elasticsearch集群查询超10000的解决方案
作者：苍煜
ES为了避免用户的过大分页请求造成ES服务所在机器内存溢出,默认对深度分页的条数进行了限制,默认的最大条数是10000条,这篇文章主要给大家介绍了关于elasticsearch集群查询超10000的解决方案,需要的朋友可以参考下
前言
默认情况下，Elasticsearch集群中每个分片的搜索结果数量限制为10000。这是为了避免潜在的性能问题。
但是我们 在实际工作过程中时常会遇到 需要深度分页，以及查询批量数据更新的情况
问题：当请求form + size >10000 时，请求直接报错
1：修改max_result_window 参数（不推荐）
在此方案中，我们建议仅限于测试用，生产禁用，毕竟当数据量大的时候，过大的数据量可能导致es的内存溢出，直接崩掉，一年绩效白干。
PUT wkl_test/_settings
{
"index":{
"max_result_window":2147483647
}
}
查看索引的 settings
重新查数据：
2：使用游标 scroll API
使用scroll API：scroll API可以帮助我们在不加载所有数据的情况下获取所有结果。它会在后台执行查询以获取滚动ID，并将其用于进行后续查询。这样就可以一次性获取所有结果，而不必担心限制
ES语句查询
在游标方案中，我们只需要在第一次拿到游标id，之后通过游标就能唯一确定查询，在这个查询中通过我们指定的 size 移动游标，具体操作看看下面实操。
- 游标查询，设置游标有效时间，有效时间内，游标都可以使用，过期就不行了
GET wkl_test/_search?scroll=5m
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"seq": {
"order": "asc"
}
}
],
"size": 200
}
- 上面操作中通过游标的结果返回
- 之后将_scroll_id 复制到窗口，就可以不端通过这个_scroll_id 进行之前设置的页数不断翻页
以此类推，后面每次滚屏都把前一个的scroll_id复制过来。注意到，后续请求时没有了index信息，size信息等，这些都在初始请求中，只需要使用scroll_id和scroll两个参数即可。
注意，此时游标移动了，所以我们可以通过游标的方式不断后移，直到移动到我们想要的 from+size 范围内。再次点击
java实现
@Test
public void testScroll(){
RestHighLevelClient restHighLevelClient ;
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
boolQueryBuilder.mustNot(QueryBuilders.existsQuery("seq"));
try {
//滚动查询的Scroll,设置请求滚动时间窗口时间
Scroll scroll = new Scroll(TimeValue.timeValueMillis(180000));
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
//加入query语句
sourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
//每次滚动的长度
sourceBuilder.size(SIZE);
//加入排序字段
sourceBuilder.sort("id", SortOrder.DESC);
//构建searchRequest
//加入scroll和构造器
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest()
.indices("wkl_test")
.source(sourceBuilder)
.scroll(scroll);
//存储scroll的list
List<String> scrollIdList = new ArrayList<>();
//执行首次检索
SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
//首次检索返回scrollId，用于下一次的滚动查询
String scrollId = searchResponse.getScrollId();
//拿到hits结果
SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
long value = searchResponse.getHits().getTotalHits().value;
//保存返回结果List大小
Long resultSize = 0L;
scrollIdList.add(scrollId);
try {
//滚动查询将SearchHit封装到result中
while (ArrayUtils.isNotEmpty(hits) && hits.length > 0) {
BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
JSONArray esArray = new JSONArray();
for (SearchHit hit : hits) {
String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
String index = hit.getIndex();
JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(sourceAsString);
String seq = jsonObject.getString("seq");
if(StringUtils.isBlank(seq) ){
esArray.add(jsonObject);
String uuid = jsonObject.getString("id");
jsonObject.put("is_del",1);
bulkRequest.add(new UpdateRequest(index, uuid).doc(jsonObject));
}
}
resultSize = resultSize+hits.length;
//发送请求
//实时更新
bulkRequest.setRefreshPolicy(WriteRequest.RefreshPolicy.IMMEDIATE);
BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(bulk.getTook()+"-------"+bulk.getItems().length);
//说明滚动完了，返回结果即可
if (resultSize > 20000) {
break;
}
//继续滚动，根据上一个游标，得到这次开始查询位置
SearchScrollRequest searchScrollRequest = new SearchScrollRequest(scrollId);
searchScrollRequest.scroll(scroll);
//得到结果
SearchResponse searchScrollResponse = restHighLevelClient.scroll(searchScrollRequest, RequestOptions.DEFAULT);
//定位游标
scrollId = searchScrollResponse.getScrollId();
hits = searchScrollResponse.getHits().getHits();
scrollIdList.add(scrollId);
}
System.out.println("----彻底结束了-----");
} finally {
//清理scroll,释放资源
ClearScrollRequest clearScrollRequest = new ClearScrollRequest();
clearScrollRequest.setScrollIds(scrollIdList);
restHighLevelClient.clearScroll(clearScrollRequest, RequestOptions.DEFAULT);
}
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
scroll API 的优缺点和总结
优缺点：
- scroll查询的相应数据是非实时的，如果遍历过程中插入新的数据，是查询不到的。并且保留上下文需要足够的堆内存空间。
