Elasticsearch检索之三：官方推荐方案search

Elasticsearch检索之三：官方推荐方案search_after检索实现（golang）

Elasticsearch8.17.0在mac上的安装

Kibana8.17.0在mac上的安装

Elasticsearch检索方案之一：使用from+size实现分页

快速掌握Elasticsearch检索之二：滚动查询(scrool)获取全量数据(golang)

1、search_after检索

在前面的文章介绍了from+size的普通分页查询，以及scroll滚动查询获取全量数据，其弥补了from+size只能检索1W条以内的数据的缺憾，但是滚动查询本身也存在缺陷，当es滚动上下文大于500，则无法再次进行检索，此时search_after应运而生，它是带着使命来的。

2、使用Kibana了解search_after使用方法

说明：本地es中的数据共11000条，doc_id字段从1-11000，方便说明问题。

首先构造一个排序查询：

GET /new_tag_202411/_search
{"size": 10,"sort": [{"doc_id": {"order": "asc"}}]
}

这个检索请求发出后，返回的数据【doc_id】从1开始，每次10条，也就是返回doc_id从1-10的数据，这里着重列出返回的第10条数据：

为什么列出第10条数据，因此search_after需要第10条(检索出的最后一条)数据的sort字段的值作为输入：

GET /new_tag_202411/_search
{"size": 10,"sort": [{"doc_id": {"order": "asc"}}],"search_after": [10] // 将第一个检索请求返回的sort字段的值放入此字段
}

这时，检索返回将从doc_id为11的数据开始返回：

之后再将本次返回的最后一条数据sort字段放入下一次的检索条件中，继续下一次的检索，从此周而复始，直到检索完全部数据，这个逻辑和scroll滚动查询替换scroll_id的道理是一样的。

注意，使用search_after进行查询时，from必须设置为0或者-1，否则会报错：

3、esbuilder自研dsl库支持search_after字段

我自己开发的esbuilder库之前没有支持search_after字段，因为之前不知道这个功能😄😄，库地址：

github.com/liupengh3c/esbuilder

search_after字段为一个数组，数组类型都为常规的整形、字符串，相对来说比较简单，因此在dsl结构体中直接增加该字段：

type dsl struct {QueryDsl    query    `json:"query"`Source      []string `json:"_source,omitempty"`Size        int64    `json:"size,omitempty"`From        int64    `json:"from,omitempty"`OrderItems  []query  `json:"sort,omitempty"`TrackTotal  bool     `json:"track_total_hits,omitempty"`SearchAfter []any    `json:"search_after,omitempty"`
}

之后实现reciver method，支持对该字段进行赋值：

func (dsl *dsl) SetSearchAfter(searchAfter []any) *dsl {dsl.SearchAfter = searchAfterreturn dsl
}

本小节的内容与search_after的使用关系不大，看不明白也没关系，可以跳过，如果想了解的话可以留言，看到后我一定会第一时间回复。

4、利用search_after全量检索的代码实现(golang)

第一步构造一个带有排序的检索请求，排序的字段最好是每个文档的值唯一：

第二步，设计死循环进行查询，同时获取每次检索结果最后一条sort字段的值赋值给search_after字段，直接检索出所有数据：

for {fmt.Println(dslQuery.BuildJson())search := esapi.SearchRequest{Index: []string{"new_tag_202411"},Body:  strings.NewReader(dslQuery.BuildJson()),}resp, err = search.Do(context.Background(), client)if err != nil {fmt.Println("search err:", err.Error())return}err = json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&docs)if err != nil {fmt.Println("decode err:", err.Error())return}if len(docs.Hits.Hits) == 0 {fmt.Println("no more data")break}fmt.Println("检索数据数量:", len(docs.Hits.Hits), "doc_id:", docs.Hits.Hits[len(docs.Hits.Hits)-1].Source["doc_id"])dslQuery.SetSearchAfter(docs.Hits.Hits[len(docs.Hits.Hits)-1].Sort)
}

其中，最重要的一行代码：

dslQuery.SetSearchAfter(docs.Hits.Hits[len(docs.Hits.Hits)-1].Sort)

