面试题：ElasticSearch中search_after与scroll在基本原理上的差异

Question

请阐述ElasticSearch中search_after和scroll两种分页方式在基本原理方面有什么不同，并举例说明它们各自适用的场景。

Answer 1

基本原理不同

1. search_after：
   • 原理：基于上一页的最后一条数据的指定字段值（通常是排序字段）来进行下一页数据的查询。每次请求需要带上上一页最后一条文档的排序值。它是实时获取数据，每次请求都是从当前索引状态中获取数据。例如，假设有一个按时间戳排序的文档集合，search_after会根据上一页最后一个文档的时间戳来查询下一页文档。
2. scroll：
   • 原理：在初次查询时，Elasticsearch会创建一个“快照”，也就是一个可以保持一段时间的搜索上下文。后续的分页请求通过这个上下文（scroll_id）来获取数据。它类似于数据库中的游标，数据是基于创建搜索上下文时的索引状态，在滚动过程中，新添加或更新的数据默认不会包含在后续的滚动结果中。

适用场景举例

1. search_after适用场景：
   • 实时性要求高的场景：例如在电商平台展示商品列表，用户频繁翻页查看商品，需要实时获取最新的商品数据（比如新上架的商品）。以一个手机销售电商平台为例，用户在浏览手机列表，不断翻页查看不同型号手机，search_after可以保证每次翻页都能展示最新加入库存的手机。
   • 需要保证文档顺序一致性的场景：如果数据是按照某个字段（如时间戳、ID等）严格排序，并且在翻页过程中顺序不能乱，search_after能满足需求。比如新闻资讯平台，按照发布时间排序展示新闻，用户翻页时要保证时间顺序的连贯性。
2. scroll适用场景：
   • 大量数据一次性处理场景：例如数据迁移，需要从Elasticsearch中将大量数据导出到其他存储系统。假设要将Elasticsearch中的历史订单数据迁移到Hadoop分布式文件系统（HDFS），使用scroll可以方便地按页获取大量订单数据，而不用关心实时性，因为迁移过程中订单数据的实时变化不是重点。
   • 对实时性要求不高的后台任务场景：比如生成统计报表，报表数据不需要实时更新，使用scroll分页获取数据进行统计计算，效率较高，因为它基于快照，不会因为索引实时变化而增加处理复杂度。