ES分页返回查询结果的执行过程

当执行一个分页查询时，Elasticsearch 的执行过程通常涉及以下步骤：

1. 查询解析：首先，Elasticsearch 解析查询请求，包括解析查询语句、过滤条件、排序规则以及分页参数等。它会根据查询的内容构建一个查询对象。

2. 查询路由：根据查询的索引和路由信息，Elasticsearch 确定哪些分片（shard）需要参与查询操作。如果指定了特定的路由值，它会将查询路由到对应的分片上。

3. 分片搜索：Elasticsearch 在每个相关的分片上执行搜索操作。它将查询对象发送给每个分片，并在分片上执行相应的查询操作。

4. 结果合并：每个分片独立地返回与查询匹配的文档列表和相关的打分信息。这些结果会经过协调节点（coordinating node）进行合并和排序，以生成全局的搜索结果列表。

5. 分页处理：在合并和排序后，Elasticsearch 根据指定的分页参数（页码、每页大小）截取所需的结果片段。它会跳过前面的文档，只返回当前页所需的文档数量。

6. 结果返回：最后，Elasticsearch 将分页后的结果返回给客户端，以满足查询请求。客户端可以根据返回的结果进行处理，如展示、分析或进一步处理。

需要注意的是，Elasticsearch 的分页是基于深度分页（deep pagination）的，这意味着在高页码的情况下，性能可能会受到影响。为了避免深度分页带来的性能问题，可以使用游标（scroll）或搜索后的滚动（search after）等技术来处理大量数据的分页查询。这些技术可以通过保持搜索上下文来提高性能，并减少重复的开销。

相关问题

elasticsearch 不分页查询

Elasticsearch提供了一种不分页查询的方法，可以使用scroll和scan来关闭打分或排序，以最高效的方式返回结果。通过将search_type设置为scan，并使用scroll参数指定滚动时间来执行不分页查询。例如，可以使用以下查询来执行不分页查询：

GET UserInfo/_search?scroll=5m&search_type=scan
{
"query": {
"bool": {
"filter": \[
{
"term": {
"home": "乌拉特前旗"
}
}
\]
}
},
"size": 10,
"from": 0,
"sort": \[
{
"age": {
"order": "desc"
},
"_id": {
"order": "desc"
}
}
\]
}

这个查询将返回满足条件的前10个结果，并按照年龄和ID进行降序排序。通过使用scroll参数指定滚动时间，可以在一定时间内获取更多的结果。这种方式可以提高查询效率，特别是在不需要按顺序返回结果时。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [干货 | 全方位深度解读 Elasticsearch 分页查询](https://blog.csdn.net/wojiushiwo987/article/details/116472697)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【ElasticSearch从入门到放弃系列 十】Elasticsearch深度分页查询方式讨论](https://blog.csdn.net/sinat_33087001/article/details/109141960)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

es分页查询scroll

scroll是一种在ES中执行分页查询的方法，它使用游标来迭代查询结果，而不是像传统的基于页码的分页查询那样，每次查询都会重新计算结果。

使用scroll方法进行分页查询的一般步骤如下：

1. 执行一次初始查询，包括查询条件、排序方式、需要返回的字段等信息。

2. 在查询结果中获取一个scroll_id，该id用于后续的游标查询。

3. 使用scroll_id执行下一次查询，指定需要返回的文档数量和scroll_id，直到查询结果为空。

以下是一个使用scroll进行分页查询的示例：

POST /my_index/_search?scroll=1m
{
  "size": 10,
  "query": {
    "match": {
      "title": "foo"
    }
  }
}

// 初始查询结果
{
  "_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAADwFgFvMnNzYU5mYUgzQXV6QTl4Q2N4Z0EAAAAPABbhbzJzc2FOZmFIM0F1ekE5eENjeGdBAADAAVpuG8tzc2FOZmFIM0F1ekE5eENjeGdBAADAAVp0G8t",
  "took": 2,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 100,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 0.2876821,
    "hits": [
      {
        "_index": "my_index",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1",
        "_score": 0.2876821,
        "_source": {
          "title": "foo",
          "body": "bar"
        }
      },
      ...
    ]
  }
}

// 使用scroll_id执行下一次查询
POST /_search/scroll
{
  "scroll": "1m",
  "scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAADwFgFvMnNzYU5mYUgzQXV6QTl4Q2N4Z0EAAAAPABbhbzJzc2FOZmFIM0F1ekE5eENjeGdBAADAAVpuG8tzc2FOZmFIM0F1ekE5eENjeGdBAADAAVp0G8t"
}

// 下一次查询结果
{
  "_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAADwFgFvMnNzYU5mYUgzQXV6QTl4Q2N4Z0EAAAAPABbhbzJzc2FOZmFIM0F1ekE5eENjeGdBAADAAVpuG8tzc2FOZmFIM0F1ekE5eENjeGdBAADAAVp0G8t",
  "took": 1,
  "timed_out": false,
  "hits": {
    "total": {
      "value": 100,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 0.2876821,
    "hits": [
      {
        "_index": "my_index",
        "_type": "_doc",
        "_id": "11",
        "_score": 0.2876821,
        "_source": {
          "title": "foo",
          "body": "bar"
        }
      },
      ...
    ]
  }
}

需要注意的是，scroll_id在每次查询时都会返回，因此在执行后续查询时需要将上一次查询结果中的scroll_id传递给下一次查询。另外，scroll参数用于指定scroll_id的有效时间，如果一个scroll_id在该时间内没有被使用，则会被ES自动清除。