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在 Elasticsearch 中，分页是一个常见的需求，但传统的分页方式（如
from 和 size）在处理大数据集时存在性能问题。以下是 Elasticsearch 分页的常见问题及正确的分页方法：1.传统分页的问题
（1）深度分页性能差
- 使用
from和size进行分页时，Elasticsearch 需要从每个分片中获取from + size条数据，然后在协调节点上对所有分片的结果进行排序和截取。
- 当
from值很大时（如from: 10000, size: 10），会导致大量的数据传输和排序操作，严重影响性能。
（2）内存消耗高
- 深度分页需要在内存中存储大量数据，可能导致内存溢出（OOM）。
（3）结果不一致
- 在分页过程中，如果索引有更新（如文档新增或删除），可能会导致分页结果不一致。
2.正确的分页方法
为了避免上述问题，可以采用以下几种分页方式：
2.1.使用 search_after
search_after是一种基于游标的分页方式，适合深度分页场景。
- 它通过指定上一页的排序值（Sort Value）来获取下一页的数据，避免了全局排序的性能问题。
示例：
获取第一页后，使用最后一行的排序值作为
search_after 参数：优点：
- 性能高，适合深度分页。
- 结果一致性好。
缺点：
- 需要指定唯一的排序字段（如
_id）。
2.2.使用 Scroll API
- Scroll API 是一种基于快照的分页方式，适合需要遍历大量数据的场景。
- 它会在第一次查询时创建一个快照，后续分页基于快照进行。
示例：
获取下一页数据：
优点：
- 适合遍历大量数据。
- 结果一致性好。
缺点：
- 快照会占用资源，不适合实时查询。
- 需要手动清理 Scroll 上下文。
2.3.使用 Point in Time (PIT)
- Point in Time (PIT) 是 Elasticsearch 7.10 引入的功能，结合
search_after使用，适合实时分页。
- 它会在查询时创建一个时间点（Point in Time），确保分页过程中数据一致性。
示例：
创建 PIT：
使用 PIT 和
search_after 分页：优点：
- 结果一致性好。
- 适合实时分页。
缺点：
- 需要手动管理 PIT 的生命周期。
2.4.限制分页深度
- 如果业务场景允许，可以限制分页深度（如只允许查看前 1000 条数据）。
- 通过业务逻辑或前端限制，避免用户请求过深的分页。
3.分页方法的选择
- 浅分页（如
from: 0, size: 10）：使用from和size。
- 深度分页：使用
search_after或 Scroll API。
- 实时分页：使用 Point in Time (PIT) 结合
search_after。
4.分页优化建议
- 避免深度分页：尽量使用
search_after或 Scroll API。
- 合理设置分页大小：避免一次性获取过多数据。
- 使用唯一排序字段：确保排序字段的唯一性（如
_id），避免分页结果不一致。
- 监控性能：定期监控分页查询的性能，优化查询和索引设计。
通过以上方法，可以有效地解决 Elasticsearch 分页的性能问题，提升查询效率。
- Author:iLikeBug
- URL:http://ilikebug.blog/Elasticsearch/es-page
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