作者：千锋老魏
源码地址：https://github.com/qfjiaoyan/elasticsearch-examples
ES对于from+size的个数是有限制的，二者之和不能超过1w。当所请求的数据总量大于1w时，可用scroll来代替from+size。
1.7.1 原理
ES的搜索是分2个阶段进行的，即Query阶段和Fetch阶段。 Query阶段比较轻量级，通过查询倒排索引，获取满足查询结果的文档ID列表。 而Fetch阶段比较重，需要将每个shard的结果取回，在协调结点进行全局排序。 通过From+size这种方式分批获取数据的时候，随着from加大，需要全局排序并丢弃的结果数量随之上升，性能越来越差。
而Scroll查询，先做轻量级的Query阶段以后，免去了繁重的全局排序过程。 它只是将查询结果集，也就是doc id列表保留在一个上下文里， 之后每次分批取回的时候，只需根据设置的size，在每个shard内部按照一定顺序(默认doc_id续)， 取回这个size数量的文档即可。
1.7.2 使用场景
由此也可以看出scroll不适合支持那种实时的和用户交互的前端分页工作，其主要用途用于从ES集群分批拉取大量结果集的情况，一般都是offline的应用场景。 比如需要将非常大的结果集拉取出来，存放到其他系统处理，或者需要做大索引的reindex等等。 不要把 scroll 用于实时请求，它主要用于大数据量的场景。例如：将一个索引的内容索引到另一个不同配置的新索引中。
1.7.3 JAVA代码示例
例如滚动查询所有文档：
POST 127.0.0.1:9200/my_index/_search?scroll=1m { "query": { "match_all": { } }, "sort": [ "_doc" ] }
清除scroll
虽然我们在设置开启scroll时，设置了一个scroll的存活时间，但是如果能够在使用完顺手关闭，可以提早释放资源，降低ES的负担.
DELETE 127.0.0.1:9200/_search/scroll { "scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAdsMqFmVkZTBJalJWUmp5UmI3V0FYc2lQbVEAAAAAAHbDKRZlZGUwSWpSVlJqeVJiN1dBWHNpUG1RAAAAAABpX2sWclBEekhiRVpSRktHWXFudnVaQ3dIQQAAAAAAaV9qFnJQRHpIYkVaUkZLR1lxbnZ1WkN3SEEAAAAAAGlfaRZyUER6SGJFWlJGS0dZcW52dVpDd0hB" }
JAVA代码示例：com.qianfeng.elasticsearch.query.impl.BaseQueryImpl
@Override public void scroll Query(StringindexName,StringtypeName) throws IOException{ SearchRequest searchRequest= new SearchRequest(indexName); searchRequest.types(typeName); //初始化scroll //值不需要足够长来处理所有数据—它只需要足够长来处理前一批结果。每个滚动请求(带有滚动参数)设置一个新的过期时间。 final Scroll scroll= new Scroll(TimeValue.timeValueMinutes(1L));//设定滚动时间间隔 searchRequest.scroll(scroll); SearchSourceBuilder searchSourceBuilder=new SearchSourceBuilder(); searchSourceBuilder.query(matchAllQuery()); searchSourceBuilder.size(5);//设定每次返回多少条数据 searchRequest.source(searchSourceBuilder); log.info("string:"+searchRequest.source()); SearchResponse searchResponse=null; try{ searchResponse=restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT); }catch(IOExceptione){ e.printStackTrace(); } String scrollId=searchResponse.getScrollId(); SearchHit[] searchHits=searchResponse.getHits().getHits(); System.out.println("-----首页-----"); for(SearchHitsearchHit: searchHits){ System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); } //遍历搜索命中的数据，直到没有数据 while(searchHits!=null&&searchHits.length>0){ SearchScrollRequest scrollRequest=new SearchScrollRequest(scrollId); scrollRequest.scroll(scroll); log.info("string:"+scrollRequest.toString()); try{ searchResponse=restHighLevelClient.scroll(scrollRequest,RequestOptions.DEFAULT); }catch(IOExceptione){ e.printStackTrace(); } scrollId=searchResponse.getScrollId(); searchHits=searchResponse.getHits().getHits(); if(searchHits!=null&&searchHits.length>0){ System.out.println("-----下一页-----"); for(SearchHitsearchHit: searchHits){ System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); } } } //清除滚屏 ClearScrollRequest clearScrollRequest=new ClearScrollRequest(); clearScrollRequest.addScrollId(scrollId); //也可以选择setScrollIds()将多个scrollId一起使用 ClearScrollResponse clearScrollResponse=null; try{ clearScrollResponse=restHighLevelClient.clearScroll(clearScrollRequest,RequestOptions.DEFAULT); }catch(IOExceptione){ e.printStackTrace(); } boolean succeeded=clearScrollResponse.isSucceeded(); System.out.println("succeeded:"+succeeded); }
演示用例：com.qianfeng.elasticsearch.test.document.testIdsQuery
@Test public void testScrollQuery() throws IOException { baseQuery.scrollQuery(indexName,type); }
演示效果：
源码地址：https://github.com/qfjiaoyan/elasticsearch-examples
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