Elasticsearch Scrolling 批量处理大量数据

在处理大量数据时，分页查询是一种常见的方法。然而，随着数据量的增加，深度分页会带来性能问题。Elasticsearch 提供了一种高效的解决方案：Scrolling，它允许我们以流式的方式批量处理数据，避免深度分页的开销。本文将深入探讨 Elasticsearch 的 Scrolling 功能及其在实际应用中的使用方法。

深度分页问题

在讨论 Scrolling 之前，首先了解深度分页的问题。在 Elasticsearch 中，分页通常使用 from 和 size 参数。from 指定结果集的起始位置，而 size 决定返回的结果数量。

例如：

GET /products/_search
{
   
   
  "from": 1000,
  "size": 10
}

当数据量较大时，深度分页（例如 from 值非常大）会导致以下问题：

1. 性能下降：Elasticsearch 需要跳过大量的结果，导致查询变慢。
2. 内存消耗大：为实现分页，Elasticsearch 需要在内存中维护大量的上下文信息。
3. 不一致性：在分页的过程中，如果索引的数据发生变化，可能会导致分页结果不一致。

为了解决这些问题，Elasticsearch 提供了 Scrolling 功能。

什么是