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Elasticsearch深分页以及排序查询问题

分类: IT文章 • 2022-05-12 23:16:15

Elasticsearch深分页以及排序查询问题

1.简介

ES为了避免深分页，不允许使用分页(from&size)查询10000条以后的数据，因此如果要查询第10000条以后的数据，要使用ES提供的 scroll(游标) 来查询

假设取的页数较大时(深分页)，如请求第20页，Elasticsearch不得不取出所有分片上的第1页到第20页的所有文档，并做排序，最终再取出from后的size条结果作爲最终的返回值

假设你有16个分片，则需要在coordinate node彙总到 shards* (from+size)条记录，即需要16*(20+10)记录后做一次全局排序

所以，当索引非常非常大(千万或亿)，是无法使用from + size 做深分页的，分页越深则越容易OOM，即便不OOM，也很消耗CPU和内存资源

因此ES使用index.max_result_window:10000作爲保护措施 ，即默认 from + size 不能超过10000，虽然这个参数可以动态修改，也可以在配置文件配置，但是最好不要这麽做，应该改用ES游标来取得数据

2.scroll游标原理

可以把 scroll 理解爲关系型数据库里的 cursor，因此，scroll 并不适合用来做实时搜索，而更适用于后台批处理任务，比如群发

scroll 具体分爲初始化和遍历两步

初始化时将所有符合搜索条件的搜索结果缓存起来，可以想象成快照

在遍历时，从这个快照里取数据

也就是说，在初始化后对索引插入、删除、更新数据都不会影响遍历结果

游标可以增加性能的原因，是因为如果做深分页，每次搜索都必须重新排序，非常浪费，使用scroll就是一次把要用的数据都排完了，分批取出，因此比使用from+size还好

3.具体实例

初始化

请求

注意要在URL中的search后加上scroll=1m，不能写在request body中，其中1m表示这个游标要保持开启1分钟

可以指定size大小，就是每次回传几笔数据，当回传到没有数据时，仍会返回200成功，只是hits裡的hits会是空list

在初始化时除了回传_scroll_id，也会回传前100笔(假设size=100)的数据

request body和一般搜索一样，因此可以说在初始化的过程中，除了加上scroll设置游标开启时间之外，其他的都跟一般的搜寻没有两样 (要设置查询条件，也会回传前size笔的数据)

总结：

问题

在分页处理时，我们要确定两个参数，start & size，如果一个分页查询start值很大，那么这就是一个深度分页查询。
深度分页是很有问题的，用sql举例：select * from user order by id limit 10000,10 ，表面上看起来只取10条数据，而实际上它是个大查询，因为查询过程中，数据库要确定前10010条数据，然后才能拿出最后10条。
显而易见，一方面人为深度分页是个伪需求，没有谁会一直狂翻，或者直接跳第100页看数据。另一方面，深度分页对系统的稳定性有潜在威胁。

解决办法

mysql并没有限制深度分页，而Es专门搞了一个 max_result_window 的东西 – 最大结果窗口，默认值是10000，它不仅限制了用户在一次查询中最多数据条数是1w条，并且限制了start+size 必须小于1w，也就是说，你想取第9999条，往后的2条数据是不可以的，因为 9999+2 > 10000。如此一来，一石二鸟，同时防止了一次取太多和深度分页两个问题。
好，那么问题就来了，那怎么取第1万条以后的数据？要导数据怎么办？为此，es 提供了一种数据遍历的接口 — scroll，如果对数据不要求排序，可以用scroll+scan，速度更快。当使用scroll提取数据时，es 会为这个查询做快照，然后给用户提供一个游标来顺序访问快照。 

1. 普通请求

假设我们想一次返回大量数据，下面代码中一次请求58000条数据：

       /**
        *  普通搜索
        * @param client
        */
       public static void search(Client client) {
           String index = "simple-index";
           String type = "simple-type";
           // 搜索条件
           SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch();
           searchRequestBuilder.setIndices(index);
           searchRequestBuilder.setTypes(type);
           searchRequestBuilder.setSize(58000);
           // 执行
           SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
           // 搜索结果
           SearchHit[] searchHits = searchResponse.getHits().getHits();
           for (SearchHit searchHit : searchHits) {
               String source = searchHit.getSource().toString();
               logger.info("--------- searchByScroll source {}", source);
           } // for
       }

