ES 中,存在三种常见的分页方案: FROM, SIZE Search-After Scroll 下面将依次比较三种方案之间的 trede-off,并给出相应建议的应用场景. 常见分页,FROM, SIZE ES 提供了常见的分页功能,通过在 search API 中,指定 from 和 size 来实现分页的效果: { "from": 10, "size": 20, "sort": [{"timestamp": "…

1.es分页语法GET /_search?from=起始数&size=页面显示条数例如:GET /test_index/test_type/_search?from=0&size=3 2.deep paging什么是deep paging?简单来说,就是搜索的特别深,比如总共有60000条数据,有3个shard上平分了这些数据,每个shard上有20000条数据.要求每页显示10条数据,这个时候你要搜索到第1000页,实际上要拿到的是10001-10010的数据.我们可以思考一下每个sha…

本文例程下载:https://files.cnblogs.com/files/xiandedanteng/agumaster20200430-1.zip 之前的分页方案有点小瑕疵,这回修正了一下. 控制类: package com.ufo.hy.agumaster.ctrl; import java.util.List; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframewor…

很久以前的一次面试中,被面试官问到这个问题,由于平时用到的分页方法不多,只从索引.分表.使用子查询精准定位偏移以外,没有使用到其它方法. 后来在看其它博客看到了一些不同的方案,也一直没有整理.今天有时间,整理出来,分享给大家. 一,最常见MYSQL最基本的分页方式: select * from content order by id desc limit 0, 10 在中小数据量的情况下,这样的SQL足够用了,唯一需要注意的问题就是确保使用了索引.随着数据量的增加,页数会越来越多,查看后几页的S…

"error": { "root_cause": [ { "type": "query_phase_execution_exception", "reason": "Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [1000000] but was [1000000099]. See the scroll…

表格和分页分离的,但是使用中,却是结合在一起的. 分析 有以下方式触发查询: mounted 加载数据. 查询按钮 加载数据. pager 变化加载数据 加载数据函数: loadData 问题 mounted 调用 page =1; loadData 查询数据,调用 page = 1 ; loadData(); pager 变化加载数据 :currentPage.sync ="page" @current-change="listOrder()" 先点击 查询,再点…

1.简单的 直接查主键id SELECT id FROM tblist WHERE LIMIT 500000,10 2对于有where 条件,又想走索引用limit的,必须创建一个索引,将where 放第一位,limit用到的主键放第2位,而且只能select 主键 索引(type,id) SELECT id FROM tblist WHERE type=1 LIMIT 500000,10 再根据id IN查询得到 SELECT * FROM tblist WHERE id IN(10,20,1…

方法一: SELECT TOP 页大小 * FROM table1 WHERE id NOT IN ( SELECT TOP 页大小*(页数-1) id FROM table1 ORDER BY id ) ORDER BY id 方法二: SELECT TOP 页大小 * FROM table1 WHERE id > ( SELECT ISNULL(MAX(id),0) FROM ( SELECT TOP 页大小*(页数-1) id FROM table1 ORDER BY id ) A ) O…

在进行es分页查询时,一般都是用sql语句转成es查询字符串,在项目中遇到过不少次返回的数据不是自己所期望的那样时,多半原因是自己的sql拼接的有问题. 解决办法:务必要保证自己的sql语句拼接正确.…

阅读本文大概需要 8 分钟. 来源:京东技术订阅号(ID:jingdongjishu) 作者:张sir   京东到家订单中心系统业务中,无论是外部商家的订单生产,或是内部上下游系统的依赖,订单查询的调用量都非常大,造成了订单数据读多写少的情况. 我们把订单数据存储在MySQL中,但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的.同时对于一些复杂的查询,MySQL支持得不够友好,所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力. Elasticsearch作为一款功能强大的分布式…