Elasticsearch(四)深分页Scroll
一、前言
1.1、scroll与from+size区别
ES对于from+size的个数是有限制的，二者之和不能超过1w。当所请求的数据总量大于1w时，可用scroll来代替from+size。
from+size在ES查询数据的方式步骤如下：
1、先将用户指定的关键字进行分词；
2、将词汇去分词库中进行检索，得到多个文档的id；
3、去各个分片中拉取指定的数据，相对耗时较长；
4、将数据根据score进行排序，耗时相对较长；
5、根据from，size的值，截取满足条件的查询到的数据；
6、返回结果；
优点:每次都能获取到最新的记录；
缺点:同一个查询，展示另一页的from+size时，以上步骤需要再来一遍；
scoll+size在ES查询数据的方式：
1、先将用户指定的关键字进行分词；
2、将词汇去分词库中进行检索，得到多个文档的id；
3、将文档的id存放在内存的一个ES的上下文中；
4、根据你指定的size的个数去ES上下文中检索指定个数的数据，拿完了数据的文档id，会从上下文中移除；
5、如果需要下一页数据，直接去ES的上下文中，找后续内容；
6、循环第4步，第五步，直到数据都取完了；
优点:数据缓存进了内存，速度快，同一个查询，展示另一页的scoll+size时，只需要循环4,5步；
缺点:冷加载，不适合做实时，当数据更新时，内存中的上下文id数据不会更新；
1.2、Scroll原理
1.2.1、 ES搜索两阶段简介
ES的搜索是分2个阶段进行的，即Query阶段和Fetch阶段。
Query阶段比较轻量级，通过查询倒排索引，获取满足查询结果的文档ID列表。
Fetch阶段比较重，需要将每个shard的结果取回，在协调结点进行全局排序。 通过From+size这种方式分批获取数据的时候，随着from加大，需要全局排序并丢弃的结果数量随之上升，性能越来越差。
1.2.2、 scroll分析
Scroll查询，先做轻量级的Query阶段以后，免去了繁重的全局排序过程。 它只是将查询结果集，也就是doc id列表保留在一个上下文里， 之后每次分批取回的时候，只需根据设置的size，在每个shard内部按照一定顺序（默认doc_id续)， 取回这个size数量的文档即可。
1.2.3、 scroll使用场景
可以看出scroll不适合支持那种实时的和用户交互的前端分页工作，其主要用途用于从ES集群分批拉取大量结果集的情况，一般都是offline的应用场景。 比如需要将非常大的结果集拉取出来，存放到其他系统处理，或者需要做大索引的reindex等等。
二、Scroll实践
2.1、依据fee字段和moblie字段倒序按照每一页2条scroll查询公司信息
2.1.1、RESTful 代码
2.1.1.1、步骤1 scoll 查询,返回第一页数据，将ES的id存放在上下文中
参数scroll=2m表示scroll查询的上下文在内存中存放2分钟，不指定默认生存时间为0，当超时，会自动删除上下文，则下面的步骤2和3会查询报错
指定size为2
scroll可以指定字段排序，默认按照文档id排序
POST /notice_procurement/_search?scroll=2m
{"query": {"match_all": {}}, "size": 2, "sort": [{"scale": {"order": "desc"}}]
}//---返回"_scroll_id": "FGluY2x1ZGVfY29udGV4dF91dWlkDXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBFkQteGp3OEZtVGctYTBWdmIzb0dMaVEAAAAAAAAAHBZDWUpDUkdLVlR5Q3FUN2ZuS2tIejZ3","took": 2,"timed_out": false
2.1.1.2、步骤2 根据scroll查询下一页数量，再下一页的话再执行下此语句，再下一页再再执行，直到结束或超时;
scroll_id: 指的是上面的查询结果
scroll: 还是要继续指定上下文在内存中缓存2分钟
POST /_search/scroll
{"scroll_id": "FGluY2x1ZGVfY29udGV4dF91dWlkDXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBFkQteGp3OEZtVGctYTBWdmIzb0dMaVEAAAAAAAAAHRZDWUpDUkdLVlR5Q3FUN2ZuS2tIejZ3","scroll": "2m"
}2.1.1.3、 删除scroll在es上下文中的数量
可能我查到第一页就知道了结果，对后面的分页不感兴趣了，我想提前删除scroll中的上下文
DELETE /_search/scroll/FGluY2x1ZGVfY29udGV4dF91dWlkDXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBFkQteGp3OEZtVGctYTBWdmIzb0dMaVEAAAAAAAAAHRZDWUpDUkdLVlR5Q3FUN2ZuS2tIejZ3