游标查询 Scroll | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic
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游标查询 Scrolledit
scroll 查询 可以用来对 Elasticsearch 有效地执行大批量的文档查询，而又不用付出深度分页那种代价。
游标查询允许我们 先做查询初始化，然后再批量地拉取结果。
这有点儿像传统数据库中的 cursor 。
游标查询会取某个时间点的快照数据。 查询初始化之后索引上的任何变化会被它忽略。
它通过保存旧的数据文件来实现这个特性，结果就像保留初始化时的索引 视图 一样。
深度分页的代价根源是结果集全局排序，如果去掉全局排序的特性的话查询结果的成本就会很低。
游标查询用字段 _doc 来排序。 这个指令让 Elasticsearch 仅仅从还有结果的分片返回下一批结果。
启用游标查询可以通过在查询的时候设置参数 scroll 的值为我们期望的游标查询的过期时间。
游标查询的过期时间会在每次做查询的时候刷新，所以这个时间只需要足够处理当前批的结果就可以了，而不是处理查询结果的所有文档的所需时间。
这个过期时间的参数很重要，因为保持这个游标查询窗口需要消耗资源，所以我们期望如果不再需要维护这种资源就该早点儿释放掉。
设置这个超时能够让 Elasticsearch 在稍后空闲的时候自动释放这部分资源。
GET /old_index/_search?scroll=1m
"query": { "match_all": {}},
"sort" : ["_doc"],
"size": 1000
保持游标查询窗口一分钟。
关键字 _doc 是最有效的排序顺序。
这个查询的返回结果包括一个字段 _scroll_id， 它是一个base64编码的长字符串 。 现在我们能传递字段
_scroll_id 到 _search/scroll 查询接口获取下一批结果：
GET /_search/scroll
"scroll": "1m",
"scroll_id" : "cXVlcnlUaGVuRmV0Y2g7NTsxMDk5NDpkUmpiR2FjOFNhNnlCM1ZDMWpWYnRROzEwOTk1OmRSamJHYWM4U2E2eUIzVkMxalZidFE7MTA5OTM6ZFJqYkdhYzhTYTZ5QjNWQzFqVmJ0UTsxMTE5MDpBVUtwN2lxc1FLZV8yRGVjWlI2QUVBOzEwOTk2OmRSamJHYWM4U2E2eUIzVkMxalZidFE7MDs="
注意再次设置游标查询过期时间为一分钟。
这个游标查询返回的下一批结果。
尽管我们指定字段 size 的值为1000，我们有可能取到超过这个值数量的文档。
当查询的时候， 字段 size 作用于单个分片，所以每个批次实际返回的文档数量最大为
size * number_of_primary_shards 。
注意游标查询每次返回一个新字段 _scroll_id。每次我们做下一次游标查询，
我们必须把前一次查询返回的字段 _scroll_id 传递进去。 当没有更多的结果返回的时候，我们就处理完所有匹配的文档了。
提示：某些官方的 Elasticsearch 客户端比如
Python 客户端 和
Perl 客户端 提供了这个功能易用的封装。
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