search_after 分頁的方式是根據(jù)上一頁的最后一條數(shù)據(jù)來確定下一頁的位置，同時(shí)在分頁請(qǐng)求的過程中，如果有索引數(shù)據(jù)的增刪改查，這些變更也會(huì)實(shí)時(shí)的反映到游標(biāo)上。但是需要注意，因?yàn)槊恳豁摰臄?shù)據(jù)依賴于上一頁最后一條數(shù)據(jù)，所以無法跳頁請(qǐng)求。

為了找到每一頁最后一條數(shù)據(jù)，每個(gè)文檔必須有一個(gè)全局唯一值，官方推薦使用 _uid 作為全局唯一值，其實(shí)使用業(yè)務(wù)層的 id 也可以。

上面的請(qǐng)求會(huì)為每一個(gè)文檔返回一個(gè)包含sort排序值的數(shù)組。這些sort排序值可以被用于 search_after 參數(shù)里以便抓取下一頁的數(shù)據(jù)。比如，我們可以使用最后的一個(gè)文檔的sort排序值，將它傳遞給 search_after 參數(shù)：

注意：當(dāng)我們使用search_after時(shí)，from值必須設(shè)置為0或者-1。

search_after缺點(diǎn)是不能夠隨機(jī)跳轉(zhuǎn)分頁，只能是一頁一頁的向后翻，并且需要至少指定一個(gè)唯一不重復(fù)字段來排序。它與滾動(dòng)API非常相似，但與它不同，search_after參數(shù)是無狀態(tài)的，它始終針對(duì)最新版本的搜索器進(jìn)行解析。因此，排序順序可能會(huì)在步行期間發(fā)生變化，具體取決于索引的更新和刪除。

1. search_after 查詢

search_after 查詢定義與實(shí)戰(zhàn)案例

search_after 查詢本質(zhì)：使用前一頁中的一組排序值來檢索匹配的下一頁。

前置條件：使用 search_after 要求后續(xù)的多個(gè)請(qǐng)求返回與第一次查詢相同的排序結(jié)果序列。也就是說，即便在后續(xù)翻頁的過程中，可能會(huì)有新數(shù)據(jù)寫入等操作，但這些操作不會(huì)對(duì)原有結(jié)果集構(gòu)成影響。

如何實(shí)現(xiàn)呢？

可以創(chuàng)建一個(gè)時(shí)間點(diǎn) Point In Time（PIT）保障搜索過程中保留特定事件點(diǎn)的索引狀態(tài)。

• Point In Time（PIT）是 Elasticsearch 7.10 版本之后才有的新特性。
• PIT的本質(zhì)：存儲(chǔ)索引數(shù)據(jù)狀態(tài)的輕量級(jí)視圖。

如下示例能很好的解讀 PIT 視圖的內(nèi)涵。

創(chuàng)建 PIT

POST kibana_sample_data_logs/_pit?keep_alive=1m

獲取數(shù)據(jù)量 14074

POST kibana_sample_data_logs/_count

新增一條數(shù)據(jù)

POST kibana_sample_data_logs/_doc/14075
{
  "test":"just testing"
}

數(shù)據(jù)總量為 14075

POST kibana_sample_data_logs/_count

查詢PIT，數(shù)據(jù)依然是14074，說明走的是之前時(shí)間點(diǎn)的視圖的統(tǒng)計(jì)

POST /_search

{
  "track_total_hits": true,
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "pit": {
    "id": "48myAwEXa2liYW5hX3NhbXBsZV9kYXRhX2xvZ3MWM2hGWXpxLXFSSGlfSmZIaXJWN0dxUQAWdG1TOWFMTF9UdTZHdVZDYmhoWUljZwAAAAAAAAEN3RZGOFJCMGVrZVNndTk3U1I0SG81V3R3AAEWM2hGWXpxLXFSSGlfSmZIaXJWN0dxUQAA"
  }
}

