ElasticSearch查询—分页查询详解

       Elasticsearch中数据都存储在分片中，当执行搜索时每个分片独立搜索后，数据再经过整合返回。那么，如何实现分页查询呢？

      按照一般的查询流程来说，如果我想查询前10条数据：

        1)客户端请求发给某个节点

        2)节点转发给个个分片，查询每个分片上的前10条

        3)结果返回给节点，整合数据，提取前10条

        4)返回给请求客户端

    那么当我想要查询第10条到第20条的数据该怎么办呢？这个时候就用到分页查询了。

    在ElasticSearch中实现分页查询的方式有两种，分别为深度分页(from-size)和快照分页(scroll)

    1.深度分页(from-size)

    原理很简单，就是查询前20条数据，然后截断前10条，只返回10-20的数据。这样其实白白浪费了前10条的查询。

    查询API如下：

    {
       "from" : 0, "size" : 10,
        "query" : {
           "term" : { "user" : "kimchy" }
        }
     }

       其中，from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的事件数目。默认from为0，size为10，即所有的查询默认仅仅返回前10条数据。

     做过测试，越往后的分页，执行的效率越低。也就是说，分页的偏移值越大，执行分页查询时间就会越长！

    2. 快照分页(scroll)

     相对于from和size的分页来说，使用scroll可以模拟一个传统数据的游标，记录当前读取的文档信息位置。这个分页的用法，不

是为了实时查询数据，而是为了一次性查询大量的数据（甚至是全部的数据）。因为这个scroll相当于维护了一份当前索引段的快照

信息，这个快照信息是你执行这个scroll查询时的快照。在这个查询后的任何新索引进来的数据，都不会在这个快照中查询到。但是

它相对于from和size，不是查询所有数据然后剔除不要的部分，而是记录一个读取的位置，保证下一次快速继续读取。

     查询API如下：         

   curl -XGET 'localhost:9200/twitter/tweet/_search?scroll=1m' -d '
   {
        "query": {
             "match" : {
             "title" : "elasticsearch"
          }
       }
    }

       该查询会自动返回一个_scroll_id，通过这个id(经过base64编码)可以继续查询。

    curl -XGET  '集群节点IP:9200/_search/scroll?scroll=1m&scroll_id=c2Nhbjs2OzM0NDg1ODpzRlBLc0FXNlNyNm5JWUc1'

   3.java API实现

public class PageQueryInElasticSearch {

	private static String index = "test_index35";
	private static String type = "test_type35";
	public static void main(String[] args) {
	
		Settings settings = ImmutableSettings.settingsBuilder().put("cluster.name", "contentmanageres")
			    .put("client.transport.sniff", true)// 开启ES嗅探功能，确保集群连上多个节点
				.build();
		// 创建客户端
		TransportClient transportClient = new TransportClient(settings);
		// 添加es的节点信息，可以添加1个或多个
		TransportAddress transportAddress = new InetSocketTransportAddress("172.17.168.96", 9300);
		transportClient.addTransportAddresses(transportAddress);
		// 连接到的节点
		ImmutableList connectedNodes = transportClient.connectedNodes();
		for (DiscoveryNode discoveryNode : connectedNodes) {
			System.out.println(discoveryNode.getHostAddress());
		}
	
		System.out.println("from size 模式启动！");
		Date begin = new Date();
		long count = transportClient.prepareCount(index).setTypes(type).execute().actionGet().getCount();//获取所有记录
		SearchRequestBuilder requestBuilder = transportClient.prepareSearch(index).setTypes(type).setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery());
		for(int i=0,sum=0; sum

   相关链接如下：https://www.cnblogs.com/xing901022/archive/2016/03/16/5284902.html

                     http://www.jianshu.com/p/627887e3eea3