MK
摩柯社区 - 一个极简的技术知识社区
AI 面试

search_after参数：实现ElasticSearch高效分页

2024-03-062.5k 阅读

ElasticSearch 分页的常见问题

在 ElasticSearch 的使用场景中，分页操作是非常普遍的需求。无论是展示搜索结果，还是进行数据的批量处理，都离不开分页功能。然而，传统的分页方式在处理大数据量时，会遇到性能和资源消耗方面的严重问题。

基于 from 和 size 的分页

ElasticSearch 最基本的分页方式是通过 from 和 size 参数来实现。from 表示从结果集的第几项开始返回，size 则指定返回的文档数量。例如，以下是一个简单的查询请求，返回第 10 到 19 条文档：

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "from": 10,
    "size": 10
}

这种方式看似简单直接，但随着 from 值的增大，性能问题就会逐渐暴露出来。原因在于 ElasticSearch 在处理分页请求时，它需要先从每个分片上获取 from + size 数量的文档，然后在协调节点上进行合并和排序，最后再返回 size 数量的文档。当 from 很大时，例如 from=10000，意味着 ElasticSearch 需要先获取 10010 条文档（假设 size=10），这不仅会消耗大量的网络带宽和内存资源，而且处理时间也会显著增加。

深度分页的性能瓶颈

随着数据量的不断增长，深度分页的性能问题会变得愈发严重。想象一下，一个包含数百万甚至数十亿文档的索引，当用户请求获取第 10 万条之后的数据时，基于 from 和 size 的分页方式可能会导致整个集群的性能急剧下降，甚至可能因为资源耗尽而出现服务不可用的情况。这是因为每个分片都需要传输大量的数据到协调节点，网络带宽成为了瓶颈，同时协调节点的内存和 CPU 也会被大量占用。

此外，由于 ElasticSearch 是分布式系统，每个分片的数据可能分布在不同的节点上。在深度分页时，为了获取准确的结果，各个分片需要协同工作，这种跨分片的操作进一步增加了系统的复杂性和资源消耗。

search_after 参数的原理

为了解决传统分页方式在大数据量下的性能问题，ElasticSearch 引入了 search_after 参数。search_after 基于排序后的结果进行分页，它通过记录上一页最后一条文档的排序值，来确定下一页的起始位置。

排序依据

使用 search_after 时，必须先对文档进行排序。排序字段可以是一个或多个，常见的排序字段包括数字类型、日期类型等。例如，以下是按照 price 字段升序排序的查询：

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "price": "asc"
        }
    ]
}

排序的结果是一个有序的文档列表，search_after 正是基于这个有序列表来实现分页。

分页实现原理

假设我们已经按照 price 字段对文档进行了排序，当获取第一页数据时，我们可以像传统分页一样指定 size 参数，例如：

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "price": "asc"
        }
    ],
    "size": 10
}

ElasticSearch 会返回排序后的前 10 条文档。在这 10 条文档的响应结果中，最后一条文档的 price 值就是我们用于获取下一页的关键信息。假设最后一条文档的 price 值为 50，那么获取下一页的请求如下：

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "price": "asc"
        }
    ],
    "size": 10,
    "search_after": [50]
}

这里的 search_after 参数值 [50] 就是上一页最后一条文档的 price 值。ElasticSearch 会从大于 50 的 price 值的文档开始，返回接下来的 10 条文档。

多字段排序与 search_after

当使用多个字段进行排序时，search_after 的值也需要对应多个字段的值。例如，我们按照 price 字段升序，再按照 timestamp 字段升序排序：

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "price": "asc"
        },
        {
            "timestamp": "asc"
        }
    ]
}

在获取第一页数据后，假设最后一条文档的 price 值为 50，timestamp 值为 "2023-01-01T12:00:00"，那么获取下一页的请求为：

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "price": "asc"
        },
        {
            "timestamp": "asc"
        }
    ],
    "size": 10,
    "search_after": [50, "2023-01-01T12:00:00"]
}

通过这种方式，search_after 可以准确地定位到下一页的起始位置，而不需要像传统分页那样从索引的开头开始计算。

search_after 的优势

相比传统的基于 from 和 size 的分页方式，search_after 具有显著的优势。

性能提升

  1. 减少数据传输：search_after 不需要像 from 和 size 那样获取 from + size 数量的文档，它只需要根据上一页最后一条文档的排序值，从索引中获取下一页的 size 数量的文档。这大大减少了从分片到协调节点的数据传输量，减轻了网络带宽的压力。
  2. 降低内存消耗：由于减少了数据传输量，协调节点在合并和排序文档时所需的内存也相应减少。这使得系统在处理大数据量分页时，能够更有效地利用内存资源，避免因内存不足导致的性能问题。
  3. 提高处理速度：较少的数据传输和内存消耗，使得 ElasticSearch 能够更快地处理分页请求，提高了响应速度。特别是在深度分页的情况下，search_after 的性能优势更加明显。

避免深度分页问题

传统分页方式在深度分页时会遇到性能瓶颈，而 search_after 基于排序值进行分页，不会随着分页深度的增加而导致性能急剧下降。无论分页到多深的位置，search_after 始终只需要获取当前页的数据，从而有效地避免了深度分页带来的各种问题。

