使用from size进行分页查询（深度分页），当数据量大的时候，对全部数据进行遍历，使用from size性能会很差。from指的是从哪里开始拿数据，size是结果集中返回的文档个数。from-size的工作原理是：如size=10&from=100，那么Elasticsearch会从每个分片里取出110条数据，然后汇集到一起再排序，取出101~110序号的文档。由此可见，from-size的效率必然不会很高，特别是分页越深，需要排序的数据越多，其效率就越低。
Elasticsearch中进行大数据量查询时，往往因为设备、网络传输问题影响查询数据的效率；Elasticsearch中提供了Scroll（游标）的方式对数据进行少量多批次的滚动查询，来提高查询效率。

    /**
     * 查询所有数据
     *
     * @param index 索引名称
     * @param type type 6.0后不推荐使用
     * @param fields 需要显示的字段
     * @param sortField 需要进行排序的字段
     * @param highlightField 需要高亮的字段
     * @param queryBuilder 查询条件
     * @return
     */
    public static List<Map<String, Object>> searchAllData(String index, String type, String fields, String sortField, String highlightField,QueryBuilder queryBuilder ) {
        //指定一个index和type
        SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index).setTypes(type);
        // 高亮（xxx=111,aaa=222）
        if (StringUtils.isNotEmpty(highlightField)) {
            HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
            highlightBuilder.preTags("<span style='color:red;font-weight:bold'>");//设置前缀
            highlightBuilder.postTags("</span>");//设置后缀
            // 设置高亮字段
            highlightBuilder.field(highlightField);
            searchRequestBuilder.highlighter(highlightBuilder);
        }
        // 需要显示的字段，逗号分隔（缺省为全部字段）
        if (StringUtils.isNotEmpty(fields)) {
            searchRequestBuilder.setFetchSource(fields.split(","), null);
        }
        searchRequestBuilder.setFetchSource(true);
        if (StringUtils.isNotEmpty(sortField)) {
            searchRequestBuilder.addSort(sortField, SortOrder.ASC);
        }
        //设置每批读取的数据量
        searchRequestBuilder.setSize(100);
        //查询条件
        searchRequestBuilder.setQuery(queryBuilder);
        //设置 search context 维护1分钟的有效期
        searchRequestBuilder.setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(1));
        //获得首次的查询结果
        SearchResponse scrollResp=searchRequestBuilder.get();
        //打印的内容 可以在 Elasticsearch head 和 Kibana  上执行查询
        LOGGER.info("\n{}", searchRequestBuilder);
        //打印命中数量
        LOGGER.info("命中总数量：{}", scrollResp.getHits().getTotalHits());
        List<Map<String, Object>> sourceList = new ArrayList<Map<String, Object>>();
        StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
        do {
            //将scorllId循环传递
            scrollResp = client.prepareSearchScroll(scrollResp.getScrollId()).setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(1)).execute().actionGet();
            for (SearchHit searchHit : scrollResp.getHits().getHits()) {
                searchHit.getSourceAsMap().put("id", searchHit.getId());
                if (StringUtils.isNotEmpty(highlightField)) {
                    if (!ObjectUtils.isEmpty(searchHit.getHighlightFields().get(highlightField))) {
                        Text[] text = searchHit.getHighlightFields().get(highlightField).getFragments();
                        if (text != null) {
                            for (Text str : text) {
                                stringBuffer.append(str.string());
                            }
                            //遍历 高亮结果集，覆盖 正常结果集
                            searchHit.getSourceAsMap().put(highlightField, stringBuffer.toString());
                        }
                    }
                }
                sourceList.add(searchHit.getSourceAsMap());
            }
            //当searchHits的数组为空的时候结束循环，至此数据全部读取完毕
        } while(scrollResp.getHits().getHits().length != 0);
        //删除scroll
        ClearScrollRequest clearScrollRequest = new ClearScrollRequest();
        clearScrollRequest.addScrollId(scrollResp.getScrollId());
        client.clearScroll(clearScrollRequest).actionGet();
        return sourceList;

    }


————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「Haoyugg」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_41127890/article/details/82219811