游标查询 Scroll

scroll 查询 可以用来对 Elasticsearch 有效地执行大批量的文档查询,而又不用付出深度分页那种代价。

游标查询允许我们 先做查询初始化,然后再批量地拉取结果。 这有点儿像传统数据库中的 cursor

游标查询会取某个时间点的快照数据。 查询初始化之后索引上的任何变化会被它忽略。 它通过保存旧的数据文件来实现这个特性,结果就像保留初始化时的索引 视图 一样。

深度分页的代价根源是结果集全局排序,如果去掉全局排序的特性的话查询结果的成本就会很低。 游标查询用字段 _doc 来排序。 这个指令让 Elasticsearch 仅仅从还有结果的分片返回下一批结果。

启用游标查询可以通过在查询的时候设置参数 scroll 的值为我们期望的游标查询的过期时间。 游标查询的过期时间会在每次做查询的时候刷新,所以这个时间只需要足够处理当前批的结果就可以了,而不是处理查询结果的所有文档的所需时间。 这个过期时间的参数很重要,因为保持这个游标查询窗口需要消耗资源,所以我们期望如果不再需要维护这种资源就该早点儿释放掉。 设置这个超时能够让 Elasticsearch 在稍后空闲的时候自动释放这部分资源。

GET /old_index/_search?scroll=1m 
{
    "query": { "match_all": {}},
    "sort" : ["_doc"], 
    "size":  1000
}

保持游标查询窗口一分钟。

关键字 _doc 是最有效的排序顺序。

这个查询的返回结果包括一个字段 _scroll_id`, 它是一个base64编码的长字符串 ((("scroll_id"))) 。 现在我们能传递字段 `_scroll_id_search/scroll 查询接口获取下一批结果:

GET /_search/scroll
{
    "scroll": "1m", 
    "scroll_id" : "cXVlcnlUaGVuRmV0Y2g7NTsxMDk5NDpkUmpiR2FjOFNhNnlCM1ZDMWpWYnRROzEwOTk1OmRSamJHYWM4U2E2eUIzVkMxalZidFE7MTA5OTM6ZFJqYkdhYzhTYTZ5QjNWQzFqVmJ0UTsxMTE5MDpBVUtwN2lxc1FLZV8yRGVjWlI2QUVBOzEwOTk2OmRSamJHYWM4U2E2eUIzVkMxalZidFE7MDs="
}

注意再次设置游标查询过期时间为一分钟。

这个游标查询返回的下一批结果。 尽管我们指定字段 size 的值为1000,我们有可能取到超过这个值数量的文档。 当查询的时候, 字段 size 作用于单个分片,所以每个批次实际返回的文档数量最大为 size * number_of_primary_shards

Note

注意游标查询每次返回一个新字段 _scroll_id`。每次我们做下一次游标查询, 我们必须把前一次查询返回的字段 `_scroll_id 传递进去。 当没有更多的结果返回的时候,我们就处理完所有匹配的文档了。

Tip

提示:某些官方的 Elasticsearch 客户端比如 Python 客户端Perl 客户端 提供了这个功能易用的封装。