Elasticsearch——分页查询From&Size VS scroll

主要有两种方式

from/size

from

 偏移，默认为0

size

 返回的结果数，默认为10

在数据量不大的情况下我们一般会使用

from/size

，而在深度分页的情况下效率极低，该命令会把

from+size

条记录全部加在到内存中，对结果返回前进行全局排序，然后丢弃掉范围外的结果，并且每次执行都会重复这样的操作，运行速度极慢而且往往还会造成es内存不足而挂掉。

从index 

A

的type 

B

中搜索出从0开始的1w条数据:

curl -XGET "hostname:9200/A/B/_search?from=0&size=10000"

理解深度分页为什么慢

让我们假设在一个有5个主分片的索引中搜索。当我们请求结果的第一页（结果1到10）时，每个分片产生自己最顶端10个结果然后返回它们给请求节点(requesting node)，它再排序这所有的50个结果以选出顶端的10个结果。

现在假设我们请求第1000页——结果10001到10010。工作方式都相同，不同的是每个分片都必须产生顶端的10010个结果。然后请求节点排序这50050个结果并丢弃50040个！

在分布式系统中，排序结果的花费随着分页的深入而成倍增长。

ps: 我曾经在一个14亿条记录的type中使用from/size进行分页，多么痛的领悟。。。

scan/scroll

scan（扫描）搜索类型是和scroll（滚屏）API一起使用来从es里高效地取回巨大数量的结果而不需要付出深分页的代价。

scroll

 做一个初始阶段搜索并且持续批量从es里拉取结果直到没有结果剩下，类似传统数据库里的cursors。

scan

 es查询将不再进行排序。

因为size作用在每个shard上，所以每次GET的数据量为

shard_num*size

条:

curl -XGET "hostname:9200/A/B/_search?search_type=scan&scroll=5m&size=200000"

将会返回一个过期时间为5分钟scroll_id

"_scroll_id" :
"c2Nhbjs1OzkwODg5OmEta2lMZlJJUmFxMDVvdWNLWXR0dUE7NDI5NTA1OnF
jcVZSQUdnU3hpdy15XzRYT0lYWVE7OTA4OTA6YS1raUxmUklSYXEwNW91Y0tZ
dHR1QTs5MDg5MTphLWtpTGZSSVJhcTA1b3VjS1l0dHVBOzkwODkyOmEta2l
MZlJJUmFxMDVvdWNLWXR0dUE7MTt0b3RhbF9oaXRzOjE0NDk0MDM4NTI7"

根据该scroll_id从es中检索数据，每次调用都会检索下一批数据，并将scroll_id的过期时间重置为5m，直到所有数据检索完毕或者scroll_id过期:

curl -XGET "hostname:9200/_search/scroll?scroll=5m" -d
'c2Nhbjs1OzkwODg5OmEta2lMZlJJUmFxMDVvdWNLWXR0dUE7NDI5NTA1OnFjc
VZSQUdnU3hpdy15XzRYT0lYWVE7OTA4OTA6YS1raUxmUklSYXEwNW91Y0tZdHR1QTs5
MDg5MTphLWtpTGZSSVJhcTA1b3VjS1l0dHVBOzkwODkyOmEta2lMZlJJUmFxMDVvdWNLWXR
0dUE7MTt0b3RhbF9oaXRzOjE0NDk0MDM4NTI7'

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，如果要实现分页查询该怎么办呢？

更多内容参考Elasticsearch资料汇总

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！

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：



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）
2 16php:Elasticsearch Scroll API详解
3 elastic:from-size查询
4 elastic:scroll query