Elasticseatch入門基礎(chǔ)

一、導(dǎo)讀

Notice！！這篇文章并不能保證通過讓你掌握ES，但是起碼可以把你對(duì)Elasticsearch的陌生度降到最低。

1.1、認(rèn)識(shí)ES

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：

像MySQL這種數(shù)據(jù)庫就是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。它有個(gè)很直觀的特點(diǎn)：每一張數(shù)據(jù)表的列在創(chuàng)建表的時(shí)候就需要確定下來。比如你創(chuàng)建一個(gè)user表，定義了3列id、username、password。這時(shí)如果你的實(shí)體類中多了一個(gè)age的字段，那這個(gè)實(shí)體是不能保存進(jìn)user表的。（當(dāng)然后續(xù)你可以通過DDL修改添加列或者減少列。讓實(shí)體類的屬性和表中的列一一對(duì)應(yīng)）。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也就是我們常聽說的NoSQL。常見的有：MongoDB、Redis、Elasticsearch。

且不說性能方面，單說使用方面NoSQL這種非關(guān)系類型的數(shù)據(jù)庫都支持你往它里面存儲(chǔ)一個(gè)json對(duì)象，這個(gè)json有多少個(gè)字段并不是它關(guān)系的，拿上面的例子來說，只要你給他一個(gè)對(duì)象，不管有沒有age、它都能幫你存儲(chǔ)進(jìn)去。

關(guān)于ES更多的知識(shí)點(diǎn)我們?cè)谙挛闹姓归_，再說一下ES常見的使用場(chǎng)景和特性：

站內(nèi)搜索：

如果你的公司想做自己的站內(nèi)搜索，那ES再合適不過了。作為非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的ES允許你往它里面存儲(chǔ)各種格式不確定的Json對(duì)象，還為你提供了全文本搜索和分析引擎。它使您可以快速，近乎實(shí)時(shí)地（1 s）存儲(chǔ)，搜索和分析大量數(shù)據(jù)。一個(gè)字：快！

日志采集系統(tǒng)：

Elasticsearch是Elastic公司的核技術(shù)，并且Elastic公司還有其他諸如：Logstash、Filebeat、Kibana等技術(shù)棧。常見的公司里面使用的日志管理系統(tǒng)就可以使用ELK+Filebeat搭建起來，F(xiàn)ilebeat收集日志推送到Logstash做處理，然后Logstash將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)入ES，最終通過Kibana展示日志。

可擴(kuò)展性：

Elasticsearch天生就是分布式的，既能以單機(jī)的形式運(yùn)行一臺(tái)性能很差的服務(wù)器上。它也可以形成一個(gè)成百上千節(jié)點(diǎn)的集群。并且它自己會(huì)管理集群中的節(jié)點(diǎn)，在ES中我們可以隨意的添加、摘除節(jié)點(diǎn)，集群自己會(huì)將數(shù)據(jù)均攤在各個(gè)節(jié)點(diǎn)上。

1.2、安裝、啟動(dòng)ES、Kibana、IK分詞器

1. 安裝很簡單，所以詳細(xì)過程不會(huì)寫到文章中。
2. 安裝啟動(dòng)教程、ES、Kibana、IK分詞器安裝包都以百度網(wǎng)盤的方式分享給大家，后臺(tái)回復(fù)：es 可領(lǐng)取

二、核心概念

因?yàn)檫@是第一篇基礎(chǔ)篇，對(duì)小白友好一些，所以需要先了解一些基本概念，你可以耐折性子讀一下，都不難理解的哈。

2.1、Near Realtime (NRT)

ES號(hào)稱對(duì)外提供的是近實(shí)時(shí)的搜索服務(wù)，意思是數(shù)據(jù)從寫入ES到可以被Searchable僅僅需要1秒鐘，所以說基于ES執(zhí)行的搜索和分析可以達(dá)到秒級(jí)。

2.2、Cluster

集群：集群是一個(gè)或多個(gè)node的集合，它們一起保存你存放進(jìn)去的數(shù)據(jù)，用戶可以在所有的node之間進(jìn)行檢索，一般的每個(gè)集群都會(huì)有一個(gè)唯一的名稱標(biāo)識(shí)，默認(rèn)的名稱標(biāo)識(shí)為 elasticsearch ，這個(gè)名字很重要，因?yàn)閚ode想加入cluster時(shí)，需要這個(gè)名稱信息。

