Elasticsearch中使用search_after优化分页查询：降低内存消耗与提升CPU资源效率

Elasticsearch 是一款开源的分布式搜索引擎，具有高可用性、高性能和丰富的功能。在实际操作中，我们经常会遇到要处理海量数据并进行分页展示的情况，这时候，Elasticsearch 提供的这个叫 search_after 的参数就派上大用场啦。

一、什么是 search_after 参数

search_after 参数是 Elasticsearch 5.0 版本引入的一个新的分页方式，它允许我们在前一页的基础上，根据排序字段的值获取下一页的结果。search_after 参数的核心思想是在每一页查询结束时，记录下最后一条记录的排序字段值，并将这个值作为下一页查询的开始点，以此类推，直到达到我们需要的分页数量为止。

二、为什么需要使用 search_after 参数

使用传统的 from + size 方式进行分页，如果数据量很大，那么每一页都需要加载所有满足条件的记录到内存中，这样不仅消耗了大量的内存，而且会导致 CPU 资源的浪费。用 search_after 参数来实现分页的话，操作起来就像是这样：只需要轻轻拽住满足条件的最后一项记录，就能嗖地一下翻到下一页的结果。这样做，就像给内存和CPU减负瘦身一样，能大大降低它们的工作压力和损耗。

三、如何使用 search_after 参数

使用 search_after 参数非常简单，我们只需要在 Search API 中添加 search_after 参数即可。例如，如果我们有一个商品列表，我们想要获取第一页的商品列表，我们可以这样做：

GET /products/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "sort": [
    { "name": { "order": "asc" } }
  ],
  "search_after": [
    { "name": "Apple" }
  ]
}

在这个查询中，我们设置了 from 为 0，size 为 10，表示我们要获取第一页的商品列表，排序字段为 name，排序顺序为升序，最后，我们设置了 search_after 参数为 {"name": "Apple"}，表示我们要从名为 Apple 的商品开始查找下一页的结果。

四、实战示例

为了更好地理解和掌握 search_after 参数的使用，我们来看一个实战示例。想象一下，我们运营着一个用户评论平台，现在呢，我们特别想瞅瞅用户们最新的那些精彩评论。不过，这里有个小插曲，就是这评论数量实在多得惊人，所以我们没法一股脑儿全捞出来看个遍哈。这时，我们就需要使用 search_after 参数来进行深度分页。
首先，我们需要创建一个 user_comment 文档类型，包含用户 id、评论内容和评论时间等字段。然后，我们可以编写如下的代码来获取最新的用户评论：

from datetime import datetime
import requests
# 设置 Elasticsearch 的地址和端口
es_url = "http://localhost:9200"
# 创建 Elasticsearch 集群
es = Elasticsearch([es_url])
# 获取最新的用户评论
def get_latest_user_comments():
    # 设置查询参数
    params = {
        "index": "user_comment",
        "body": {
            "query": {
                "match_all": {}
            },
            "sort": [
                {
                    "created_at": {
                        "order": "desc"
                    }
                }
            ],
            "size": 1,
            "search_after": []
        }
    }
    # 获取第一条记录
    response = es.search(params)
    if not response["hits"]["hits"]:
        return []
    # 记录最后一条记录的排序字段值
    last_record = response["hits"]["hits"][0]
    search_after = [last_record["_source"]["id"], last_record["_source"]["created_at"]]
    # 获取下一条记录
    while True:
        params["body"]["size"] += 1
        params["body"]["search_after"] = search_after
        response = es.search(params)
        # 如果没有更多记录，则返回所有记录
        if not response["hits"]["hits"]:
            return [hit["_source"] for hit in response["hits"]["hits"]]
        else:
            last_record = response["hits"]["hits"][0]
            search_after = [last_record["_source"]["id"], last_record["_source"]["created_at"]]

在这段代码中，我们首先设置了一个空的 search_after 列表，然后执行了一次查询，获取了第一条记录，并将其存储在 last_record 变量中。接着，我们将 last_record 中的 id 和 created_at 字段的值添加到 search_after 列表中，再次执行查询，获取下一条记录。如此反复，直到获取到我们需要的所有记录为止。

五、总结

search_after 参数是 Elasticsearch 5.0 版本引入的一个新的分页方式，它可以让我们在每一页查询结束时，记录下最后一条记录的排序字段值，并将这个值作为下一页查询的开始点，以此类推广多获取我们需要的分页数量为止。这种方法不仅可以减少内存和 CPU 的消耗，而且还能够提高查询的效率，是一个非常值得使用的分页方式。