适合实时数据场景

在一些实时数据更新频繁的场景中，传统分页方式可能会因为数据的动态变化而导致分页结果不准确。而 search_after 是基于排序后的结果进行分页，即使数据发生了变化，只要排序字段的值没有改变，分页结果仍然是准确的。这使得 search_after 非常适合实时数据的分页需求。

search_after 的代码示例

Java 客户端示例

使用 ElasticSearch 的 Java 客户端，我们可以很方便地使用 search_after 参数进行分页。首先，需要引入 ElasticSearch 的 Java 客户端依赖，例如在 Maven 项目中，可以添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.17.0</version>
</dependency>

以下是一个简单的 Java 代码示例，用于实现基于 search_after 的分页：

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.MatchAllQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.FieldSortBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;

import java.io.IOException;

public class ElasticSearchSearchAfterExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("localhost", 9200, "http")));

        int pageSize = 10;
        Object[] searchAfter = null;

        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("your_index");
            SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
            searchSourceBuilder.query(new MatchAllQueryBuilder());
            searchSourceBuilder.sort(new FieldSortBuilder("price").order(SortOrder.ASC));
            searchSourceBuilder.size(pageSize);
            if (searchAfter != null) {
                searchSourceBuilder.searchAfter(searchAfter);
            }
            searchRequest.source(searchSourceBuilder);

            SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
            if (hits.length > 0) {
                searchAfter = hits[hits.length - 1].getSortValues();
                for (SearchHit hit : hits) {
                    System.out.println(hit.getSourceAsString());
                }
            } else {
                break;
            }
        }

        client.close();
    }
}

在上述代码中，我们通过 SearchSourceBuilder 设置了查询条件、排序字段和每页大小，并使用 searchAfter 进行分页。每次循环中，获取当前页的最后一条文档的排序值，作为下一页 search_after 的参数值。

Python 客户端示例

使用 ElasticSearch 的 Python 客户端 elasticsearch - py，同样可以实现基于 search_after 的分页。首先，安装 elasticsearch - py 库：

pip install elasticsearch

以下是 Python 代码示例：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])

page_size = 10
search_after = None

for i in range(5):
    body = {
        "query": {
            "match_all": {}
        },
        "sort": [
            {
                "price": "asc"
            }
        ],
        "size": page_size
    }
    if search_after:
        body["search_after"] = search_after

    response = es.search(index='your_index', body=body)
    hits = response['hits']['hits']
    if hits:
        search_after = hits[-1]['sort']
        for hit in hits:
            print(hit['_source'])
    else:
        break

在这个 Python 示例中，我们通过构建查询体，并在每次循环中根据上一页的结果设置 search_after 参数，实现了高效的分页查询。

使用 search_after 的注意事项

排序字段的稳定性

由于 search_after 是基于排序后的结果进行分页，因此排序字段的值必须具有稳定性。也就是说，对于相同的文档，在不同的查询中，其排序字段的值应该保持一致。如果排序字段的值会动态变化，可能会导致分页结果不准确。例如，如果按照一个会实时更新的计数器字段进行排序，在分页过程中该字段的值发生了变化，就可能出现重复或遗漏文档的情况。

处理空值

当排序字段中存在空值时，需要特别注意。ElasticSearch 提供了 missing 参数来处理空值的排序位置。例如，在按照 price 字段排序时，如果希望空值的文档排在最后，可以这样设置：

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "price": {
                "order": "asc",
                "missing": "_last"
            }
        }
    ]
}

这样，在使用 search_after 进行分页时，空值的文档会被统一处理，不会影响分页的准确性。

版本兼容性

虽然 search_after 是 ElasticSearch 提供的一个强大功能，但在不同的版本中，其使用方式和一些细节可能会有所不同。在使用 search_after 时，需要参考对应版本的 ElasticSearch 官方文档，确保使用的方法是正确的。同时，在进行版本升级时，也需要注意 search_after 相关功能是否有变化，以避免出现兼容性问题。

数据一致性

在分布式环境中，由于数据的复制和同步可能存在一定的延迟，使用 search_after 进行分页时，可能会出现数据一致性问题。例如，在获取某一页数据的过程中，有新的数据被插入或现有数据被更新，这可能导致分页结果与预期不完全一致。为了尽量减少这种情况的影响，可以使用 ElasticSearch 的一致性级别设置，例如设置为 quorum，以确保在读取数据时，能够获取到相对一致的数据。但需要注意的是，较高的一致性级别可能会对系统的性能产生一定的影响，需要根据实际业务需求进行权衡。

内存管理

尽管 search_after 在性能和资源消耗方面比传统分页方式有很大优势，但在处理大规模数据分页时，仍然需要关注内存管理。如果一次性请求的 size 值过大，或者在分页过程中没有及时释放不再使用的资源，仍然可能导致内存不足的问题。因此，在实际应用中，需要根据服务器的内存配置和数据量大小，合理设置 size 参数，并确保在代码中正确处理内存释放等问题。例如，在 Java 代码中，要注意及时关闭 ElasticSearch 客户端连接，避免资源泄漏。

通过深入理解 search_after 的原理、优势、使用方法以及注意事项，我们能够在 ElasticSearch 中实现高效的分页操作，从而更好地满足各种大数据量查询和展示的需求。无论是在开发 Web 应用的搜索功能，还是进行数据分析和处理等场景，search_after 都为我们提供了一种可靠且高效的分页解决方案。在实际项目中，结合具体的业务需求和数据特点，灵活运用 search_after，可以显著提升系统的性能和用户体验。同时，随着 ElasticSearch 版本的不断更新和发展，我们也需要持续关注相关功能的变化，以充分利用其最新的特性和优化，进一步提升系统的整体效能。