確保別在不同的環(huán)境中使用相同的集群名稱，進(jìn)而避免node加錯(cuò)集群的情況，一顆考慮下面的集群命名風(fēng)格logging-stage和logging-dev和logging-pro。

2.3、Node

單臺(tái)server就是一個(gè)node，它和cluster一樣，也存在一個(gè)默認(rèn)的名稱。但是它的名稱是通過UUID生成的隨機(jī)串，當(dāng)然用戶也可以定制不同的名稱，但是這個(gè)名字最好別重復(fù)。這個(gè)名稱對(duì)于管理來說很在乎要，因?yàn)樾枰_定，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中的哪臺(tái)服務(wù)器，對(duì)應(yīng)這個(gè)集群中的哪個(gè)節(jié)點(diǎn)。

node存在一個(gè)默認(rèn)的設(shè)置，默認(rèn)的，當(dāng)每一個(gè)node在啟動(dòng)時(shí)都會(huì)自動(dòng)的去加入一個(gè)叫elasticsearch的節(jié)點(diǎn)，這就意味著，如果用戶在網(wǎng)絡(luò)中啟動(dòng)了多個(gè)node，它們會(huì)彼此發(fā)現(xiàn)，然后組成集群。

在單個(gè)的cluster中，你可以擁有任意多的node。假如說你的網(wǎng)絡(luò)上沒有其它正在運(yùn)行的節(jié)點(diǎn)，然后你啟動(dòng)一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)，這個(gè)新的節(jié)點(diǎn)自己會(huì)組建一個(gè)集群。

2.4、Index

index是一類擁有相似屬性的document的集合。比如你可以為消費(fèi)者的數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個(gè)index，為產(chǎn)品創(chuàng)建一個(gè)index，為訂單創(chuàng)建一個(gè)index。

index名稱(必須是小寫的字符)。 當(dāng)需要對(duì)index中的文檔執(zhí)行索引、搜索、更新、刪除、等操作時(shí)，都需要用到這個(gè)index。

理論上：你可以在一個(gè)集群中創(chuàng)建任意數(shù)量的index。

2.5、Type

Type可以作為index中的邏輯類別。為了更細(xì)的劃分，比如用戶數(shù)據(jù)type、評(píng)論數(shù)據(jù)type、博客數(shù)據(jù)type

在設(shè)計(jì)時(shí)盡最大努力讓擁有更多相同field的document劃分到同一個(gè)type下。

2.6、Document

document就是ES中存儲(chǔ)的一條數(shù)據(jù)，就像mysql中的一行記錄一樣。它可以是一條用戶的記錄、一個(gè)商品的記錄等等

2.7、一個(gè)不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男〗Y(jié):

為什么說這是不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男〗Y(jié)呢? 就是說下面三個(gè)對(duì)應(yīng)關(guān)系只能說的從表面上看起來比較相似。但是ES中的type其實(shí)是一個(gè)邏輯上的劃分。數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)是時(shí)候依然是混在一起存儲(chǔ)的(往下看下文中有寫)，而mysql中的不同表的兩個(gè)列是絕對(duì)沒有關(guān)系的。

2.8、Shards & Replicas

2.8.1、問題引入:

如果讓一個(gè)Index自己存儲(chǔ)1TB的數(shù)據(jù)，響應(yīng)的速度就會(huì)下降。為了解決這個(gè)問題，ES提供了一種將用戶的Index進(jìn)行subdivide的騷操作，就是將index分片，每一片都叫一個(gè)Shards，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了將整體龐大的數(shù)據(jù)分布在不同的服務(wù)器上存儲(chǔ)。

2.8.2、什么是shard?

shard分成replica shard和primary shard。顧名思義一個(gè)是主shard、一個(gè)是備份shard， 負(fù)責(zé)容錯(cuò)以及承擔(dān)部分讀請(qǐng)求。

shard可以理解成是ES中最小的工作單元。所有shard中的數(shù)據(jù)之和，才是整個(gè)ES中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)。可以把shard理解成是一個(gè)luncene的實(shí)現(xiàn)，擁有完整的創(chuàng)建索引，處理請(qǐng)求的能力。

