es的scroll滚动查询

一、如何使用scroll

滚动并不是为了实时的用户响应，而是为了处理大量的数据，例如，为了使用不同的配置来重新索引一个 index 到另一个 index 中去。

client 支持：Perl 和 Python

注意：从 scroll 请求返回的结果反映了 search 发生时刻的索引状态，就像一个快照。后续的对文档的改动（索引、更新或者删除）都只会影响后面的搜索请求。

为了使用 scroll，初始搜索请求应该在查询中指定 scroll 参数，这可以告诉 Elasticsearch 需要保持搜索的上下文环境多久，如 ?scroll=1m。

POST /company_new/_doc/_search?scroll=1m 
{
    "query": {
        "match_all" : {}
    }
}

使用上面的请求返回的结果中包含一个 scroll_id，这个 ID 可以被传递给 scroll API 来检索下一个批次的结果。

POST /_search/scroll
{
    "scroll" : "1m", 
    "scroll_id" : "c2Nhbjs2OzM0NDg1ODpzRlBLc0FXNlNyNm5JWUc1" 

每次对 scroll API 的调用返回了结果的下一个批次知道没有更多的结果返回，也就是直到 hits 数组空了。

注意：初始搜索请求和每个后续滚动请求返回一个新的 _scroll_id，只有最近的 _scroll_id 才能被使用。

二、使用 scroll-scan 的高效滚动

使用 from and size 的深度分页，比如说 ?size=10&from=10000 是非常低效的，因为 100,000 排序的结果必须从每个分片上取出并重新排序最后返回 10 条。这个过程需要对每个请求页重复。

scroll API 保持了那些已经返回记录结果，所以能更加高效地返回排序的结果。但是，按照默认设定排序结果仍然需要代价。

一般来说，你仅仅想要找到结果，不关心顺序。你可以通过组合 scroll 和 scan 来关闭任何打分或者排序，以最高效的方式返回结果。你需要做的就是将 search_type=scan 加入到查询的字符串中：

POST /company_new/_doc/_search?scroll=1m&search_type=scan
{
   "query": {
       "match_all" : {}
   }
}

注意：设置 search_type 为 scan 可以关闭打分，让滚动更加高效。

三、保持搜索上下文存活

参数 scroll （传递给 search 请求还有每个 scroll 请求）告诉 Elasticsearch 应该需要保持搜索上下文多久。这个值（比如说 1m）并不需要长到可以处理所有的数据——仅仅需要足够长来处理前一批次的结果。每个 scroll 请求（包含 scroll 参数）设置了一个新的失效时间。

四、清除 scroll API

搜索上下文当 scroll 超时就会自动移除。但是保持 scroll 存活需要代价，所以 scrolls 当scroll不再被使用的时候需要被用 clear-scroll 显式地清除：

DELETE /_search/scroll
{ 
  "scroll_id" : ["c2Nhbjs2OzM0NDg1ODpzRlBLc0FXNlNyNm5JWUc1"]
}

多个 scroll ID 可按照数据传入

DELETE /_search/scroll 
{ 
  "scroll_id" : ["c2Nhbjs2OzM0NDg1ODpzRlBLc0FXNlNyNm5JWUc1", "aGVuRmV0Y2g7NTsxOnkxaDZ"]
}

有搜索上下文可以通过 _all 参数而清除：

DELETE /_search/scroll/_all

五、Sliced Scroll

对于返回大量文档的滚动查询，可以将滚动分割为多个切片，可以单独使用：

GET /company_new/_search?scroll=1m
{
    "slice": {
        "id": 0, ①//切片的id
        "max": 2 ②//最大切片数
    },
    "query": {
        "match_all" : {}
    }
}
GET /company_new/_search?scroll=1m
{
    "slice": {
        "id": 1,
        "max": 2
    },
    "query": {
        "match_all" : {}
    }
}

每个滚动都是独立的，可以像任何滚动请求一样并行处理。第一个请求的结果返回属于第一个slice（id：0）的文档，第二个请求的结果返回属于第二个slice的文档。由于最大切片数设置为2，因此两个请求的结果的并集等效于没有切片的滚动查询的结果。默认情况下，首先在shard集合上进行分割，然后在每个shard上使用_uid字段在本地进行分割，其公式如下： slice(doc) = floorMod(hashCode(doc._uid), max) 例如，如果shard数等于2且用户请求4个slice，则分配片0和2到第一个shard，切片1和3分配给第二个shard。

如果slice的数量大于shard的数量，则切片过滤器在第一次调用时非常慢，它具有O（N）的复杂度，并且存储器成本等于每个slice的N倍，其中N是在shard中的文档的总数。在几次调用之后，缓存过滤器在后续调用应该更快，但是您应该限制并行执行的切片查询的数量以避免内存溢出。

默认情况下，每个滚动允许的最大切片数限制为1024.您可以更新index.max_slices_per_scroll索引设置以绕过此限制。

建议slice=shard(官方文档中建议max的值不要超过shard的数量，否则可能会导致内存爆炸。)