与关系型数据一样，在面对大量数据时，我们是需要对数据进行分页和排序的

一.elasticsearch数据分页

1.传统from+size分页

(1)用法

• from表示从第几条数据开始。
• size表示每页显示多少条数据

GET <indexName>/_search  
{  
  "query": {  
    "match_all": {}  
  },  
  "from": 0,  // 起始偏移量  
  "size": 10  // 每页显示的结果数  
}

(2)适用场景

传统的PC端可随意跳转的分页

(3)优缺点：

优点：可以向前或向后翻页，可以跳转到任意页码上

缺点：

• 受限于max_result_window参数，默认最多只能查看10000条数据，如果随意调整这个配置，可能会造成OOM
• 页码越大，内存和CPU开销越大，查询越慢

2.通过类似于游标的scroll实现全量非实时数据分页

(1)用法

• scroll: 指定快照时间有效期
• scroll_id: 类似于游标的的ID

GET merchant_order/_search/scroll?scroll=1m&scroll_id=cXVlcnlBbmRGZXRjaDsxOzg4NDg2OTpTQzRmWWkwQ1Q1bUlwMjc0WmdIX2ZnOzA
{
     
  "query": {  
    "match_all": {}  
  },  
  "sort": [  
    {  
      "id": "asc"  // 排序字段和排序方式ASC、DESC  
    }  
  ]  
}

注：本次响应返回的scroll_id作为下次查询的scroll_id查询参数

(2)适用场景

• 需要查询全量数据(如展出数据等)
• 对实时性要求要求不太严格的

(3)优缺点

优点：可以查询全量数据，总数不受max_result_window参数影响

缺点：

• 因为它类似于一个快照数据，并不是实时数据，如果对实时性要求比较高，则不适合
• srcoll_id 的存在会耗费大量的资源来保存一份当前查询结果集映像，并且会占用文件描述符，用完后需要手动清理

3.通过search after实现实时数据分页

分页的方式是根据上一页的最后一条数据来确定下一页的位置，同时在分页请求的过程中，如果有索引数据的增删改查，这些变更也会实时的反映到游标上。但是需要注意，因为每一页的数据依赖于上一页最后一条数据，所以无法跳页请求。

• 场景：APP分页

第一页：

GET merchant_order/_search
{
    "size": 10,
    "query": {
        "term" : {
            "did" : 519390
        }
    },
    "sort": [
        {"date": "asc"},
        {"_id": "desc"}
    ]
}

后页的分页：

GET merchant_order/_search
{
    "size": 10,
    "query": {
        "match" : {
            "name" : "折刀"
        }
    },
    "search_after": [10.2, "2024-06-16 18：00：15"],
    "sort": [
        {"price": "asc"},
        {"update_time": "desc"}
    ]
}

• 要求：
• 它必须先要指定排序（因为一定要按排序记住坐标）
• 必须从第一页开始搜起
• 从第一页开始以后每次都带上search_after

• 优缺点：
• 优点：可以查询全量数据，而且可以保证实时
• 缺点：不能随意跳转翻页

二.elasticsearch 数据排序

elasticsearch中，是通过sort子句来实现排序的，其主要格式为：

GET <indexName>/_search  
{  
  "query": {  
    "match_all": {}  
  },  
  "sort": [  
    {  
      "sortField": "desc"  // 排序字段和排序方式ASC、DESC  
    }  
  ]  
}

• sortField即为要排序的字段，另外一种是：

GET <indexName>/_search  
{  
  "query": {  
    "match_all": {}  
  },  
  "sort": [  
    {  
      "sortField": {
        "order":"desc"
      }
    }  
  ]  
}

1.按指定字段排序

GET steam_item_730/_search
{  
  "query": {  
    "match_all": {}  
  },  
  "sort": [  
    {  
      "price":"asc"
    },
    {
      "update_time":"desc"
    }
  ]  
}

本例中是按价格字段升序排列,然后再按更新时间倒序

2.特殊字段排序

• 通过元数据字段进行排序，如

GET steam_item_730/_search  
{  
  "query": {  
    "term_id": {
        "app_id":730
    }  
  },  
  "sort": [  
    {  
      "_id":"desc"
    }  
  ]  
}

• 通过和分_score这个字段来排序

GET steam_item_730/_search  
{  
  "query": {  
    "match": {
        "name":"久经沙场"
    }  
  },  
  "sort": [  
    {  
      "_score":"desc"
    }  
  ]  
}

上例中通过关键词搜索，并按照匹配相关性得分倒序排序

3.通过脚本实现自定义排序

GET merchant_order/_search  
{  
  "query": {  
    "match": {
        "name":"久经沙场"
    }  
  },  
  "sort": [  
    {  
      "_script": {
          "type": "number",
          "script": {
            "source": "if (doc['status'] == 'waiting_payment') {return 10;} else if (doc['status'] == 'cancel') {return 1;} else { return 5;}",
            "lang": "painless"
          },
          "order": "desc"
        }
    }  
  ]  
}

上例中，通过脚本实现自定义的排序（如果订单状态为未支付，则优先级最高; 取消状态，优化级最低，其他优先级中等）

• type: 脚本结果的类型
• script: 脚本主内容
• source : 脚本文本内容
• lang: 脚本语言
• order: 排序方式