下圖是兩個(gè)node，6個(gè)shard的組成的集群的劃分情況：

你可以看一下上面的圖，圖中無論java應(yīng)用程序訪問的是node1還是node2，其實(shí)都能獲取到數(shù)據(jù)。

2.8.3、shard的默認(rèn)數(shù)量

新創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)會(huì)存在5個(gè)primary shard，注意！后續(xù)不然能再改動(dòng)primary shard的值，如果每一個(gè)primary shard都對(duì)應(yīng)一個(gè)replica shard，按理說單臺(tái)es啟動(dòng)就會(huì)存在10個(gè)分片，但是現(xiàn)實(shí)是，同一個(gè)節(jié)點(diǎn)的replica shard和primary shard不能存在于一個(gè)server中，因此單臺(tái)es默認(rèn)啟動(dòng)后的分片數(shù)量還是5個(gè)。

2.8.4、如何拓容Cluster

首先明確一點(diǎn)：一旦index創(chuàng)建完成了，primary shard的數(shù)量就不可能再發(fā)生變化。

因此橫向拓展就得添加replica的數(shù)量， 因?yàn)?span style="color: rgb(255, 104, 39);">replica shard的數(shù)量后續(xù)是可以改動(dòng)的。也就是說，如果后續(xù)我們將它的數(shù)量改成了2， 就意味著讓每個(gè)primary shard都擁有了兩個(gè)replica shard， 計(jì)算一下: 5+5*2=15 集群就會(huì)拓展成15個(gè)節(jié)點(diǎn)。

如果想讓每一個(gè)shard都有最多的系統(tǒng)的資源就增加服務(wù)器的數(shù)量，讓每一個(gè)shard獨(dú)占一個(gè)服務(wù)器。

2.8.5、舉個(gè)例子:

上圖中存在上下兩個(gè)node，每個(gè)node中都有一個(gè) 自己的primary shard和其它節(jié)點(diǎn)的replica shard，為什么是強(qiáng)調(diào)自己和其它呢? 因?yàn)镋S中規(guī)定，同一個(gè)節(jié)點(diǎn)的replica shard和primary shard不能存在于一個(gè)server中，而不同節(jié)點(diǎn)的primary shard可以存在于同一個(gè)server上。

當(dāng)primary shard宕機(jī)時(shí)，因?yàn)樗鼘?duì)應(yīng)的replicas shard在其它的server沒有受到影響，所以ES可以繼續(xù)響應(yīng)用戶的讀請(qǐng)求。通過這種分片的機(jī)制，并且分片的地位相當(dāng)，假設(shè)單個(gè)shard可以處理2000/s的請(qǐng)求，通過橫向拓展可以在此基礎(chǔ)上成倍提升系統(tǒng)的吞吐量，天生分布式，高可用。

此外: 每一個(gè)document肯定存在于一個(gè)primary shard和這個(gè)primary shard 對(duì)應(yīng)的replica shard中， 絕對(duì)不會(huì)出現(xiàn)同一個(gè)document同時(shí)存在于多個(gè)primary shard中的情況。

三、入門探索:

下面的小節(jié)中你會(huì)看到我使用大量的GET / POST 等等包括什么query。其實(shí)你不用詫異為啥整一堆這些東西而不寫點(diǎn)代碼。

其實(shí)這些命令對(duì)于ES來說，就像是SQL和MySQL的關(guān)系。換句話說，其實(shí)你寫的代碼的底層幫你執(zhí)行的也是我下面說得的這些命令。所以，別怕麻煩，下面的這些知識(shí)點(diǎn)無論如何你都不能直接跨越過去。

3.1、集群的健康狀況

GET /_cat/health?v

執(zhí)行結(jié)果如下:

epoch      timestamp cluster       status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1572595632 16:07:12  elasticsearch yellow          1         1      5   5    0    0        5             0                  -                 50.0%

解讀上面的信息，默認(rèn)的集群名是elasticsearch，當(dāng)前集群的status是yellow，后續(xù)列出來的是集群的分片信息，最后一個(gè)active_shards_percent表示當(dāng)前集群中僅有一半shard是可用的。

狀態(tài):

