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精选留言(12)

• 
  yu

  2019-08-14

  老师，scroll分页的scroll=5m这个参数，请问设置有什么讲究么，如果设置了5m，我利用它来做全量数据导出，可能要导15m才能导完，那5m后这个快照就失效了，这时会怎样呢，是重新建立一个快照么

  作者回复: 第二次调用的时候还会指定这个参数，所以不会存在说的问题。

  

   1
• 
  王俊杰

  2019-08-11

  老师，spring-data-elasticsearch 支持 search after 吗，我没有找到，java 使用 elasticsearch 使用用那个 框架比较好

  作者回复: spring data目前支持最高的版本是6.8，7.x的支持你可能还需要稍微等等。
  
  java调用es，可以使用官方提供的high leve java client，是基于官方的low level client开发的
  

  

   1
• 
  Geek_zy

  2019-11-20

  老师如果数据量特别大用scroll是不是就不合适了，创建快照是把当前index的所有数据快照一份吗？

  作者回复: scroll适合大的数据量。缺点就是中间加入的数据不能被读取到。
  
  snapshot是支持指定索引创建的，而且是支持增量的

  

  
• 
  暖色浮余生

  2019-10-25

  感觉seach_after 只能做一页一页往下翻，限制了用户不能随机跳到哪一页得行为啊。scroll 适合做备份，如果不限制用户随机跳到那一页是不是还是只能用 size from 嘛？

  

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• 
  limu

  2019-09-22

  老师我发现一个问题，每次返回的scroll_id都是一样的，你的例子里面也是一样的，但是返回的数据不一样。

   2

  
• 
  godtrue

  2019-09-21

  ES分页查询，老师介绍了几种实现方式，她们各有优缺点：
  1：默认查出前十条
  2：最多只能查询出1W条，过了就报警
  3：from+size
  4：search after
  查询的数据分布在不同的节点上的分片上，本质是对数据的分库分表的水平切分，那聚合、排序、分页等需要拿到所有数据进行操作的场景必定会复杂一些，有些情况拿出的数据可能超过单机的容量，那估计一定那不出来了，老师，限制最多1万条数据有什么讲究没？

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  作者回复: 其实想表达的是 ES不适合做搜素的深度分页。
  
  1w条其实就会加载很多数据到内存中，所以可以吧这个参数调的更小，只能说es默认配置相对还比较温和。

  

  
• 
  limu

  2019-08-18

  scroll=5m，请问这个5m或者1m有什么讲究吗？

  作者回复: 最好设置的不要过大，在一分钟或5分钟后会失效的意思

  

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• 
  zj

  2019-08-15

  search_after为什么非要用加上id作为唯一性呢？ 一定要确定唯一性吗，不确定唯一性，按照某一字段查不行么？

  

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• 
  sruic

  2019-08-15

  原来的oracle订单数据显示总数和分页，每页十条数据。但表数据是上亿，支持一百万数据分页显示。能改成用es吗

  作者回复: 深度分页，并不是搜索引擎所擅长的。google也一样。你应该结合oracle和es一起使用。es用来实现全文检索

   1

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• 
  小雅哥

  2019-08-11

  老师好，个人听了还是没理解细节，请教几个问题，谢谢！
  （1）请问search after是第二次是怎么根据id定位搜索，请问原理是怎样？
  （2）另外scroll是第一次查询将所有结果缓存到coordinator，后续只查询缓存吗？

  

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• 
  三木禾

  2019-08-10

  老师，我这边还是没能理解深度分页出现的原因？
  执行查询的流程是这个样子，
  在from=990 size=10情况下
  1，执行query ,从每个分片上获取1000个文档id以及打分
  2，根据打分进行排序，取from 到from+size 的文档id
  2, 执行fetch,去各个分片上获取文档id对应的文档
  
  这样的情况下，为什么会ppt出现1000个文档的概念？

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   2

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• 
  calljson

  2019-08-08

  请教老师一个问题，如链接https://blog.csdn.net/wild46cat/article/details/62889554，文中使用sort排序，对于方案一，如果不指定keyword就只能使用方案2，请问为何？原理是什么，谢谢您

  

  