这篇文章主要介绍了python 使用elasticsearch 实现翻页的三种方式，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
使用ES做搜索引擎拉取数据的时候，如果数据量太大，通过传统的from + size的方式并不能获取所有的数据（默认最大记录数10000），因为随着页数的增加，会消耗大量的内存，导致ES集群不稳定。因此延伸出了scroll，search_after等翻页方式。
一、from + size 浅分页
“浅”分页可以理解为简单意义上的分页。它的原理很简单，就是查询前20条数据，然后截断前10条，只返回10-20的数据。这样其实白白浪费了前10条的查询。
GET test/_search { "query": { "bool": { "filter": [ { "term": { "age": 28 } } ] } }, "size": 10, "from": 20, "sort": [ { "timestamp": { "order": "desc" }, "_id": { "order": "desc" } } ] }
from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的数目。默认from为0，size为10，即所有的查询默认仅仅返回前10条数据。
在这里有必要了解一下from/size的原理：
因为es是基于分片的，假设有5个分片，from=100，size=10。则会根据排序规则从5个分片中各取回100条数据数据，然后汇总成500条数据后选择最后面的10条数据。
做过测试，越往后的分页，执行的效率越低。总体上会随着from的增加，消耗时间也会增加。而且数据量越大，就越明显！
二、scroll 深分页
from+size查询在10000-50000条数据（1000到5000页）以内的时候还是可以的，但是如果数据过多的话，就会出现深分页问题。为了解决上面的问题，elasticsearch提出了一个scroll滚动的方式。
scroll 类似于sql中的cursor，使用scroll，每次只能获取一页的内容，然后会返回一个scroll_id。根据返回的这个scroll_id可以不断地获取下一页的内容，所以scroll并不适用于有跳页的情景。
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : # @Author : from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch(hosts="ip:9200", timeout=20, max_retries=10, retry_on_timeout=True) # Elasticsearch 需要保持搜索的上下文环境多久 游标查询过期时间为10分钟(10m) page = es.search( index="source_keyword_message", doc_type="source_keyword_message", scroll='10m', size=100, body={ "query": {"match_all": {}}, } ) # 游标用于输出es查询出的所有结果 sid = page['_scroll_id'] # es查询出的结果总量 scroll_size = page['hits']['total'] # es查询出的结果第一页 datas = pa<p style="color:transparent">来源gao!%daima.com搞$代*!码$网</p>ge.get('hits').get('hits') while (scroll_size > 0): page = es.scroll(scroll_id=sid, scroll='5m') sid = page['_scroll_id'] scroll_size = len(page['hits']['hits']) datas = page.get('hits').get('hits')
- scroll=5m表示设置scroll_id保留5分钟可用。
- 使用scroll必须要将from设置为0。默认0
- size决定后面每次调用_search搜索返回的数量
三、search_after 深分页
scroll 的方式，官方的建议不用于实时的请求（一般用于数据导出），因为每一个 scroll_id 不仅会占用大量的资源，而且会生成历史快照，对于数据的变更不会反映到快照上。
search_after 分页的方式是根据上一页的最后一条数据来确定下一页的位置，同时在分页请求的过程中，如果有索引数据的增删改查，这些变更也会实时的反映到游标上。但是需要注意，因为每一页的数据依赖于上一页最后一条数据，所以无法跳页请求。
为了找到每一页最后一条数据，每个文档必须有一个全局唯一值，官方推荐使用 _uid 作为全局唯一值，其实使用业务层的 id 也可以。
GET test/_search { "query": { "bool": { "filter": [ { "term": { "age": 28 } } ] } }, "size": 20, "from": 0, "sort": [ { "timestamp": { "order": "desc" }, "_id": { "order": "desc" } } ] }
- 使用search_after必须要设置from=0。
- 这里我使用timestamp和_id作为唯一值排序。
- 我们在返回的最后一条数据里拿到sort属性的值传入到search_after。
使用sort返回的值搜索下一页：
GET test/_search { "query": { "bool": { "filter": [ { "term": { "age": 28 } } ] } }, "size": 10, "from": 0, "search_after": [ 1541495312521, "d0xH6GYBBtbwbQSP0j1A" ], "sort": [ { "timestamp": { "order": "desc" }, "_id": { "order": "desc" } } ] }
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