基于scroll滚动技术实现大数据量搜索
如果一次性要查出来比如10万条数据，那么性能会很差，此时一般会采取用scroll滚动查询，一批一批的查，直到所有数据都查询完为止。
-
scroll搜索会在第一次搜索的时候，保存一个当时的视图快照，之后只会基于该旧的视图快照提供数据搜索，如果这个期间数据变更，是不会让用户看到的
-
采用基于_doc（不使用_score）进行排序的方式，性能较高
-
每次发送scroll请求，我们还需要指定一个scroll参数，指定一个时间窗口，每次搜索请求只要在这个事件窗口内能完成就可以了
# sort默认是相关度排序（"sort":[{"FIELD":{"order":"desc"}}]）,不按_score排序，按_doc排序 # size设置的是这批查三条 # 第一次查询会生成快照 GET /lib3/user/_search?scroll=1m #这一批查询在一分钟内完成 {"query":{"match":{}},"sort":[ "_doc"],"size":3 }# 第二次查询通过第一次的快照ID来查询，后面以此类推 GET /_search/scroll {"scroll":"1m","scroll_id":"DnF1ZXJ5VGhIbkXIdGNoAwAAAAAAAAAdFkEwRENOVTdnUUJPWVZUd1p2WE5hV2cAAAAAAAAAHhZBMERDTIU3Z1FCT1|WVHdadIhOYVdnAAAAAAAAAB8WQTBEQ05VN2dRQk9ZVIR3WnZYTmFXZw==" }
基于 scroll 解决深度分页问题
原理上是对某次查询生成一个游标 scroll_id ， 后续的查询只需要根据这个游标去取数据，直到结果集中返回的 hits 字段为空，就表示遍历结束。
注意：scroll_id 的生成可以理解为建立了一个临时的历史快照，在此之后的增删改查等操作不会影响到这个快照的结果。
使用 curl 进行分页读取过程如下：
-
先获取第一个 scroll_id，url 参数包括 /index/_type/ 和 scroll，scroll 字段指定了scroll_id 的有效生存期，以分钟为单位，过期之后会被es 自动清理。如果文档不需要特定排序，可以指定按照文档创建的时间返回会使迭代更高效。
GET /product/info/_search?scroll=2m {"query":{"match_all":{}},"sort":["_doc"] }# 返回结果 {"_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhIbkXIdGNoAwAAAAAAAAAdFkEwRENOVTdnUUJPWVZUd1p2WE5hV2cAAAAAAAAAHhZBMERDTIU3Z1FCT1|WVHdadIhOYVdnAAAAAAAAAB8WQTBEQ05VN2dRQk9ZVIR3WnZYTmFXZw==","took": 1,"timed_out": false,"_shards": {"total": 1,"successful": 1,"failed": 0},"hits":{...} } -
后续的文档读取上一次查询返回的scroll_id 来不断的取下一页，如果srcoll_id 的生存期很长，那么每次返回的 scroll_id 都是一样的，直到该 scroll_id 过期，才会返回一个新的 scroll_id。请求指定的 scroll_id 时就不需要 /index/_type 等信息了。每读取一页都会重新设置 scroll_id 的生存时间，所以这个时间只需要满足读取当前页就可以，不需要满足读取所有的数据的时间，1 分钟足以。
GET /product/info/_search?scroll=DnF1ZXJ5VGhIbkXIdGNoAwAAAAAAAAAdFkEwRENOVTdnUUJPWVZUd1p2WE5hV2cAAAAAAAAAHhZBMERDTIU3Z1FCT1|WVHdadIhOYVdnAAAAAAAAAB8WQTBEQ05VN2dRQk9ZVIR3WnZYTmFXZw== {"query":{"match_all":{}},"sort":["_doc"] }# 返回结果 {"_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhIbkXIdGNoAwAAAAAAAAAdFkEwRENOVTdnUUJPWVZUd1p2WE5hV2cAAAAAAAAAHhZBMERDTIU3Z1FCT1|WVHdadIhOYVdnAAAAAAAAAB8WQTBEQ05VN2dRQk9ZVIR3WnZYTmFXZw==","took": 106,"_shards": {"total": 1,"successful": 1,"failed": 0},"hits": {"total": 22424,"max_score": 1.0,"hits": [{"_index": "product","_type": "info","_id": "did-519392_pdid-2010","_score": 1.0,"_routing": "519392","_source": {....}}]} } -
所有文档获取完毕之后，需要手动清理掉 scroll_id 。虽然es 会有自动清理机制，但是 srcoll_id 的存在会耗费大量的资源来保存一份当前查询结果集映像，并且会占用文件描述符。所以用完之后要及时清理。使用 es 提供的 CLEAR_API 来删除指定的 scroll_id。
# 删掉指定的多个 srcoll_id DELETE /_search/scroll -d {"scroll_id":["cXVlcnlBbmRGZXRjaDsxOzg3OTA4NDpTQzRmWWkwQ1Q1bUlwMjc0WmdIX2ZnOzA7"] }# 删除掉所有索引上的 scroll_id DELETE /_search/scroll/_all# 查询当前所有的scroll 状态 GET /_nodes/stats/indices/_search?pretty# 返回结果 {"cluster_name" : "200.200.107.232","nodes" : {"SC4fYi0CT5mIp274ZgH_fg" : {"timestamp" : 1514346295736,"name" : "200.200.107.232","transport_address" : "200.200.107.232:9300","host" : "200.200.107.232","ip" : [ "200.200.107.232:9300", "NONE" ],"indices" : {"search" : {"open_contexts" : 0,"query_total" : 975758,"query_time_in_millis" : 329850,"query_current" : 0,"fetch_total" : 217069,"fetch_time_in_millis" : 84699,"fetch_current" : 0,"scroll_total" : 5348,"scroll_time_in_millis" : 92712468,"scroll_current" : 0}}}} }
基于 search_after 实现深度分页
search_after 是 ES5.0 及之后版本提供的新特性，search_after 有点类似 scroll，但是和 scroll 又不一样，它提供一个活动的游标，通过上一次查询最后一条数据来进行下一次查询。
search_after 分页的方式和 scroll 有一些显著的区别，首先它是根据上一页的最后一条数据来确定下一页的位置，同时在分页请求的过程中，如果有索引数据的增删改查，这些变更也会实时的反映到游标上。
-
第一页的请求和正常的请求一样。
GET /order/info/_search {"size": 10,"query": {"match_all" : {}},"sort": [{"date": "asc"}] }# 返回结果 {"_index": "zmrecall","_type": "recall","_id": "60310505115909","_score": null,"_source": {..."date": 1545037514},"sort": [1545037514]} -
第二页的请求，使用第一页返回结果的最后一个数据的值，加上 search_after 字段来取下一页。注意：使用 search_after 的时候要将 from 置为 0 或 -1。
curl -XGET 127.0.0.1:9200/order/info/_search {"size": 10,"query": {"match_all" : {}},"search_after": [1463538857], # 这个值与上次查询最后一条数据的sort值一致，支持多个"sort": [{"date": "asc"}] }
注意：
- 如果 search_after 中的关键字为654，那么654323的文档也会被搜索到，所以在选择 search_after 的排序字段时需要谨慎，可以使用比如文档的id或者时间戳等。
- search_after 适用于深度分页+ 排序，因为每一页的数据依赖于上一页最后一条数据，所以无法跳页请求。
- 返回的始终是最新的数据，在分页过程中数据的位置可能会有变更。这种分页方式更加符合 moa 的业务场景。
