1 前言 ElasticSearch是一個實時的分散式搜索與分析引擎，常用於大量非結構化數據的存儲和快速檢索場景，具有很強的擴展性。縱使其有諸多優點，在搜索領域遠超關係型資料庫，但依然存在與關係型資料庫同樣的深度分頁問題，本文就此問題做一個實踐性分析探討 2 from + size分頁方式 from ...

1 前言

ElasticSearch是一個實時的分散式搜索與分析引擎，常用於大量非結構化數據的存儲和快速檢索場景，具有很強的擴展性。縱使其有諸多優點，在搜索領域遠超關係型資料庫，但依然存在與關係型資料庫同樣的深度分頁問題，本文就此問題做一個實踐性分析探討

2 from + size分頁方式

from + size分頁方式是ES最基本的分頁方式，類似於關係型資料庫中的limit方式。from參數表示：分頁起始位置；size參數表示：每頁獲取數據條數。例如：

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

該條DSL語句表示從搜索結果中第10條數據位置開始，取之後的20條數據作為結果返回。這種分頁方式在ES集群內部是如何執行的呢？

在ES中，搜索一般包括2個階段，Query階段和Fetch階段，Query階段主要確定要獲取哪些doc，也就是返回所要獲取doc的id集合，Fetch階段主要通過id獲取具體的doc。

2.1 Query階段

如上圖所示，Query階段大致分為3步：

第一步：Client發送查詢請求到Server端，Node1接收到請求然後創建一個大小為from + size的優先順序隊列用來存放結果，此時Node1被稱為coordinating node（協調節點）；
第二步：Node1將請求廣播到涉及的shard上，每個shard內部執行搜索請求，然後將執行結果存到自己內部的大小同樣為from+size的優先順序隊列里；
第三步：每個shard將暫存的自身優先順序隊列里的結果返給Node1，Node1拿到所有shard返回的結果後，對結果進行一次合併，產生一個全局的優先順序隊列，存在Node1的優先順序隊列中。（如上圖中，Node1會拿到(from + size) * 6 條數據，這些數據只包含doc的唯一標識_id和用於排序的_score，然後Node1會對這些數據合併排序，選擇前from + size條數據存到優先順序隊列）；

2.2 Fetch階段

如上圖所示，當Query階段結束後立馬進入Fetch階段，Fetch階段也分為3步：

第一步：Node1根據剛纔合併後保存在優先順序隊列中的from+size條數據的id集合，發送請求到對應的shard上查詢doc數據詳情；
第二步：各shard接收到查詢請求後，查詢到對應的數據詳情並返回為Node1；（Node1中的優先順序隊列中保存了from + size條數據的_id，但是在Fetch階段並不需要取回所有數據，只需要取回從from到from + size之間的size條數據詳情即可，這size條數據可能在同一個shard也可能在不同的shard，因此Node1使用multi-get來提高性能）
第三步：Node1獲取到對應的分頁數據後，返回給Client；

2.3 ES示例

依據上述我們對from + size分頁方式兩階段的分析會發現，假如起始位置from或者頁條數size特別大時，對於數據查詢和coordinating node結果合併都是巨大的性能損耗。

例如：索引 wms_order_sku 有1億數據，分10個shard存儲，當一個請求的from = 1000000， size = 10。在Query階段，每個shard就需要返回1000010條數據的_id和_score信息，而coordinating node就需要接收10 * 1000010條數據，拿到這些數據後需要進行全局排序取到前1000010條數據的_id集合保存到coordinating node的優先順序隊列中，後續在Fetch階段再去獲取那10條數據的詳情返回給客戶端。

分析：這個例子的執行過程中，在Query階段會在每個shard上均有巨大的查詢量，返回給coordinating node時需要執行大量數據的排序操作，並且保存到優先順序隊列的數據量也很大，占用大量節點機器記憶體資源。

2.4 實現示例

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 小結

其實ES對結果視窗的返回數據有預設10000條的限制（參數：index.max_result_window = 10000），當from + size的條數大於10000條時ES提示可以通過scroll方式進行分頁，非常不建議調大結果視窗參數值。

3 Scroll分頁方式

scroll分頁方式類似關係型資料庫中的cursor（游標），首次查詢時會生成並緩存快照，返回給客戶端快照讀取的位置參數（scroll_id），後續每次請求都會通過scroll_id訪問快照實現快速查詢需要的數據，有效降低查詢和存儲的性能損耗。

3.1 執行過程

scroll分頁方式在Query階段同樣也是coordinating node廣播查詢請求，獲取、合併、排序其他shard返回的數據_id集合，不同的是scroll分頁方式會將返回數據_id的集合生成快照保存到coordinating node上。Fetch階段以游標的方式從生成的快照中獲取size條數據的_id，並去其他shard獲取數據詳情返回給客戶端，同時將下一次游標開始的位置標識_scroll_id也返回。這樣下次客戶端發送獲取下一頁請求時帶上scroll_id標識，coordinating node會從scroll_id標記的位置獲取接下來size條數據，同時再次返回新的游標位置標識scroll_id，這樣依次類推直到取完所有數據。