这行代码是在每轮次中更新search_after参数，否则无法实现滚动查询的效果，无法检索全量数据。

为了方便观察，我们将size设置为1000，每次检索1000条，增加打印dsl语句以及检索到数据量、doc_id值：

从上面的打印可以看到，search_after的值一直在更新，这样才能达到检索全量的目标，doc_id值的变化也可以从侧面看出整个全量检索的过程，目标达成啦~~~~~。

5、全部实例代码

github地址：

https://github.com/liupengh3c/career/blob/main/elastic/search_after/main.go

代码：

package main
import ("context""fmt""os""strings""time""github.com/elastic/go-elasticsearch/v7/esapi""github.com/elastic/go-elasticsearch/v8"jsoniter "github.com/json-iterator/go""github.com/liupengh3c/esbuilder"
)
// 最外层数据结构
type Documents struct {Shards   Shards      `json:"_shards"`Hits     HitOutLayer `json:"hits"`TimedOut bool        `json:"timed_out"`Took     int         `json:"took"`
}
type Shards struct {Failed     int `json:"failed"`Skipped    int `json:"skipped"`Successful int `json:"successful"`Total      int `json:"total"`
}
type HitOutLayer struct {Hits     []Hits  `json:"hits"`MaxScore float64 `json:"max_score"`Total    Total   `json:"total"`
}
type Hits struct {ID     string         `json:"_id"`Index  string         `json:"_index"`Score  float64        `json:"_score"`Source map[string]any `json:"_source"`Type   string         `json:"_type"`Sort   []any          `json:"sort"`
}
type Total struct {Relation string `json:"relation"`Value    int    `json:"value"`
}
func main() {SearchFromSize()
}
func SearchFromSize() {st := time.Now()defer func() {fmt.Println("cost:", time.Since(st).Milliseconds(), "ms")}()var json = jsoniter.ConfigCompatibleWithStandardLibrarydocs := Documents{}cert, _ := os.ReadFile("/Users/liupeng/Documents/study/elasticsearch-8.17.0/config/certs/http_ca.crt")client, err := elasticsearch.NewClient(elasticsearch.Config{Username:  "elastic",Password:  "xpE4DQGWE9bCkoj7WXYE",Addresses: []string{"https://127.0.0.1:9200"},CACert:    cert,})if err != nil {fmt.Println("create client err:", err.Error())return}dslQuery := esbuilder.NewDsl()boolQuery := esbuilder.NewBoolQuery()boolQuery.Filter(esbuilder.NewRangeQuery("doc_id").Gte(1))dslQuery.SetQuery(boolQuery)dslQuery.SetFrom(0)dslQuery.SetSize(1000)dslQuery.SetOrder(esbuilder.NewSortQuery("doc_id", "asc"))dsl := dslQuery.BuildJson()search := esapi.SearchRequest{Index: []string{"new_tag_202411"},Body:  strings.NewReader(dsl),}resp, err := search.Do(context.Background(), client)if err != nil {fmt.Println("search err:", err.Error())return}err = json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&docs)if err != nil {fmt.Println("decode err:", err.Error())return}fmt.Println(docs.Hits.Hits[len(docs.Hits.Hits)-1].Sort)dslQuery.SetSearchAfter(docs.Hits.Hits[len(docs.Hits.Hits)-1].Sort)for {fmt.Println(dslQuery.BuildJson())search := esapi.SearchRequest{Index: []string{"new_tag_202411"},Body:  strings.NewReader(dslQuery.BuildJson()),}resp, err = search.Do(context.Background(), client)if err != nil {fmt.Println("search err:", err.Error())return}err = json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&docs)if err != nil {fmt.Println("decode err:", err.Error())return}if len(docs.Hits.Hits) == 0 {fmt.Println("no more data")break}fmt.Println("检索数据数量:", len(docs.Hits.Hits), "doc_id:", docs.Hits.Hits[len(docs.Hits.Hits)-1].Source["doc_id"])dslQuery.SetSearchAfter(docs.Hits.Hits[len(docs.Hits.Hits)-1].Sort)}
}