Java中Elasticsearch|Java中Elasticsearch 实现分页方式(三种方式) Java中Elasticsearch实现分页方式

ES 简介
ES 的特点：
一、from + size 浅分页
二、scroll 深分页

scroll删除

三、search_after 深分页

ES 简介 Elasticsearch 是一个基于 Lucene 实现的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

ES 的特点：分布式实时文件存储，可以将每一个字段都编入索引，使其可以被检索
可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据
Elasticsearch不是什么新技术，主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的ES。
下面介绍下Java中Elasticsearch 实现分页的 3 种方式，还有谁不会？？

一、from + size 浅分页 "浅"分页可以理解为简单意义上的分页。
它的原理很简单，就是查询前20条数据，然后截断前10条，只返回10-20的数据。这样其实白白浪费了前10条的查询。

GET test_dev/_search{"query": {"bool": {"filter": [{"term": {"age": 28}}]}},"size": 10,"from": 20,"sort": [{"timestamp": {"order": "desc"},"_id": {"order": "desc"}}]}

其中，from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的数目。默认from为0，size为10，即所有的查询默认仅仅返回前10条数据。
在这里有必要了解一下from/size的原理：

因为es是基于分片的，假设有5个分片，from=100，size=10。则会根据排序规则从5个分片中各取回100条数据数据，然后汇总成500条数据后选择最后面的10条数据。

做过测试，越往后的分页，执行的效率越低。总体上会随着from的增加，消耗时间也会增加。而且数据量越大，就越明显！

二、scroll 深分页 from+size查询在10000-50000条数据（1000到5000页）以内的时候还是可以的，但是如果数据过多的话，就会出现深分页问题。
为了解决上面的问题，elasticsearch提出了一个scroll滚动的方式。
scroll 类似于sql中的cursor，使用scroll，每次只能获取一页的内容，然后会返回一个scroll_id。根据返回的这个scroll_id可以不断地获取下一页的内容，所以scroll并不适用于有跳页的情景。

GET test_dev/_search?scroll=5m{"query": {"bool": {"filter": [{"term": {"age": 28}}]}},"size": 10,"from": 0,"sort": [{"timestamp": {"order": "desc"},"_id": {"order": "desc"}}]}

scroll=5m表示设置scroll_id保留5分钟可用。
使用scroll必须要将from设置为0。
size决定后面每次调用_search搜索返回的数量

然后我们可以通过数据返回的_scroll_id读取下一页内容，每次请求将会读取下10条数据，直到数据读取完毕或者scroll_id保留时间截止：

GET _search/scroll{"scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAJZ9Fnk1d......","scroll": "5m"}

注意：请求的接口不再使用索引名了，而是 _search/scroll，其中GET和POST方法都可以使用。

scroll删除
根据官方文档的说法，scroll的搜索上下文会在scroll的保留时间截止后自动清除，但是我们知道scroll是非常消耗资源的，所以一个建议就是当不需要了scroll数据的时候，尽可能快的把scroll_id显式删除掉。
清除指定的scroll_id：

DELETE _search/scroll/DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNo.....

清除所有的scroll：

DELETE _search/scroll/_all

三、search_after 深分页 scroll 的方式，官方的建议不用于实时的请求（一般用于数据导出），因为每一个 scroll_id 不仅会占用大量的资源，而且会生成历史快照，对于数据的变更不会反映到快照上。
search_after 分页的方式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。但是需要注意，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。
为了找到每一页最后一条数据，每个文档必须有一个全局唯一值，官方推荐使用 _uid 作为全局唯一值，其实使用业务层的 id 也可以。

GET test_dev/_search{"query": {"bool": {"filter": [{"term": {"age": 28}}]}},"size": 20,"from": 0,"sort": [{"timestamp": {"order": "desc"},"_id": {"order": "desc"}}]}

使用search_after必须要设置from=0。
这里我使用timestamp和_id作为唯一值排序。
我们在返回的最后一条数据里拿到sort属性的值传入到search_after。

使用sort返回的值搜索下一页：

GET test_dev/_search{"query": {"bool": {"filter": [{"term": {"age": 28}}]}},"size": 10,"from": 0,"search_after": [1541495312521,"d0xH6GYBBtbwbQSP0j1A"],"sort": [{"timestamp": {"order": "desc"},"_id": {"order": "desc"}}]}

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