elasticsearch 深度分页查询 Search_after（图文教程）

在Elasticsearch中，深度分页通常不是一个好主意，因为它会对集群的性能产生负面影响。然而，如果你确实需要进行深度分页查询，可以使用search_after功能。search_after是基于前一次查询返回的最后一个文档的排序值来进行查询的，从而避免了常规分页可能产生的问题。

以下是使用search_after进行查询的基本步骤：

1. 执行一个正常的查询，获取文档，但不指定分页参数（size）。
2. 记录返回的文档中最后一个的sort值（排序值）。
3. 在下一个查询中，将这个sort值作为search_after的参数。
4. 重复步骤2和3，每次查询都会跳过前面已经看过的文档，直到获取到所需数量的文档。

下面是一个使用Python的Elasticsearch客户端进行search_after查询的示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 查询的索引
index_name = 'your_index'
 
# 查询的sort值，初始化为None
search_after = None
 
# 查询的大小
size = 10
 
# 查询体
query = {
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": ["_id"]  # 假设我们根据_id排序
}
 
# 使用search_after进行分页
while True:
    # 如果这是第一次查询，initial_search_after应为None
    if search_after is None:
        initial_search_after = None
    else:
        initial_search_after = search_after
 
    # 执行搜索
    response = es.search(
        index=index_name,
        size=size,
        body=query,
        search_after=initial_search_after
    )
 
    # 获取文档
    documents = response['hits']['hits']
 
    # 检查是否已经获取了所有文档
    if len(documents) == 0:
        break
 
    # 更新search_after的值
    search_after = documents[-1]['sort']
 
    # 处理文档
    for doc in documents:
        print(doc)
 
    # 这里可以添加退出循环的条件，例如达到所需的文档数量
    # 如果满足条件则跳出循环，否则继续下一轮查询

请注意，这个例子假设你根据_id字段排序，并且每个文档的_id是唯一的。在实际应用中，你需要根据你的索引的实际情况来调整查询体中的sort字段和查询参数。