count; i++){
        scrollResponse = client.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()));

我这里总的数据有33万多，分别以每页5000,10000,50000的数据量请求，得到如下的执行时间：

![449064-20160316104053459-1954636135.png][]

可以看到仅仅30万，就相差接近一倍的性能，更何况是如今的大数据环境...因此，如果想要对全量数据进行操作，快换掉fromsize,使用scroll吧！

## 参考 ##

[1 简书:elasticsearch 的滚动（scroll）][1 _elasticsearch _scroll]  
[2 16php:Elasticsearch Scroll API详解][2 16php_Elasticsearch Scroll API]  
[3 elastic:from-size查询][3 elastic_from-size]  
[4 elastic:scroll query][4 elastic_scroll query]

[https_www.cnblogs.com_xing901022_p_5284902.html]: https://www.cnblogs.com/xing901022/p/5284902.html
[449064-20160315225923709-2095565417.png]: /images/20210527/cb228f44f4d34df38caf8e730f532dec.png
[449064-20160316104053459-1954636135.png]: /images/20210527/9106e538139e410c8947429fe16c9df3.png
[1 _elasticsearch _scroll]: http://www.jianshu.com/p/14aa8b09c789
[2 16php_Elasticsearch Scroll API]: http://www.16php.com/archives/380
[3 elastic_from-size]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-request-from-size.html
[4 elastic_scroll query]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-request-scroll.html