有了 PIT，search_after 的后續(xù)查詢都是基于 PIT 視圖進(jìn)行，能有效保障數(shù)據(jù)的一致性。

search_after 分頁查詢可以簡(jiǎn)單概括為如下幾個(gè)步驟。

Step 1: 創(chuàng)建 PIT

步驟 1：創(chuàng)建 PIT 視圖，這是前置條件不能省。

POST kibana_sample_data_logs/_pit?keep_alive=5m

返回結(jié)果如下：

{
  "id" : "48myAwEXa2liYW5hX3NhbXBsZV9kYXRhX2xvZ3MWM2hGWXpxLXFSSGlfSmZIaXJWN0dxUQAWdG1TOWFMTF9UdTZHdVZDYmhoWUljZwAAAAAAAAEg5RZGOFJCMGVrZVNndTk3U1I0SG81V3R3AAEWM2hGWXpxLXFSSGlfSmZIaXJWN0dxUQAA"
}

keep_alive=5m，類似scroll的參數(shù)，代表視圖保留時(shí)間是 5 分鐘。

超過 5 分鐘執(zhí)行會(huì)報(bào)錯(cuò)如下：

{
  "type": "search_context_missing_exception",
  "reason": "No search context found for id [91600]"
}

Step 2: 創(chuàng)建基礎(chǔ)查詢

步驟 2：創(chuàng)建基礎(chǔ)查詢語句，這里要設(shè)置翻頁的條件。

GET /_search

{
  "size":10,
  "query": {
    "match" : {
      "host" : "elastic"
    }
  },
  "pit": {
     "id":  "48myAwEXa2liYW5hX3NhbXBsZV9kYXRhX2xvZ3MWM2hGWXpxLXFSSGlfSmZIaXJWN0dxUQAWdG1TOWFMTF9UdTZHdVZDYmhoWUljZwAAAAAAAAEg5RZGOFJCMGVrZVNndTk3U1I0SG81V3R3AAEWM2hGWXpxLXFSSGlfSmZIaXJWN0dxUQAA", 
     "keep_alive": "1m"
  },
  "sort": [ 
    {"response.keyword": "asc"}
  ]
}

設(shè)置了PIT，檢索時(shí)候就不需要再指定索引。

id 是基于步驟1 返回的 id 值。

排序 sort 指的是：按照哪個(gè)關(guān)鍵字排序。

在每個(gè)返回文檔的最后，會(huì)有兩個(gè)結(jié)果值，如下所示：

{
  "sort": [
    "200",
    4
  ]
}

其中，“200”就是我們指定的排序方式：基于 {“response.keyword”: “asc”} 升序排列。

而 4 代表什么含義呢？

4 代表——隱含的排序值，是基于_shard_doc 的升序排序方式。

官方文檔把這種隱含的字段叫做：tiebreaker （決勝字段），tiebreaker 等價(jià)于_shard_doc。

tiebreaker 本質(zhì)含義：每個(gè)文檔的唯一值，確保分頁不會(huì)丟失或者分頁結(jié)果數(shù)據(jù)出現(xiàn)重復(fù)（相同頁重復(fù)或跨頁重復(fù)）。

step 3 : 開始翻頁

步驟3：實(shí)現(xiàn)后續(xù)翻頁。

GET /_search

{
  "size": 10,
  "query": {
    "match" : {
      "host" : "elastic"
    }
  },
  "pit": {
     "id":  "48myAwEXa2liYW5hX3NhbXBsZV9kYXRhX2xvZ3MWM2hGWXpxLXFSSGlfSmZIaXJWN0dxUQAWdG1TOWFMTF9UdTZHdVZDYmhoWUljZwAAAAAAAAEg5RZGOFJCMGVrZVNndTk3U1I0SG81V3R3AAEWM2hGWXpxLXFSSGlfSmZIaXJWN0dxUQAA", 
     "keep_alive": "1m"
  },
  "sort": [
    {"response.keyword": "asc"}
  ],
  "search_after": [                                
    "200",
    4
  ]
}

后續(xù)翻頁都需要借助 search_after 指定前一頁的最后一個(gè)文檔的 sort 字段值。

如下代碼所示：

{
  "search_after": [
    "200",
    4
  ]
}

顯然，search_after 查詢僅支持向后翻頁。

search_after 查詢優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)景

search_after 優(yōu)點(diǎn)

