ElasticSearch 深度分页详解

来源 | OSCHINA 社区

作者 | 京东云开发者-何守优

原文链接：https://my.oschina.net/u/4090830/blog/5593128

1 前言

ElasticSearch 是一个实时的分布式搜索与分析引擎，常用于大量非结构化数据的存储和快速检索场景，具有很强的扩展性。纵使其有诸多优点，在搜索领域远超关系型数据库，但依然存在与关系型数据库同样的深度分页问题，本文就此问题做一个实践性分析探讨

2 from + size 分页方式

from + size 分页方式是 ES 最基本的分页方式，类似于关系型数据库中的 limit 方式。from 参数表示：分页起始位置；size 参数表示：每页获取数据条数。例如：

GET /wms_order_sku/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 10,
"size": 20
}

该条 DSL 语句表示从搜索结果中第 10 条数据位置开始，取之后的 20 条数据作为结果返回。这种分页方式在 ES 集群内部是如何执行的呢？

在 ES 中，搜索一般包括 2 个阶段，Query 阶段和 Fetch 阶段，Query 阶段主要确定要获取哪些 doc，也就是返回所要获取 doc 的 id 集合，Fetch 阶段主要通过 id 获取具体的 doc。

2.1 Query 阶段

如上图所示，Query 阶段大致分为 3 步：

• 第一步：Client 发送查询请求到 Server 端，Node1 接收到请求然后创建一个大小为 from + size 的优先级队列用来存放结果，此时 Node1 被称为 coordinating node（协调节点）；

• 第二步：Node1 将请求广播到涉及的 shard 上，每个 shard 内部执行搜索请求，然后将执行结果存到自己内部的大小同样为 from+size 的优先级队列里；

• 第三步：每个 shard 将暂存的自身优先级队列里的结果返给 Node1，Node1 拿到所有 shard 返回的结果后，对结果进行一次合并，产生一个全局的优先级队列，存在 Node1 的优先级队列中。（如上图中，Node1 会拿到 (from + size) * 6 条数据，这些数据只包含 doc 的唯一标识_id 和用于排序的_score，然后 Node1 会对这些数据合并排序，选择前 from + size 条数据存到优先级队列）；

2.2 Fetch 阶段

如上图所示，当 Query 阶段结束后立马进入 Fetch 阶段，Fetch 阶段也分为 3 步：

• 第一步：Node1 根据刚才合并后保存在优先级队列中的 from+size 条数据的 id 集合，发送请求到对应的 shard 上查询 doc 数据详情；

• 第二步：各 shard 接收到查询请求后，查询到对应的数据详情并返回为 Node1；（Node1 中的优先级队列中保存了 from + size 条数据的_id，但是在 Fetch 阶段并不需要取回所有数据，只需要取回从 from 到 from + size 之间的 size 条数据详情即可，这 size 条数据可能在同一个 shard 也可能在不同的 shard，因此 Node1 使用 multi-get 来提高性能）

• 第三步：Node1 获取到对应的分页数据后，返回给 Client；

2.3 ES 示例

依据上述我们对 from + size 分页方式两阶段的分析会发现，假如起始位置 from 或者页条数 size 特别大时，对于数据查询和 coordinating node 结果合并都是巨大的性能损耗。

例如：索引 wms_order_sku 有 1 亿数据，分 10 个 shard 存储，当一个请求的 from = 1000000， size = 10。在 Query 阶段，每个 shard 就需要返回 1000010 条数据的_id 和_score 信息，而 coordinating node 就需要接收 10 * 1000010 条数据，拿到这些数据后需要进行全局排序取到前 1000010 条数据的_id 集合保存到 coordinating node 的优先级队列中，后续在 Fetch 阶段再去获取那 10 条数据的详情返回给客户端。

分析：这个例子的执行过程中，在 Query 阶段会在每个 shard 上均有巨大的查询量，返回给 coordinating node 时需要执行大量数据的排序操作，并且保存到优先级队列的数据量也很大，占用大量节点机器内存资源。

2.4 实现示例

private SearchHits getSearchHits(BoolQueryBuilder queryParam, int from, int size, String orderField) {
SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = this.prepareSearch();
searchRequestBuilder.setQuery(queryParam).setFrom(from).setSize(size).setExplain(false);
if (StringUtils.isNotBlank(orderField)) {
searchRequestBuilder.addSort(orderField, SortOrder.DESC);
}
log.info("getSearchHits searchBuilder:{}", searchRequestBuilder.toString());
SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.execute().actionGet();
log.info("getSearchHits searchResponse:{}", searchResponse.toString());
return searchResponse.getHits();
}

2.5 小结

其实 ES 对结果窗口的返回数据有默认 10000 条的限制（参数：index.max_result_window = 10000），当 from + size 的条数大于 10000 条时 ES 提示可以通过 scroll 方式进行分页，非常不建议调大结果窗口参数值。

