ElasticSearch深度分页原理及解决方案

ElasticSearch 在实现深度分页时会遇到性能问题，因为它需要遍历大量的数据。这种方式并不高效，因为它会消耗大量的资源。

解决方案：

1. 使用 search\_after 方法：

   search\_after 是一种分页方式，它依赖于上一次查询结果的最后一条记录的排序值（\_score或者指定的sort值）。下一次查询时，使用这个值作为 search\_after 参数的值，然后再请求 top N 条记录。

   示例代码：

   
   
   
   from elasticsearch import Elasticsearch
    
   es = Elasticsearch()
    
   # 第一次查询
   first_query_response = es.search(
       index='your_index',
       size=10,
       body={
           'query': {
               'match_all': {}
           },
           'sort': [
               {'your_field': 'asc'}
           ]
       }
   )
    
   # 获取下一次查询需要用到的排序字段值
   search_after = first_query_response['hits']['hits'][-1]['sort']
    
   # 第二次查询
   second_query_response = es.search(
       index='your_index',
       size=10,
       body={
           'query': {
               'match_all': {}
           },
           'sort': [
               {'your_field': 'asc'}
           ],
           'search_after': search_after
       }
   )

2. 使用 scroll 方法：

   scroll API 用于保持一个搜索的状态，而这个状态可以在之后的任何时间进行查询，这样就可以进行深度分页。

   示例代码：

   
   
   
   from elasticsearch import Elasticsearch
    
   es = Elasticsearch()
    
   # 初始化 scroll
   res = es.search(
       index='your_index',
       size=1000,
       scroll='5m',  # 保持 scroll 的时间
       body={
           'query': {
               'match_all': {}
           }
       }
   )
    
   # 获取 scroll_id
   scroll_id = res['_scroll_id']
    
   # 获取初始的数据
   hits = res['hits']['hits']
    
   # 在之后的查询中使用 scroll 来获取更多的数据
   while len(hits) > 0:
       res = es.scroll(
           scroll_id=scroll_id,
           scroll='5m'  # 保持 scroll 的时间
       )
    
       hits = res['hits']['hits']
       # 处理 hits...

注意：

• 在使用 search\_after 或 scroll 时，尽量减少 size 的值，因为太大的 size 会占用更多的内存。
• 尽可能地减少每页的大小，只取所需数据。
• 使用 scroll 时，要注意设置合理的 scroll 参数，避免大量的内存占用。