• 不嚴(yán)格受制于 max_result_window，可以無限制往后翻頁。
• ps：不嚴(yán)格含義：?jiǎn)未握?qǐng)求值不能超過 max_result_window；但總翻頁結(jié)果集可以超過。

search_after 缺點(diǎn)

• 只支持向后翻頁，不支持隨機(jī)翻頁。

search_after 適用場(chǎng)景

• 類似：今日頭條分頁搜索 https://m.toutiao.com/search
• 不支持隨機(jī)翻頁，更適合手機(jī)端應(yīng)用的場(chǎng)景。

2. Scroll 遍歷查詢

Scroll 遍歷查詢定義與實(shí)戰(zhàn)案例

相比于 From + size 和 search_after 返回一頁數(shù)據(jù)，Scroll API 可用于從單個(gè)搜索請(qǐng)求中檢索大量結(jié)果（甚至所有結(jié)果），其方式與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中游標(biāo)（cursor）類似。

如果把 From + size 和 search_after 兩種請(qǐng)求看做近實(shí)時(shí)的請(qǐng)求處理方式，那么 scroll 滾動(dòng)遍歷查詢顯然是非實(shí)時(shí)的。數(shù)據(jù)量大的時(shí)候，響應(yīng)時(shí)間可能會(huì)比較長(zhǎng)。

scroll 核心執(zhí)行步驟如下：

步驟 1：指定檢索語句同時(shí)設(shè)置 scroll 上下文保留時(shí)間。

實(shí)際上，scroll 已默認(rèn)包含了 search_after 的PIT 的視圖或快照功能。

從 Scroll 請(qǐng)求返回的結(jié)果反映了發(fā)出初始搜索請(qǐng)求時(shí)索引的狀態(tài)，類似在那一個(gè)時(shí)刻做了快照。隨后對(duì)文檔的更改（寫入、更新或刪除）只會(huì)影響以后的搜索請(qǐng)求。

POST kibana_sample_data_logs/_search?scroll=3m
{
  "size": 100,
  "query": {
    "match": {
      "host": "elastic"
    }
  }
}

步驟 2：向后翻頁繼續(xù)獲取數(shù)據(jù)，直到?jīng)]有要返回的結(jié)果為止。

POST _search/scroll                                   
{
  "scroll" : "3m",
  "scroll_id":"FGluY2x1ZGVfY29udGV4dF91dWlkDXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBFkY4UkIwZWtlU2d1OTdTUjRIbzVXdHcAAAAAAAGmkBZ0bVM5YUxMX1R1Nkd1VkNiaGhZSWNn" 
}

scroll_id 值是步驟 1 返回的結(jié)果值。

Scroll 遍歷查詢優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)景

scroll 查詢優(yōu)點(diǎn)

• 支持全量遍歷。
• ps：?jiǎn)未伪闅v的 size 值也不能超過 max_result_window 大小。

scroll 查詢?nèi)秉c(diǎn)

• 響應(yīng)時(shí)間非實(shí)時(shí)。
• 保留上下文需要足夠的堆內(nèi)存空間。

scroll 查詢適用場(chǎng)景

• 全量或數(shù)據(jù)量很大時(shí)遍歷結(jié)果數(shù)據(jù)，而非分頁查詢。
• 官方文檔強(qiáng)調(diào)：不再建議使用scroll API進(jìn)行深度分頁。如果要分頁檢索超過 Top 10,000+ 結(jié)果時(shí)，推薦使用：PIT + search_after。

總結(jié)

• From+ size：需要隨機(jī)跳轉(zhuǎn)不同分頁（類似主流搜索引擎）、Top 10000 條數(shù)據(jù)之內(nèi)分頁顯示場(chǎng)景。
• search_after：僅需要向后翻頁的場(chǎng)景及超過Top 10000 數(shù)據(jù)需要分頁場(chǎng)景。
• Scroll：需要遍歷全量數(shù)據(jù)場(chǎng)景 。
• max_result_window：調(diào)大治標(biāo)不治本，不建議調(diào)過大。

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。