3 Scroll 分页方式

scroll 分页方式类似关系型数据库中的 cursor（游标），首次查询时会生成并缓存快照，返回给客户端快照读取的位置参数（scroll_id），后续每次请求都会通过 scroll_id 访问快照实现快速查询需要的数据，有效降低查询和存储的性能损耗。

3.1 执行过程

scroll 分页方式在 Query 阶段同样也是 coordinating node 广播查询请求，获取、合并、排序其他 shard 返回的数据_id 集合，不同的是 scroll 分页方式会将返回数据_id 的集合生成快照保存到 coordinating node 上。Fetch 阶段以游标的方式从生成的快照中获取 size 条数据的_id，并去其他 shard 获取数据详情返回给客户端，同时将下一次游标开始的位置标识_scroll_id 也返回。这样下次客户端发送获取下一页请求时带上 scroll_id 标识，coordinating node 会从 scroll_id 标记的位置获取接下来 size 条数据，同时再次返回新的游标位置标识 scroll_id，这样依次类推直到取完所有数据。

3.2 ES 示例

第一次查询时不需要传入_scroll_id，只要带上 scroll 的过期时间参数（scroll=1m）、每页大小（size）以及需要查询数据的自定义条件即可，查询后不仅会返回结果数据，还会返回_scroll_id。

GET /wms_order_sku2021_10/_search?scroll=1m
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"shipmentOrderCreateTime": {
"gte": "2021-10-04 00:00:00",
"lt": "2021-10-15 00:00:00"
}
}
}
]
}
},
"size": 20
}

第二次查询时不需要指定索引，在 JSON 请求体中带上前一个查询返回的 scroll_id，同时传入 scroll 参数，指定刷新搜索结果的缓存时间（上一次查询缓存 1 分钟，本次查询会再次重置缓存时间为 1 分钟）

GET /_search/scroll
{
"scroll":"1m",
"scroll_id" : "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoIAAAAAJFQdUKFllGc2E4Y2tEUjR5VkpKbkNtdDFMNFEAAAACJj74YxZmSWhNM2tVbFRiaU9VcVpDUWpKSGlnAAAAAiY--F4WZkloTTNrVWxUYmlPVXFaQ1FqSkhpZwAAAAJMQKhIFmw2c1hwVFk1UXppbDhZcW1za2ZzdlEAAAACRUHVCxZZRnNhOGNrRFI0eVZKSm5DbXQxTDRRAAAAAkxAqEcWbDZzWHBUWTVRemlsOFlxbXNrZnN2UQAAAAImPvhdFmZJaE0za1VsVGJpT1VxWkNRakpIaWcAAAACJ-MhBhZOMmYzWVVMbFIzNkdnN1FwVXVHaEd3AAAAAifjIQgWTjJmM1lVTGxSMzZHZzdRcFV1R2hHdwAAAAIn4yEHFk4yZjNZVUxsUjM2R2c3UXBVdUdoR3cAAAACJ5db8xZxeW5NRXpHOFR0eVNBOHlOcXBGbWdRAAAAAifjIQkWTjJmM1lVTGxSMzZHZzdRcFV1R2hHdwAAAAJFQdUMFllGc2E4Y2tEUjR5VkpKbkNtdDFMNFEAAAACJj74YhZmSWhNM2tVbFRiaU9VcVpDUWpKSGlnAAAAAieXW_YWcXluTUV6RzhUdHlTQTh5TnFwRm1nUQAAAAInl1v0FnF5bk1Fekc4VHR5U0E4eU5xcEZtZ1EAAAACJ5db9RZxeW5NRXpHOFR0eVNBOHlOcXBGbWdRAAAAAkVB1Q0WWUZzYThja0RSNHlWSkpuQ210MUw0UQAAAAImPvhfFmZJaE0za1VsVGJpT1VxWkNRakpIaWcAAAACJ-MhChZOMmYzWVVMbFIzNkdnN1FwVXVHaEd3AAAAAkVB1REWWUZzYThja0RSNHlWSkpuQ210MUw0UQAAAAImPvhgFmZJaE0za1VsVGJpT1VxWkNRakpIaWcAAAACTECoShZsNnNYcFRZNVF6aWw4WXFtc2tmc3ZRAAAAAiY--GEWZkloTTNrVWxUYmlPVXFaQ1FqSkhpZwAAAAJFQdUOFllGc2E4Y2tEUjR5VkpKbkNtdDFMNFEAAAACRUHVEBZZRnNhOGNrRFI0eVZKSm5DbXQxTDRRAAAAAiY--GQWZkloTTNrVWxUYmlPVXFaQ1FqSkhpZwAAAAJFQdUPFllGc2E4Y2tEUjR5VkpKbkNtdDFMNFEAAAACJj74ZRZmSWhNM2tVbFRiaU9VcVpDUWpKSGlnAAAAAkxAqEkWbDZzWHBUWTVRemlsOFlxbXNrZnN2UQAAAAInl1v3FnF5bk1Fekc4VHR5U0E4eU5xcEZtZ1EAAAACTECoRhZsNnNYcFRZNVF6aWw4WXFtc2tmc3ZR"
}

