ElasticSearch深度分页解决方案

一、前言

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索引擎，它支持复杂的全文搜索和实时数据分析。在实际应用中，我们经常需要对大量数据进行分页查询，但是传统的分页方式在处理大量数据时会遇到性能瓶颈。本文将介绍ElasticSearch分页工作原理、深度分页存在的问题以及深度分页解决方案。

二、分页执行原理

ElasticSearch的分页原理是基于游标的。当我们执行一个分页查询时，ElasticSearch会返回当前页面的数据以及一个游标（_scroll_id）。游标是一个唯一标识符，用于记录当前查询位置。当我们需要获取下一页数据时，只需要将游标传递给下一次查询即可。

From/Size参数

在ES中，分页查询默认返回最顶端的10条匹配hits。

如果需要分页，需要使用from和size参数。

from参数定义了需要跳过的hits数，默认为0；

size参数定义了需要返回的hits数目的最大值。

一个基本的ES查询语句是这样的：

POST /my_index/my_type/_search
{
    "query": { "match_all": {}},
    "from": 100,
    "size":  10
}

上面的查询表示从搜索结果中取第100条开始的10条数据。

在ES中，搜索一般包括两个阶段，query 和 fetch 阶段，可以简单的理解，query 阶段确定要取哪些doc，fetch 阶段取出具体的 doc。

query阶段：

如上图所示，描述了一次搜索请求的 query 阶段:

Client 发送一次搜索请求，node1 接收到请求，然后，node1 创建一个大小为from + size的优先级队列用来存结果，我们管 node1 叫 coordinating node。
coordinating node将请求广播到涉及到的 shards，每个 shard 在内部执行搜索请求，然后，将结果存到内部的大小同样为from + size 的优先级队列里，可以把优先级队列理解为一个包含top N结果的列表。
每个 shard 把暂存在自身优先级队列里的数据返回给 coordinating node，coordinating node 拿到各个 shards 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，存到自身的优先级队列里。

在上面的例子中，coordinating node 拿到(from + size) * 6条数据，然后合并并排序后选择前面的from + size条数据存到优先级队列，以便 fetch 阶段使用。

另外，各个分片返回给 coordinating node 的数据用于选出前from + size条数据，所以，只需要返回唯一标记 doc 的_id以及用于排序的_score即可，这样也可以保证返回的数据量足够小。

coordinating node 计算好自己的优先级队列后，query 阶段结束，进入 fetch 阶段。

fetch 阶段：

coordinating node 发送 GET 请求到相关shards。
shard 根据 doc 的_id取到数据详情，然后返回给 coordinating node。
coordinating node 返回数据给 Client。

coordinating node 的优先级队列里有from + size 个_doc _id，但是，在 fetch 阶段，并不需要取回所有数据，在上面的例子中，前100条数据是不需要取的，只需要取优先级队列里的第101到110条数据即可。

需要取的数据可能在不同分片，也可能在同一分片，coordinating node 使用「multi-get」来避免多次去同一分片取数据，从而提高性能。

三、深度分页问题

内存占用高：当查询结果集很大时，使用scroll API会导致内存占用过高，甚至出现OOM异常。
响应时间慢：由于需要将所有数据加载到内存中，所以scroll API的响应时间相对较慢。
游标管理复杂：使用scroll API时，需要手动管理游标，包括创建、删除和滚动游标等操作，这会增加开发难度和维护成本。

Elasticsearch 的From/Size方式提供了分页的功能，同时，也有相应的限制。

举个例子，一个索引，有10亿数据，分10个 shards，然后，一个搜索请求，from=1000000，size=100，这时候，会带来严重的性能问题：CPU，内存，IO，网络带宽。

在 query 阶段，每个shards需要返回 1000100 条数据给 coordinating node，而 coordinating node 需要接收10 * 1000，100 条数据，即使每条数据只有 _doc _id 和 _score，这数据量就很大了。

四、解决方案

1. 使用scroll API进行深度分页

scroll API可以获取大量数据，并且可以在内存中缓存这些数据。通过scroll API，我们可以在一次查询中获取所有满足条件的文档，然后根据需要对它们进行排序和过滤。这种方式适用于需要处理大量数据的场景。

Scroll，可以把scroll理解为关系型数据库里的cursor，因此，scroll并不适合用来做实时搜索，而更适合用于后台批处理任务，比如群发。scroll可以分为初始化和遍历两部，初始化时将「所有符合搜索条件的搜索结果缓存起来（注意，这里只是缓存的doc_id，而并不是真的缓存了所有的文档数据，取数据是在fetch阶段完成的）」，可以想象成快照。支持排序。

Scroll Scan，ES提供了scroll scan方式进一步提高遍历性能，但是scroll scan不支持排序，因此scroll scan适合不需要排序的场景。

POST /twitter/tweet/_search?scroll=1m
{
    "size": 100,
    "query": {
        "match" : {
            "title" : "elasticsearch"
        }
    }
}

2. 使用搜索后的游标进行深度分页

在Elasticsearch中，每个分页结果都有一个游标（_scroll_id），用于标识当前分页的最后一个文档的位置。当需要获取下一页数据时，只需要将游标传递给下一次查询即可。这种方式适用于需要频繁进行分页查询的场景。

3. 使用Search After进行深度分页

Search After是Elasticsearch提供的一种分页方式，它可以根据上一次查询的结果来获取下一页的数据。Search After的原理是在上一次查询结果的基础上，跳过指定数量的文档，然后返回剩余的文档。这种方式适用于需要快速获取下一页数据的场景。

GET twitter/_search
{
    "size": 10,
    "query": {
        "match" : {
            "title" : "es"
        }
    },
    "search_after": [20000000, "50000"],
    "sort": [
        {"date": "asc"},
        {"_id": "desc"}
    ]
}