elsearchクエリはsizeを設定せず、デフォルトでは10のデータのみを返します.
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原文のリンク:http://blog.csdn.net/qq_18145031/articale/detail/53489370
方法1:
改ページ検索が必要なら、from sizeの組み合わせで行うことができます.fromは何行目から始まりますか?sizeは何件のドキュメントを調べますか?fromはデフォルトは0で、sizeはデフォルトは10です. 検索sizeが10000より大きい場合、index.max_を設定する必要があります.レスリングwindowパラメータ 注意:sizeのサイズはindex.max_を超えてはいけません.レスリングwindowというパラメータの設定は、デフォルトでは10,000です.
方式二:
scrollを使って代替して、公式の推薦方式.
長所と短所:
方式1では、結果が十分大きいとメモリやCPUの消費が大きくなります.使いやすいです.
方式二:結果が十分大きい時、scrollの性能はもっと高いです.でも不器用でscroll_ID管理が難しい問題があります.
個人テスト:結果が十分大きい時、scroll_が発生します.id性能も低くないです.ページ順だけであれば、scrollは素晴らしいですが、不規則なページをめくると、それは性能消耗が大きいです.
方法1:
改ページ検索が必要なら、from sizeの組み合わせで行うことができます.fromは何行目から始まりますか?sizeは何件のドキュメントを調べますか?fromはデフォルトは0で、sizeはデフォルトは10です. 検索sizeが10000より大きい場合、index.max_を設定する必要があります.レスリングwindowパラメータ 注意:sizeのサイズはindex.max_を超えてはいけません.レスリングwindowというパラメータの設定は、デフォルトでは10,000です.
PUT _settings
{
"index": {
"max_result_window": "10000000"
}
}
方式二:
scrollを使って代替して、公式の推薦方式.
長所と短所:
方式1では、結果が十分大きいとメモリやCPUの消費が大きくなります.使いやすいです.
方式二:結果が十分大きい時、scrollの性能はもっと高いです.でも不器用でscroll_ID管理が難しい問題があります.
個人テスト:結果が十分大きい時、scroll_が発生します.id性能も低くないです.ページ順だけであれば、scrollは素晴らしいですが、不規則なページをめくると、それは性能消耗が大きいです.