返回如下报错：

Caused by: QueryPhaseExecutionException[Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [58000]. 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.]
    at org.elasticsearch.search.internal.DefaultSearchContext.preProcess(DefaultSearchContext.java:212)
    at org.elasticsearch.search.query.QueryPhase.preProcess(QueryPhase.java:103)
    at org.elasticsearch.search.SearchService.createContext(SearchService.java:676)
    at org.elasticsearch.search.SearchService.createAndPutContext(SearchService.java:620)
    at org.elasticsearch.search.SearchService.executeQueryPhase(SearchService.java:371)
    at org.elasticsearch.search.action.SearchServiceTransportAction$SearchQueryTransportHandler.messageReceived(SearchServiceTransportAction.java:368)
    at org.elasticsearch.search.action.SearchServiceTransportAction$SearchQueryTransportHandler.messageReceived(SearchServiceTransportAction.java:365)
    at org.elasticsearch.transport.TransportRequestHandler.messageReceived(TransportRequestHandler.java:33)
    at org.elasticsearch.transport.RequestHandlerRegistry.processMessageReceived(RequestHandlerRegistry.java:75)
    at org.elasticsearch.transport.TransportService$4.doRun(TransportService.java:376)
    at org.elasticsearch.common.util.concurrent.AbstractRunnable.run(AbstractRunnable.java:37)
    ... 3 more

2. 使用scroll方式：

package com.smk.es.servicce;

import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.TransportAddress;
import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue;
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;

import java.net.InetAddress;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class TestEs {


    private String clusterName ="es-smk-sit";

    private String clusterNode = "192.168.23.10";

    private String clusterPort ="9301";

    private String poolSize = "10";

    private boolean snf = true;

    private String index = "smk-label";

    private String type = "label";

    public TransportClient transportClient() {
        TransportClient transportClient = null;
        try {
            Settings esSetting = Settings.builder()
                    .put("cluster.name", clusterName) //集群名字
                    .put("client.transport.sniff", snf)//增加嗅探机制，找到ES集群
                    .put("thread_pool.search.size", Integer.parseInt(poolSize))//增加线程池个数，暂时设为5
                    .build();
            //配置信息Settings自定义
            transportClient = new PreBuiltTransportClient(esSetting);
            TransportAddress transportAddress = new TransportAddress(InetAddress.getByName(clusterNode), Integer.valueOf(clusterPort));
            transportClient.addTransportAddresses(transportAddress);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            System.out.println("elasticsearch TransportClient create error!!");
        }
        System.out.println("es客户端创建成功");
        return transportClient;
    }

    public static  String scrollId = "";

    /**
     * 第一次查询的方式
     * @param client
     * @return
     */
    private Map<String,Object> my(TransportClient client){
        BoolQueryBuilder mustQuery = QueryBuilders.boolQuery();
        //设置查询条件
        mustQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("sex","男"));
        mustQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("city","杭州市"));
        SearchResponse rep =  client.prepareSearch()
                .setIndices(index) // 索引
                .setTypes(type)  //类型
                .setQuery(mustQuery)
                .setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(2))  //设置游标有效期
                .setSize(100)  //每页的大小
                .execute()
                .actionGet();
        Map<String,Object> m = new HashMap<String,Object>();
        m.put("scrollId",rep.getScrollId());//获取返回的 游标值
        m.put("id",  (rep.getHits().getHits())[0].getId());
        return m;
    }


    private  Map<String,Object>  my2(String scrollId,TransportClient client){
            SearchResponse rep1 = client.prepareSearchScroll(scrollId)  //设置游标
                    .setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(2))  //设置游标有效期
                    .execute()
                    .actionGet();
        Map<String,Object> m = new HashMap<String,Object>();
        m.put("scrollId",rep1.getScrollId());
        SearchHit[] s = rep1.getHits().getHits();
        if(s == null || s.length == 0){
            return null;
        }
        m.put("id",  (rep1.getHits().getHits())[0].getId());
        return m;
    }


    public static void main(String[] args) {
        TestEs t =  new TestEs();
        TransportClient client =  t.transportClient();
        Map<String,Object> m1 = t.my(client);
        System.out.println("first:"+m1.get("id"));
        String s = m1.get("scrollId").toString();
        System.out.println("first:"+s);


        int i = 0;
        while (true){
            i++;
            Map<String,Object> m2 = t.my2(s,client);
            // 查询不到数据了，就表示查询完了
            if(m2 == null){
                break;
            }
            System.out.println("insert  to mysql");
        }
        System.out.println("总次数："+i);
        System.out.println("end");
    }

}



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