3.3 实现示例

protected <T> Page<T> searchPageByConditionWithScrollId(BoolQueryBuilder queryParam, Class<T> targetClass, Page<T> page) throws IllegalAccessException, InstantiationException, InvocationTargetException {
SearchResponse scrollResp = null;
String scrollId = ContextParameterHolder.get("scrollId");
if (scrollId != null) {
scrollResp = getTransportClient().prepareSearchScroll(scrollId).setScroll(new TimeValue(60000)).execute()
.actionGet();
} else {
logger.info("基于scroll的分页查询，scrollId为空");
scrollResp = this.prepareSearch()
.setSearchType(SearchType.QUERY_AND_FETCH)
.setScroll(new TimeValue(60000))
.setQuery(queryParam)
.setSize(page.getPageSize()).execute().actionGet();
ContextParameterHolder.set("scrollId", scrollResp.getScrollId());
}
SearchHit[] hits = scrollResp.getHits().getHits();
List<T> list = new ArrayList<T>(hits.length);
for (SearchHit hit : hits) {
T instance = targetClass.newInstance();
this.convertToBean(instance, hit);
list.add(instance);
}
page.setTotalRow((int) scrollResp.getHits().getTotalHits());
page.setResult(list);
return page;
}

3.4 小结

scroll 分页方式的优点就是减少了查询和排序的次数，避免性能损耗。缺点就是只能实现上一页、下一页的翻页功能，不兼容通过页码查询数据的跳页，同时由于其在搜索初始化阶段会生成快照，后续数据的变化无法及时体现在查询结果，因此更加适合一次性批量查询或非实时数据的分页查询。

启用游标查询时，需要注意设定期望的过期时间（scroll = 1m），以降低维持游标查询窗口所需消耗的资源。注意这个过期时间每次查询都会重置刷新为 1 分钟，表示游标的闲置失效时间（第二次以后的查询必须带 scroll = 1m 参数才能实现）

4 Search After 分页方式

Search After 分页方式是 ES 5 新增的一种分页查询方式，其实现的思路同 Scroll 分页方式基本一致，通过记录上一次分页的位置标识，来进行下一次分页数据的查询。相比于 Scroll 分页方式，它的优点是可以实时体现数据的变化，解决了查询快照导致的查询结果延迟问题。

4.1 执行过程

Search After 方式也不支持跳页功能，每次查询一页数据。第一次每个 shard 返回一页数据（size 条），coordinating node 一共获取到 shard 数 * size 条数据 ， 接下来 coordinating node 在内存中进行排序，取出前 size 条数据作为第一页搜索结果返回。当拉取第二页时，不同于 Scroll 分页方式，Search After 方式会找到第一页数据被拉取的最大值，作为第二页数据拉取的查询条件。

这样每个 shard 还是返回一页数据（size 条），coordinating node 获取到 shard 数 * size 条数据进行内存排序，取得前 size 条数据作为全局的第二页搜索结果。
后续分页查询以此类推…

4.2 ES 示例

第一次查询只传入排序字段和每页大小 size

GET /wms_order_sku2021_10/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"shipmentOrderCreateTime": {
"gte": "2021-10-12 00:00:00",
"lt": "2021-10-15 00:00:00"
}
}
}
]
}
},
"size": 20,
"sort": [
{
"_id": {
"order": "desc"
}
},{
"shipmentOrderCreateTime":{
"order": "desc"
}
}
]
}

接下来每次查询时都带上本次查询的最后一条数据的 _id 和 shipmentOrderCreateTime 字段，循环往复就能够实现不断下一页的功能

GET /wms_order_sku2021_10/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"shipmentOrderCreateTime": {
"gte": "2021-10-12 00:00:00",
"lt": "2021-10-15 00:00:00"
}
}
}
]
}
},
"size": 20,
"sort": [
{
"_id": {
"order": "desc"
}
},{
"shipmentOrderCreateTime":{
"order": "desc"
}
}
],
"search_after": ["SO-460_152-1447931043809128448-100017918838",1634077436000]
}

