每日一博 | 如何跳过es分页这个坑?

1、分页查询

1.1、 正常分页查询代码如下

假设现在你要查询第100页的10条数据,但是对于es来说,from=1000000,size=100,这时 es需要从各个分片上查询出来10000100条数据,然后汇总计算后从其中取出100条。如果有5个分片则需要查询出来5*10000100条数据,如果现在有一个100个查询请求呢,50亿左右的数据,一条数据2KB,就需要9000G左右的内存,什么样的机器能够支持这么庞大的查询,所以如果你在使用es的分页查询过程中,刚开始翻页可能速度比较快,可能到第一百页查询就需要4-5s,翻到1000页以后,直接报错了。

NativeSearchQueryBuilder query = new NativeSearchQueryBuilder();
        if(!StringUtils.isEmpty(ulqBean.getStartTime()) && !StringUtils.isEmpty(ulqBean.getEndTime())) {
            query.withQuery(QueryBuilders.rangeQuery("logTime").from(ulqBean.getStartTime()).to(ulqBean.getEndTime()));
        }

        if(!StringUtils.isEmpty(ulqBean.getSearch())) {
            BoolQueryBuilder shouldQuery = QueryBuilders.boolQuery()
                    .should(QueryBuilders.wildcardQuery("content", "*" + ulqBean.getSearch() + "*"))
                    .should(QueryBuilders.wildcardQuery("code", "*" + ulqBean.getSearch() + "*"))
                    .should(QueryBuilders.wildcardQuery("name", "*" + ulqBean.getSearch() + "*"));
            query.withQuery(shouldQuery);
        }

        query.withSort(new FieldSortBuilder("logTime").order(SortOrder.DESC));
        if(ulqBean.getPageNo() != null && ulqBean.getPageSize() != null) {
            //es结果从第0页开始算
            query.withPageable(new PageRequest(ulqBean.getPageNo() - 1, ulqBean.getPageSize()));
        }
        NativeSearchQuery build = query.build();
        org.springframework.data.domain.Page<ConductAudits> conductAuditsPage = template.queryForPage(build, ConductAudits.class);
        ulqBean.getPagination().setTotal((int) conductAuditsPage.getTotalElements());
        ulqBean.getPagination().setList(conductAuditsPage.getContent());

1.2、 错误信息

[root@localhost elasticsearch-2.4.6]# curl -XGET 'http://11.12.84.126:9200/_audit_0102/_log_0102/_search?size=2&from=10000&pretty=true'
{
  "error" : {
    "root_cause" : [ {
      "type" : "query_phase_execution_exception",
      "reason" : "Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [10002]. See the scroll api for a more efficient way to request large data sets. This limit can be set by changing the [index.max_result_window] index level parameter."
    } ],
    "type" : "search_phase_execution_exception",
    "reason" : "all shards failed",
    "phase" : "query",
    "grouped" : true,
    "failed_shards" : [ {
      "shard" : 0,
      "index" : "_audit_0102",
      "node" : "f_CQitYESZedx8ZbyZ6bHA",
      "reason" : {
        "type" : "query_phase_execution_exception",
        "reason" : "Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [10002]. See the scroll api for a more efficient way to request large data sets. This limit can be set by changing the [index.max_result_window] index level parameter."
      }
    } ]
  },
  "status" : 500
}

1.3、 修改问题

如果你的数据大小在你的控制范围内,想要进一步深度分页,你可以通过如下命令修改窗口大小:

        "index": {
            "max_result_window": 100000
        }
    }'

2、深度查询问题

但是这只是允许你更进一步深度分页,却没有从根本上解决深度分页的问题,而且随着页码的增加,系统资源占用成指数级上升,很容易就会出现OOM。
这时如果你的产品经理要求你按照常规的做法去分页,你可以很明确的告诉他,你的系统不支持这么深度的分页,翻的越深,性能也就越差。
不过这种深度分页场景在现实中确实存在,有些场景下,我们可以说服产品经理很少有人会翻看很久之前的历史数据,但是有些场景下可能一天都产生几百万。这个时候我们可以根据具体场景具体分析。
3、 利用scroll遍历数据

scroll查询原理是在第一次查询的时候一次性生成一个快照,根据上一次的查询的id来进行下一次的查询,这个就类似于关系型数据库的游标,然后每次滑动都是根据产生的游标id进行下一次查询,这种性能比上面说的分页性能要高出很多,基本都是毫秒级的。 注意:scroll不支持跳页查询。 使用场景:对实时性要求不高的查询,例如微博或者头条滚动查询。 具体java代码实现
3.1、设置查询条件

BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
QueryBuilder builder = QueryBuilders.queryStringQuery("123456").field("code");
boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("logType", "10"))
.must(builder);
3.2、 第一次查询

