Elasticsearch分页

Elasticsearch的数据都存在每个节点的分片中，当执行搜索时每个分片独立搜索后，数据再经过整合返回。ElasticSearch的搜索请求一次请求最大量为10000。如果超过则会发生错误。那么，如果数据量很大，就必须实现分页查询。Elasticsearch中分页方式大致有两种：from-size分页以及Scroll分页

from-size分页

from-size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200条数据，然后截断前100条，只返回100-200的数据。这样如果每页的数据很多的话会存在很大的资源浪费。

查询方式如下：

SearchResponse response = client.prepareSearch("test_index")
                .setTypes("test").setFrom(10)
                .setSize(20).setQuery(builder)
                .execute().actionGet();

其中，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。这种查询方式的缺点是越往后的分页，执行效率越低。随着from的增加，消耗时间也会增加。而且数据量越大，效果越明显！也就是说，分页的偏移值越大，执行分页查询时间就会越长！

Scroll分页

Scroll API像传统数据库里的cursors（游标），可以允许我们检索大量数据（甚至全部数据），它允许我们做一个初始阶段搜索并且持续批量从Elasticsearch里拉取结果直到没有结果剩下。相对于from-size的分页来说，使用scroll可以模拟一个传统数据的游标，记录当前读取的文档信息位置。这个分页的用法，不是为了实时查询数据，而是为了一次性查询大量的数据（甚至是全部的数据）。因为这个scroll相当于维护了一份当前索引段的快照信息，这个快照信息是你执行这个scroll查询时的快照。在这个查询后的任何新索引进来的数据，都不会在这个快照中查询到。但是它相对于from-size，不是查询所有数据然后剔除不要的部分，而是记录一个读取的位置，保证下一次快速继续读取

	SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch()
                .setIndices("")
                .setTypes("")
                .setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(1)) //游标维持时间
                .setSearchType(SearchType.SCAN)//用Scan提高性能，但第一次不返回结果，返回scrollId
                .setSize(1000)//实际返回的数量为1000*index的主分片数
                .execute()
                .actionGet();

        TimeValue timeValue = new TimeValue(80000);
        while(true) {
            try {
                //第一次查询，只返回数量和一个scrollId
                //注意第一次运行没有结果
                for (SearchHit hit : searchResponse.getHits().getHits()) {
                    //
                }
                //使用上次的scrollId继续访问
                //初始搜索请求和每个后续滚动请求返回一个新的滚动ID,只有最近的滚动ID才能被使用
                searchResponse = client.prepareSearchScroll(searchResponse.getScrollId()).setScroll(timeValue).execute().actionGet();

                if (searchResponse.getHits().getHits().length == 0) {
                    break;
                }
            } catch (Exception e) {

            }
        }