存在三種狀態(tài)分別是：red、green、yellow

• green : 表示當(dāng)前集群所有的節(jié)點(diǎn)全部可用。
• yellow: 表示ES中所有的數(shù)據(jù)都是可以訪問的，但是并不是所有的replica shard都是可以使用的(我現(xiàn)在是默認(rèn)啟動(dòng)一個(gè)node，而ES又不允許同一個(gè)node的primary shard和replica shard共存，因此我當(dāng)前的node中僅僅存在5個(gè)primary shard，為status為黃色)。
• red: 集群宕機(jī)，數(shù)據(jù)不可訪問。

3.2、集群的索引信息

GET /_cat/indices?v

結(jié)果:

health status index              uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   ai_answer_question cl_oJNRPRV-bdBBBLLL05g   5   1     203459            0    172.3mb        172.3mb

顯示狀態(tài)為yellow，表示存在replica shard不可用， 存在5個(gè)primary shard，并且每一個(gè)primary shard都有一個(gè)replica shard ， 一共20多萬條文檔，未刪除過文檔，文檔占用的空間情況為172.3兆。

3.3、創(chuàng)建index

PUT /customer?pretty

ES 使用的RestfulAPI，新增使用put，這是個(gè)很親民的舉動(dòng)。

3.4、添加 or 修改

如果是ES中沒有過下面的數(shù)據(jù)則添加進(jìn)去，如果存在了id=1的元素就修改(全量替換)。

• 格式:PUT /index/type/id

全量替換時(shí)，原來的document是沒有被刪除的！而是被標(biāo)記為deleted，被標(biāo)記成的deleted是不會(huì)被檢索出來的，當(dāng)ES中數(shù)據(jù)越來越多時(shí)，才會(huì)刪除它。

PUT /customer/_doc/1?pretty
{
  "name": "John Doe"
}

響應(yīng):

{
  "_index": "customer"，
  "_type": "_doc"，
  "_id": "1"，
  "_version": 1，
  "result": "created"，
  "_shards": {
    "total": 2，
    "successful": 1，
    "failed": 0
  }，
  "_seq_no": 0，
  "_primary_term": 1
}

強(qiáng)制創(chuàng)建，加添_create或者?op_type=create。

PUT /customer/_doc/1?op_type=create
PUT /customer/_doc/1/_create

• 局部更新(Partial Update)

不指定id則新增document。

POST /customer/_doc?pretty
{
  "name": "Jane Doe"
}

指定id則進(jìn)行doc的局部更新操作。

POST /customer/_doc/1?pretty
{
  "name": "Jane Doe"
}

并且POST相對(duì)于上面的PUT而言，不論是否存在相同內(nèi)容的doc，只要不指定id，都會(huì)使用一個(gè)隨機(jī)的串當(dāng)成id，完成doc的插入。

Partial Update先獲取document，再將傳遞過來的field更新進(jìn)document的json中，將老的doc標(biāo)記為deleted，再將創(chuàng)建document，相對(duì)于全量替換中間會(huì)省去兩次網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求

3.5、檢索

格式: GET /index/type/

GET /customer/_doc/1?pretty

響應(yīng):

{
  "_index": "customer"，
  "_type": "_doc"，
  "_id": "1"，
  "_version": 1，
  "found": true，
  "_source": {
    "name": "John Doe"
  }
}

3.6、刪除

刪除一條document。

大部分情況下，原來的document不會(huì)被立即刪除，而是被標(biāo)記為deleted，被標(biāo)記成的deleted是不會(huì)被檢索出來的，當(dāng)ES中數(shù)據(jù)越來越多時(shí)，才會(huì)刪除它。

DELETE /customer/_doc/1

響應(yīng):

{
  "_index": "customer"，
  "_type": "_doc"，
  "_id": "1"，
  "_version": 2，
  "result": "deleted"，
  "_shards": {
    "total": 2，
    "successful": 1，
    "failed": 0
  }，
  "_seq_no": 1，
  "_primary_term": 1
}

刪除index

DELETE /index1
DELETE /index1，index2
DELETE /index*
DELETE /_all

可以在elasticsearch.yml中將下面這個(gè)設(shè)置置為ture，表示禁止使用 DELETE /_all
action.destructive_required_name:true

響應(yīng)