3.2 ES示例

第一次查詢時不需要傳入_scroll_id，只要帶上scroll的過期時間參數（scroll=1m）、每頁大小（size）以及需要查詢數據的自定義條件即可，查詢後不僅會返回結果數據，還會返回_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
}

第二次查詢時不需要指定索引，在JSON請求體中帶上前一個查詢返回的scroll_id，同時傳入scroll參數，指定刷新搜索結果的緩存時間（上一次查詢緩存1分鐘，本次查詢會再次重置緩存時間為1分鐘）

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

3.3 實現示例

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("基於scroll的分頁查詢，scrollId為空");
            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 小結

scroll分頁方式的優點就是減少了查詢和排序的次數，避免性能損耗。缺點就是只能實現上一頁、下一頁的翻頁功能，不相容通過頁碼查詢數據的跳頁，同時由於其在搜索初始化階段會生成快照，後續數據的變化無法及時體現在查詢結果，因此更加適合一次性批量查詢或非實時數據的分頁查詢。

啟用游標查詢時，需要註意設定期望的過期時間（scroll = 1m），以降低維持游標查詢視窗所需消耗的資源。註意這個過期時間每次查詢都會重置刷新為1分鐘，表示游標的閑置失效時間（第二次以後的查詢必須帶scroll = 1m參數才能實現）

4 Search After分頁方式

Search After分頁方式是ES 5新增的一種分頁查詢方式，其實現的思路同Scroll分頁方式基本一致，通過記錄上一次分頁的位置標識，來進行下一次分頁數據的查詢。相比於Scroll分頁方式，它的優點是可以實時體現數據的變化，解決了查詢快照導致的查詢結果延遲問題。

4.1 執行過程

Search After方式也不支持跳頁功能，每次查詢一頁數據。第一次每個shard返回一頁數據（size條），coordinating node一共獲取到 shard數 * size條數據，接下來coordinating node在記憶體中進行排序，取出前size條數據作為第一頁搜索結果返回。當拉取第二頁時，不同於Scroll分頁方式，Search After方式會找到第一頁數據被拉取的最大值，作為第二頁數據拉取的查詢條件。

這樣每個shard還是返回一頁數據（size條），coordinating node獲取到 shard數 * size條數據進行記憶體排序，取得前size條數據作為全局的第二頁搜索結果。
後續分頁查詢以此類推…

4.2 ES示例

第一次查詢只傳入排序欄位和每頁大小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"
      }
    }
  ]
}

接下來每次查詢時都帶上本次查詢的最後一條數據的 _id 和 shipmentOrderCreateTime欄位，迴圈往複就能夠實現不斷下一頁的功能

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 實現示例

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基於afterId的分頁查詢，afterId為空");
            SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = builder.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)
                    .setQuery(queryParam).setSize(pageSize);
            scrollResp = searchRequestBuilder.execute()
                    .actionGet();
            log.info("queryScrollDtoByParamWithSearchAfter基於afterId的分頁查詢,afterId 為空，searchRequestBuilder:{}", searchRequestBuilder);
        } else {
            log.info("queryScrollDtoByParamWithSearchAfter基於afterId的分頁查詢，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基於afterId的分頁查詢，searchRequestBuilder:{}", searchRequestBuilder);
            scrollResp = searchRequestBuilder.execute()
                    .actionGet();
        }
        SearchHit[] hits = scrollResp.getHits().getHits();
        log.info("queryScrollDtoByParamWithSearchAfter基於afterId的分頁查詢，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數據轉換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 小結

Search After分頁方式採用記錄作為游標，因此Search After要求doc中至少有一條全局唯一變數（示例中使用_id和時間戳，實際上_id已經是全局唯一）。Search After方式是無狀態的分頁查詢，因此數據的變更能夠及時的反映在查詢結果中，避免了Scroll分頁方式無法獲取最新數據變更的缺點。同時Search After不用維護scroll_id和快照，因此也節約大量資源。

5 總結思考

5.1 ES三種分頁方式對比總結

如果數據量小（from+size在10000條內），或者只關註結果集的TopN數據，可以使用from/size 分頁，簡單粗暴
數據量大，深度翻頁，後臺批處理任務（數據遷移）之類的任務，使用 scroll 方式
數據量大，深度翻頁，用戶實時、高併發查詢需求，使用 search after 方式

5.2 個人思考

在一般業務查詢頁面中，大多情況都是10-20條數據為一頁，10000條數據也就是500-1000頁。正常情況下，對於用戶來說，有極少需求翻到比較靠後的頁碼來查看數據，更多的是通過查詢條件框定一部分數據查看其詳情。因此在業務需求敲定初期，可以同業務人員商定1w條數據的限定，超過1w條的情況可以藉助導出數據到Excel表，在Excel表中做具體的操作。
如果給導出中心返回大量數據的場景可以使用Scroll或Search After分頁方式，相比之下最好使用Search After方式，既可以保證數據的實時性，也具有很高的搜索性能。
總之，在使用ES時一定要避免深度分頁問題，要在跳頁功能實現和ES性能、資源之間做一個取捨。必要時也可以調大max_result_window參數，原則上不建議這麼做，因為1w條以內ES基本能保持很不錯的性能，超過這個範圍深度分頁相當耗時、耗資源，因此謹慎選擇此方式。

作者：何守優

ElasticSearch深度分頁詳解