- 相比于 from/size 和 search_after 返回一页数据，Scroll API 可用于从单个搜索请求中检索大量结果。但是 scroll 滚动遍历查询是非实时的，数据量大的时候，响应时间可能会比较长
适用场景
- 全量或数据量很大时遍历结果数据，而非分页查询。
- scroll方案基于快照，不能用在高实时性的场景下，建议用在类似数据导出场景下使用
3： search_after + PIT 深度查询
- Search_after是 ES 5 新引入的一种分页查询机制，其原理几乎就是和scroll一样，因此代码也几乎是一样的。
- 官方文档说明不再建议使用scroll滚动分页和from size分页,建议使用search_after
- search_after 分页的方式和 scroll 搜索有一些显著的区别，首先它是根据上一页的最后一条数据来确定下一页的位置，同时在分页请求的过程中，如果有索引数据的增删改查，这些变更也会实时的反映到游标上。
不带PIT
ES语句实现
检索第一页的查询如下所示：
GET wkl_test/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"seq": {
"order": "asc"
}
}
],
"size": 200
}
上述请求的结果包括每个文档的 sort 值数组。
这些 sort 值可以与 search_after 参数一起使用，以开始返回在这个结果列表之后的任何文档。例如，我们可以使用上一个文档的 sort 值并将其传递给 search_after 以检索下一页结果：
Java 实现
@Test
public void testSearchAfter() throws IOException {
RestHighLevelClient restHighLevelClient = es7UtilApi.getRestHighLevelClient();
MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(matchAllQueryBuilder);
searchSourceBuilder.from(0);
searchSourceBuilder.size(200);
searchSourceBuilder.sort("seq", SortOrder.ASC);
searchSourceBuilder.trackTotalHits(true);
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest()
.indices("wkl_test")
.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
SearchHits hits = searchResponse.getHits();
long value = hits.getTotalHits().value;
System.out.println("查询到记录数=" + value);
List<JSONObject> list = new ArrayList<>();
SearchHit[] searchHists = hits.getHits();
Object[] sortValues = searchHists[searchHists.length - 1].getSortValues();
if (searchHists.length > 0) {
for (SearchHit hit : searchHists) {
String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(sourceAsString);
jsonObject.put("_id", hit.getId());
list.add(jsonObject);
}
}
//往后的每次请求都携带上一次的sort_id进行访问。
while (ArrayUtils.isNotEmpty(searchHists) && searchHists.length > 0){
searchSourceBuilder.searchAfter(sortValues);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse searchResponseAfter = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
hits = searchResponseAfter.getHits();
searchHists = hits.getHits();
sortValues = searchHists[searchHists.length - 1].getSortValues();
if (searchHists.length > 0) {
for (SearchHit hit : searchHists) {
String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(sourceAsString);
jsonObject.put("_id", hit.getId());
list.add(jsonObject);
}
}
if(list.size()>20000){
break;
}
System.out.println("-----彻底结束了-------");
}
}
问题
「优点：」
无状态查询，可以防止在查询过程中，数据的变更无法及时反映到查询中。
不需要维护scroll_id，不需要维护快照，因此可以避免消耗大量的资源。
「缺点：」
由于无状态查询，因此在查询期间的变更可能会导致跨页面的不一值。
排序顺序可能会在执行期间发生变化，具体取决于索引的更新和删除。
至少需要制定一个唯一的不重复字段来排序。
它不适用于大幅度跳页查询，或者全量导出，对第N页的跳转查询相当于对es不断重复的执行N次search after，而全量导出则是在短时间内执行大量的重复查询。
带PIT
关于PIT
在7.*版本中，ES官方不再推荐使用Scroll方法来进行深分页，而是推荐使用带PIT的search_after来进行查询；
从7.*版本开始，您可以使用SEARCH_AFTER参数通过上一页中的一组排序值检索下一页命中。
使用SEARCH_AFTER需要多个具有相同查询和排序值的搜索请求。
如果这些请求之间发生刷新，则结果的顺序可能会更改，从而导致页面之间的结果不一致。
为防止出现这种情况，您可以创建一个时间点(PIT)来在搜索过程中保留当前索引状态。
ES语句实现
1：生成pit
#keep_alive必须要加上，它表示这个pit能存在多久，这里设置的是1分钟 POST wkl_test/_pit?keep_alive=1m
2：在搜索请求中指定PIT：
在每个搜索请求中添加 keep_alive 参数来延长 PIT 的保留期，相当于是重置了一下时间
GET _search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"pit":{
"id":"t_yxAwEId2tsX3Rlc3QWU0hzbEJkYWNTVEd0ZGRoN0xsQVVNdwAWUGQtaXJpT0xTa2VUN0RGLXZfTlBvZwAAAAAACHG1fxY1UWNKX1RHOFMybXBaV20zbWx3enp3ARZTSHNsQmRhY1NUR3RkZGg3TGxBVU13AAA=",
"keep_alive":"5m"
},
"sort": [
{
"seq": {
"order": "asc"
}
}
],
"size": 200
}
3：删除PIT
DELETE _pit
{
"id":"t_yxAwEId2tsX3Rlc3QWU0hzbEJkYWNTVEd0ZGRoN0xsQVVNdwAWUGQtaXJpT0xTa2VUN0RGLXZfTlBvZwAAAAAACHG1fxY1UWNKX1RHOFMybXBaV20zbWx3enp3ARZTSHNsQmRhY1NUR3RkZGg3TGxBVU13AAA="
}
总结
如果数据量小（from+size在10000条内），或者只关注结果集的TopN数据，可以使用from/size 分页，简单粗暴
数据量大，深度翻页，后台批处理任务（数据迁移）之类的任务，使用 scroll 方式
数据量大，深度翻页，用户实时、高并发查询需求，使用 search after 方式
到此这篇关于elasticsearch集群查询超10000解决方案的文章就介绍到这了,更多相关elasticsearch查询超10000内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！