{
  "acknowledged": true
}

3.6、更新文檔

上面說了POST關(guān)鍵字，可以實(shí)現(xiàn)不指定id就完成document的插入， POST + _update關(guān)鍵字可以實(shí)現(xiàn)更新的操作。

POST /customer/_doc/1/_update?pretty
{
  "doc": { "name": "changwu" }
}

POST+_update進(jìn)行更新的動(dòng)作依然需要指定id， 但是相對(duì)于PUT來說，當(dāng)使用POST進(jìn)行更新時(shí)，id不存在的話會(huì)報(bào)錯(cuò)，而PUT則會(huì)認(rèn)為這是在新增。

此外: 針對(duì)這種更新操作，ES會(huì)先刪除原來的doc，然后插入這個(gè)新的doc。

四、document api

4.1、search

• 檢索所有索引下面的所有數(shù)據(jù)

/_search

• 搜索指定索引下的所有數(shù)據(jù)

/index/_search

• 更多模式

/index1/index2/_search
/*1/*2/_search
/index1/index2/type1/type2/_search
/_all/type1/type2/_search

4.2、_mget api 批量查詢

mget是ES為我們提供的批量查詢的API，我們只需要制定好 index、type、id。ES會(huì)將命中的記錄批量返回給我們。

• 在docs中指定_index，_type，_id

GET /_mget
{
    "docs" : [
        {
            "_index" : "test"，
            "_type" : "_doc"，
            "_id" : "1"
        }，
        {
            "_index" : "test"，
            "_type" : "_doc"，
            "_id" : "2"
        }
    ]
}

• 在URL中指定index

GET /test/_mget
{
    "docs" : [
        {
            "_type" : "_doc"，
            "_id" : "1"
        }，
        {
            "_type" : "_doc"，
            "_id" : "2"
        }
    ]
}

• 在URL中指定 index和type

GET /test/type/_mget
{
    "docs" : [
        {
            "_id" : "1"
        }，
        {
            "_id" : "2"
        }

• 在URL中指定index和type，并使用ids指定id范圍

GET /test/type/_mget
{
    "ids" : ["1"， "2"]
}

• 為不同的doc指定不同的過濾規(guī)則

GET /_mget
{
    "docs" : [
        {
            "_index" : "test"，
            "_type" : "_doc"，
            "_id" : "1"，
            "_source" : false
        }，
        {
            "_index" : "test"，
            "_type" : "_doc"，
            "_id" : "2"，
            "_source" : ["field3"， "field4"]
        }，
        {
            "_index" : "test"，
            "_type" : "_doc"，
            "_id" : "3"，
            "_source" : {
                "include": ["user"]，
                "exclude": ["user.location"]
            }
        }
    ]
}

4.3、_bulk api 批量增刪改

4.3.1、基本語法

{"action":{"metadata"}}\n
{"data"}\n

存在哪些類型的操作可以執(zhí)行呢?

• delete: 刪除文檔。

• create: _create 強(qiáng)制創(chuàng)建。

• index: 表示普通的put操作，可以是創(chuàng)建文檔也可以是全量替換文檔。

• update: 局部替換。

上面的語法中并不是人們習(xí)慣閱讀的json格式，但是這種單行形式的json更具備高效的優(yōu)勢(shì)。

ES如何處理普通的json如下:

• 將json數(shù)組轉(zhuǎn)換為JSONArray對(duì)象，這就意味著內(nèi)存中會(huì)出現(xiàn)一份一模一樣的拷貝，一份是json文本，一份是JSONArray對(duì)象。

但是如果上面的單行JSON，ES直接進(jìn)行切割使用，不會(huì)在內(nèi)存中整一個(gè)數(shù)據(jù)拷貝出來。

4.3.2、delete

delete比較好看僅僅需要一行json就ok

{ "delete" : { "_index" : "test"， "_type" : "_doc"， "_id" : "2" } }

4.3.3、create

兩行json，第一行指明我們要?jiǎng)?chuàng)建的json的index，type以及id

第二行指明我們要?jiǎng)?chuàng)建的doc的數(shù)據(jù)

{ "create" : { "_index" : "test"， "_type" : "_doc"， "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }

4.3.4、index

相當(dāng)于是PUT，可以實(shí)現(xiàn)新建或者是全量替換，同樣是兩行json。

第一行表示將要新建或者是全量替換的json的index type 以及 id。

第二行是具體的數(shù)據(jù)。

{ "index" : { "_index" : "test"， "_type" : "_doc"， "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }

4.3.5、update

表示 parcial update，局部替換。

它可以指定一個(gè)retry_on_conflict的特性，表示可以重試3次。

POST _bulk
{ "update" : {"_id" : "1"， "_type" : "_doc"， "_index" : "index1"， "retry_on_conflict" : 3} }
{ "doc" : {"field" : "value"} }
{ "update" : { "_id" : "0"， "_type" : "_doc"， "_index" : "index1"， "retry_on_conflict" : 3} }
{ "script" : { "source": "ctx._source.counter += params.param1"， "lang" : "painless"， "params" : {"param1" : 1}}， "upsert" : {"counter" : 1}}
{ "update" : {"_id" : "2"， "_type" : "_doc"， "_index" : "index1"， "retry_on_conflict" : 3} }
{ "doc" : {"field" : "value"}， "doc_as_upsert" : true }
{ "update" : {"_id" : "3"， "_type" : "_doc"， "_index" : "index1"， "_source" : true} }
{ "doc" : {"field" : "value"} }
{ "update" : {"_id" : "4"， "_type" : "_doc"， "_index" : "index1"} }
{ "doc" : {"field" : "value"}， "_source": true}

4.4、滾動(dòng)查詢技術(shù)

如果你想一次性查詢好幾萬條數(shù)據(jù)，這么龐大的數(shù)據(jù)量，ES性能肯定會(huì)受到影響。這時(shí)可以選擇使用滾動(dòng)查詢（scroll）。一批一批的查詢，直到所有的數(shù)據(jù)被查詢完成。也就是說它會(huì)先搜索一批數(shù)據(jù)再搜索一批數(shù)據(jù)。

示例如下：每次發(fā)送一次scroll請(qǐng)求，我們還需要指定一個(gè)scroll需要的參數(shù)：一個(gè)時(shí)間窗口，每次搜索只要在這個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)完成就ok。

GET /index/type/_search?scroll=1m
{
    "query":{
        "match_all":{}
    }，
    "sort":["_doc"]，
    "size":3
}

響應(yīng)

{
  "_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAACNFlJmWHZLTkFhU0plbzlHX01LU2VzUXcAAAAAAAAAkRZSZlh2S05BYVNKZW85R19NS1Nlc1F3AAAAAAAAAI8WUmZYdktOQWFTSmVvOUdfTUtTZXNRdwAAAAAAAACQFlJmWHZLTkFhU0plbzlHX01LU2VzUXcAAAAAAAAAjhZSZlh2S05BYVNKZW85R19NS1Nlc1F3"，
  "took": 9，
  "timed_out": false，
  "_shards": {
    "total": 5，
    "successful": 5，
    "skipped": 0，
    "failed": 0
  }，
  "hits": {
    "total": 2，
    "max_score": null，
    "hits": [
      {
        "_index": "my_index"，
        "_type": "_doc"，
        "_id": "2"，
        "_score": null，
        "_source": {
          "title": "This is another document"，
          "body": "This document has a body"
        }，
        "sort": [
          0
        ]
      }，
      {
        "_index": "my_index"，
        "_type": "_doc"，
        "_id": "1"，
        "_score": null，
        "_source": {
          "title": "This is a document"
        }，
        "sort": [
          0
        ]
      }
·    ]
  }
}

查詢下一批數(shù)據(jù)時(shí)，需要攜帶上一次scroll返回給我們的_scroll_id再次滾動(dòng)查詢

GET /_search/scroll
{
    "scroll":"1m"，
    "_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAACNFlJmWHZLTkFhU0plbzlHX01LU2VzUXcAAAAAAAAAkRZSZlh2S05BYVNKZW85R19NS1Nlc1F3AAAAAAAAAI8WUmZYdktOQWFTSmVvOUdfTUtTZXNRdwAAAAAAAACQFlJmWHZLTkFhU0plbzlHX01LU2VzUXcAAAAAAAAAjhZSZlh2S05BYVNKZW85R19NS1Nlc1F3"
}

滾動(dòng)查詢時(shí)，如果采用基于_doc的排序方式會(huì)獲得較高的性能。