elasticsearch學習筆記（二十三）——Elasticsearch 分頁搜尋以及深分頁效能問題
摘要：
在實際應用中，分頁是必不可少的，例如，前端頁面展示資料給使用者往往都是分頁進行展示的。
1、ES分頁搜尋
Elasticsearch分頁搜尋採用的是from+size。from表示查詢結果的起始下標，size表示從起始下標開始返回文件的個數。
示例：
GET /test/_se...
在實際應用中，分頁是必不可少的，例如，前端頁面展示資料給使用者往往都是分頁進行展示的。
1、ES分頁搜尋
Elasticsearch分頁搜尋採用的是from+size。from表示查詢結果的起始下標，size表示從起始下標開始返回文件的個數。
示例：
GET /test/_search?from=0&size=1
{
"took" : 4,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"field1" : "value1",
"field2" : "value2"
}
}
]
}
}
2、深分頁效能問題
什麼將深分頁（deep paging）?簡單來說，就是搜尋的特別深，比如總共有60000條資料，三個primary shard,每個shard上分了20000條資料，每頁是10條資料，這個時候，你要搜尋到第1000頁，實際上要拿到d的是10001~10010。
注意這裡千萬不要理解成每個shard都是返回10條資料。這樣理解是錯誤的！
下面做一下詳細的分析：
請求首先可能是打到一個不包含這個index的shard的node上去，這個node就是一個協調節點coordinate node，那麼這個coordinate node就會將搜尋請求轉發到index的三個shard所在的node上去。比如說我們之前說的情況下，要搜尋60000條資料中的第1000頁，實際上每個shard都要將內部的20000條資料中的第10001~10010條資料，拿出來，不是才10條，是10010條資料。3個shard的每個shard都返回10010條資料給協調節點coordinate node，coordinate node會收到總共30030條資料，然後在這些資料中進行排序，根據_score相關度分數，然後取到10001~10010這10條資料，就是我們要的第1000頁的10條資料。
如下圖所示：