第一次查询,跟平时的search查询一样需要设置index和type以及查询条件。
如果把查询类型设置成SCAN,那么不能获取结果并且不支持排序,只能获得scrollId,如果使用默认设置或者不设置,那么第一次在获取id的同时也可以获取到查询结果。
这个size大小的意思不是总分页的大小,实际数量应该是:所以实际返回的数量是:分片的数量*size
滚动时间设置是指在这个查询搜索结果的缓存时间,时间不能太久,毕竟内存空间是有限的。
SearchResponse response1 = client.prepareSearch("_audit_0221").setTypes("_log_0221")
.setQuery(boolQueryBuilder)
.setSearchType(.setSearchType(SearchType.DEFAULT))
.setSize(10).setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(5))
.addSort("logTime", SortOrder.DESC)
.execute().actionGet();//第一次查询
for (SearchHit searchHit : response1.getHits().hits()) {
biz handle....;
}
3.3、 第二次查询,循环获取查询结果

while (response1.getHits().hits().length>0) {
for (SearchHit searchHit : response1.getHits().hits()) {
System.out.println(searchHit.getSource().toString());
}
response1 = client.prepareSearchScroll(response1.getScrollId()).setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(5))
.execute().actionGet();
}
如果是一次性的搜索,可以清除查询结果,毕竟可以减少对内存的消耗。

ClearScrollRequest request = new ClearScrollRequest();
request.addScrollId(scrollId);
client.clearScroll(request);
4、 利用scroll-scan遍历数据

使用场景:我有500w用户,需要遍历所有用户发送数据,并且对顺序没有要求,这个时候我们可以使用scroll-scan。

具体使用方式:

4.1、 查询

SearchResponse response = client.prepareSearch("_audit_0221").setTypes("_log_0221")
.setQuery(boolQueryBuilder)
.setSearchType(SearchType.SCAN)
.setSize(5).setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(5))
.addSort("logTime", SortOrder.DESC)
.execute().actionGet();
4.2、 获取结果

SearchResponse response1 = client.prepareSearchScroll(scrollId).setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(5))
.execute().actionGet();

while (response1.getHits().hits().length>0) {
for (SearchHit searchHit : response1.getHits().hits()) {
System.out.println(searchHit.getSource().toString());
}
response1 = client.prepareSearchScroll(response1.getScrollId()).setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(5))
.execute().actionGet();
}
5、 也可以使用如下spring提供的ElasticsearchTemplate分页的查询方式

QueryBuilder builder = QueryBuilders.boolQuery().filter(QueryBuilders.termQuery("code", "123456"));
SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withIndices("_audit_0221")
.withTypes("_log_0221").withQuery(builder).withPageable(new PageRequest(0, 2)).build();
String srollId = template.scan(searchQuery, 100000, false);

    while (true) {
        Page<ConductAudits> scroll = template.scroll(srollId, 1000, ConductAudits.class);
        if(scroll.getContent().size()==0) {
            break;
        }
        List<ConductAudits> content = scroll.getContent();
        for (ConductAudits c: content
             ) {
            System.out.println(JSON.toJSONString(c));
        }
       // System.out.println(JSON.toJSONString(scroll.getContent()+"\r\n"));
        for (ConductAudits conductAudits : scroll.getContent()) {
            System.out.println(JSON.toJSONString(conductAudits+"\r\n"));
        }
    }

6、 scroll和scroll-scan区别

scroll支持排序,scroll-scan不支持排序,是按照索引顺序返回,可以提高查询效率。
scroll-scan第一次查询只支持返回id,没有结果。
7、 总结:

es的分页查询不支持深度分页,如果偏要使用要结合具体业务场景进行使用。不能当成关系型数据库中的分页进行使用。
要想提高产品体验和查询效率不能过于依赖技术,要结合需求进行分析以提高体验,因为很多搜索类产品都不支持深度分页。
如果在不涉及排序的情况下尽量使用scroll-scan,它是按照索引顺序返回,提高效率。
PS:elasticSearch各个版本可能都稍有区别,但是原理相同。本文的很多代码都是基于es 2.4.6
开源中国社区,每日推送最新优质的技术类文章,涵盖外文翻译,软件更新,技术博客等优质内容。关注开源社区简书号,每日获取最新技术资讯,点击下链接阅读原文章。↓↓↓
每日一博 | 如何跳过es分页这个坑?

关注开源中国简书号,获取最新技术资讯!

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,126评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,254评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,445评论 0 341
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,185评论 1 278
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,178评论 5 371
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,970评论 1 284
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,276评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,927评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,400评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,883评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,997评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,646评论 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,213评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,204评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,423评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,423评论 2 352
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,722评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容