4.3 实现示例

public <T> ScrollDto<T> queryScrollDtoByParamWithSearchAfter(
BoolQueryBuilder queryParam, Class<T> targetClass, int pageSize, String afterId,
List<FieldSortBuilder> fieldSortBuilders) {
SearchResponse scrollResp;
long now = System.currentTimeMillis();
SearchRequestBuilder builder = this.prepareSearch();
if (CollectionUtils.isNotEmpty(fieldSortBuilders)) {
fieldSortBuilders.forEach(builder::addSort);
}
builder.addSort("_id", SortOrder.DESC);
if (StringUtils.isBlank(afterId)) {
log.info("queryScrollDtoByParamWithSearchAfter基于afterId的分页查询，afterId为空");
SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = builder.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)
.setQuery(queryParam).setSize(pageSize);
scrollResp = searchRequestBuilder.execute()
.actionGet();
log.info("queryScrollDtoByParamWithSearchAfter基于afterId的分页查询,afterId 为空，searchRequestBuilder:{}", searchRequestBuilder);
} else {
log.info("queryScrollDtoByParamWithSearchAfter基于afterId的分页查询，afterId=" + afterId);
Object[] afterIds = JSON.parseObject(afterId, Object[].class);
SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = builder.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)
.setQuery(queryParam).searchAfter(afterIds).setSize(pageSize);
log.info("queryScrollDtoByParamWithSearchAfter基于afterId的分页查询，searchRequestBuilder:{}", searchRequestBuilder);
scrollResp = searchRequestBuilder.execute()
.actionGet();
}
SearchHit[] hits = scrollResp.getHits().getHits();
log.info("queryScrollDtoByParamWithSearchAfter基于afterId的分页查询，totalRow={}, size={}, use time:{}", scrollResp.getHits().getTotalHits(), hits.length, System.currentTimeMillis() - now);
now = System.currentTimeMillis();

List<T> list = new ArrayList<>();
if (ArrayUtils.getLength(hits) > 0) {
list = Arrays.stream(hits)
.filter(Objects::nonNull)
.map(SearchHit::getSourceAsMap)
.filter(Objects::nonNull)
.map(JSON::toJSONString)
.map(e -> JSON.parseObject(e, targetClass))
.collect(Collectors.toList());
afterId = JSON.toJSONString(hits[hits.length - 1].getSortValues());
}
log.info("es数据转换bean，totalRow={}, size={}, use time:{}", scrollResp.getHits().getTotalHits(), hits.length, System.currentTimeMillis() - now);
return ScrollDto.<T>builder().scrollId(afterId).result(list).totalRow((int) scrollResp.getHits().getTotalHits()).build();
}

4.4 小结

Search After 分页方式采用记录作为游标，因此 Search After 要求 doc 中至少有一条全局唯一变量（示例中使用_id 和时间戳，实际上_id 已经是全局唯一）。Search After 方式是无状态的分页查询，因此数据的变更能够及时的反映在查询结果中，避免了 Scroll 分页方式无法获取最新数据变更的缺点。同时 Search After 不用维护 scroll_id 和快照，因此也节约大量资源。

5 总结思考

5.1 ES 三种分页方式对比总结

• 如果数据量小（from+size 在 10000 条内），或者只关注结果集的 TopN 数据，可以使用 from/size 分页，简单粗暴

• 数据量大，深度翻页，后台批处理任务（数据迁移）之类的任务，使用 scroll 方式

• 数据量大，深度翻页，用户实时、高并发查询需求，使用 search after 方式

5.2 个人思考

• 在一般业务查询页面中，大多情况都是 10-20 条数据为一页，10000 条数据也就是 500-1000 页。正常情况下，对于用户来说，有极少需求翻到比较靠后的页码来查看数据，更多的是通过查询条件框定一部分数据查看其详情。因此在业务需求敲定初期，可以同业务人员商定 1w 条数据的限定，超过 1w 条的情况可以借助导出数据到 Excel 表，在 Excel 表中做具体的操作。

• 如果给导出中心返回大量数据的场景可以使用 Scroll 或 Search After 分页方式，相比之下最好使用 Search After 方式，既可以保证数据的实时性，也具有很高的搜索性能。

• 总之，在使用 ES 时一定要避免深度分页问题，要在跳页功能实现和 ES 性能、资源之间做一个取舍。必要时也可以调大 max_result_window 参数，原则上不建议这么做，因为 1w 条以内 ES 基本能保持很不错的性能，超过这个范围深度分页相当耗时、耗资源，因此谨慎选择此方式。

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你好，我是程序猿DD，10年开发老司机、阿里云MVP、腾讯云TVP、出过书创过业、国企4年互联网6年。从普通开发到架构师、再到合伙人。一路过来，给我最深的感受就是一定要不断学习并关注前沿。只要你能坚持下来，多思考、少抱怨、勤动手，就很容易实现弯道超车！所以，不要问我现在干什么是否来得及。如果你看好一个事情，一定是坚持了才能看到希望，而不是看到希望才去坚持。相信我，只要坚持下来，你一定比现在更好！如果你还没什么方向，可以先关注我，这里会经常分享一些前沿资讯，帮你积累弯道超车的资本。