面试题：ElasticSearch Body模式下如何优化深度分页的性能

Question

在ElasticSearch的Body模式下进行深度分页（例如从第10000条开始取10条数据）时，性能会急剧下降。阐述深度分页性能问题产生的原因，并说明如何在Body模式下通过合理配置查询来优化这种情况下的性能，例如使用Scroll API或Search After等技术，详细描述实现思路及关键配置。

Answer 1

深度分页性能问题产生的原因

1. 数据传输量增大：ElasticSearch在分页时，需要从各个分片上检索数据，当深度分页时（例如从第10000条开始取数据），ElasticSearch需要先检索出前面10000条数据，再返回指定的10条数据，这导致大量不必要的数据在网络中传输，增加了网络开销。
2. 内存占用增加：每个分片都需要存储和处理大量中间数据，当深度分页时，每个分片为了获取完整的结果集，需要在内存中保留更多的数据，这对集群的内存资源造成较大压力。
3. 排序和聚合计算复杂：如果查询中包含排序或聚合操作，随着分页深度的增加，排序和聚合操作需要处理的数据量呈指数级增长，计算成本大幅提高。

使用Scroll API优化性能

1. 实现思路：Scroll API允许我们在ElasticSearch中进行类似数据库游标（cursor）的操作。通过一次初始查询获取一个scroll ID，然后使用这个ID持续拉取数据，每次拉取的数据量由size参数指定。这样可以避免一次性检索大量数据，而是分批次获取。
2. 关键配置：
   • 初始查询：

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "size": 10,
    "scroll": "1m"
}

在上述查询中，size指定每次返回的文档数量，scroll指定这个scroll上下文的有效期为1分钟。 - 后续滚动查询：使用第一次查询返回的_scroll_id进行后续滚动。

{
    "scroll": "1m",
    "scroll_id": "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ=="
}

scroll参数用于更新scroll上下文的有效期，确保在操作过程中上下文不会过期。

使用Search After优化性能

1. 实现思路：Search After通过指定上一页最后一条数据的排序值来获取下一页数据。它避免了深度分页时ElasticSearch需要记住每个分片上的偏移量，而是基于文档的排序值进行连续查询，减少了内存开销和数据传输量。
2. 关键配置：
   • 第一次查询：

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "size": 10,
    "sort": [
        {
            "timestamp": "asc"
        }
    ]
}

这里假设按照timestamp字段进行排序，size指定每页返回的文档数量。 - 后续查询：使用上一页最后一条文档的排序值作为search_after参数的值。

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "size": 10,
    "sort": [
        {
            "timestamp": "asc"
        }
    ],
    "search_after": [1638201600000]
}

假设上一页最后一条文档的timestamp值为1638201600000，将其作为search_after的值传递，即可获取下一页数据。