es、MySQL 深度分页问题

文章目录

    • es 深度分页
    • MySQL 深度分页

es 深度分页

es 深度分页问题,有点忘记了,这里记录一下

当索引库中有10w条数据,比如是商品数据;用户就是要查在1w到后10条数据,怎么查询。

  • es查询是从各个分片中取出前1w到后10条数据,然后进行数据汇总,在对汇总的数据进行排序后,取出1w到后10条数据
  • 这个汇总后的数据排序是在 heap内存中进行的,如果数据量过大的话,可能会导致OOM
  • 频繁的深度分页查询,会导致频繁的FGC,导致服务卡顿
    1

但是嘿,我就是查怎么办?

  • 默认es指定分页深度 max_result_window 是10000条,超过这个数据量默认是不允许查询的。

方法一: 修改该索引的,分页深度;比如修改为 10w条

  • 有风险,容易溢出、或效率低下
## 修改分页深度
PUT goods/_settings
{"max_result_window":100000
}
# 查数据
GET goods/_search
{"from" : 10000 , "size" : 10
}

2

方法二:滚动查询一部分数据一部分的查,无需修改分页深度

  • scroll 查询是可以避免在处理大量数据时,将所有结果一次性加载到内存中所带来的内存压力。通过使用scroll,只有当前批次的结果需要被加载到内存中,而不是整个结果.
  • 第一次scroll 会将结果保存快照,存活时间 1m(分钟)
  • 在第二次滚动,会根据当前scroll_id定位到快照,查询下一批次的结果,然后的在程序里取出 1w~10009
  • 但是 scroll查询会占用Elasticsearch的资源,因为它需要维护结果集的快照Scrolls,默认 滚动次数限制在 500
GET goods/_search?scroll=1m
{"size" : 10000
}POST /_search/scroll 
{"scroll" : "1m", "scroll_id" : "${上次查询的滚动id}" 
}

3

方法3:search_after 排序唯一,根据上次返回排序数组值,当做 search_after请求参数

  • 使用search_after参数将第一次查询结果中最后一个文档的排序值作为起
  • es根据这个排序值,找到下一页的文档,并将最后一个文档的排序值记录下来
  • 不支持向前搜索,只能向后执行
  • 每次只能向后搜索1页数据
GET goods/_search
{"sort": [{"price": {"order": "asc"}}],"from" : 9990 , "size" : 10
}GET goos_index/_search 
{"sort": [{"price": {"order": "asc"}}],"search_after": [9999.0]
}

4

MySQL 深度分页

2000w条记录的表,需要查询第100w、1000w以及后10条数据

-- 取1000w行数据
select * from person order by p.create_time desc limit 10000000,100

select * 查询时,如果以 创建时间建一个索引,idx_create_time ,因为没有覆盖索引,所以需要回表,要回表1000w次

  • 所以查询很慢,我们需要避免回表。
  • 借鉴一下图 ↓在这里插入图片描述

先用 覆盖索引的子查询,缩短查询时间范围

select p.* from person p
where p.create_time <= (select create_time from person t order by t.create_time desc limit 10000000,1)
order by p.create_time desc limit 10

悲催的面试 /(ㄒoㄒ)/~~

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/294570.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

音画欣赏|《同杯万古尘》

《同杯万古尘》 尺寸&#xff1a;69x35cm 陈可之2023年绘 《拟古十二首-其九》 李白 生者为过客&#xff0c;死者为归人。 天地一逆旅&#xff0c;同悲万古尘。 月兔空捣药&#xff0c;扶桑已成薪。 白骨寂无言&#xff0c;青松岂知春。 前后更叹息&#xff0c;浮荣安足珍&am…

SpringMVC基础知识(持续更新中~)

笔记&#xff1a; https://gitee.com/zhengguangqq/ssm-md/blob/master/ssm%20md%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E7%AC%94%E8%AE%B0/%E4%B8%89%E3%80%81SpringMVC.md 细节补充&#xff1a; ​​​​​​​

Linux 一键部署二进制Gitea

gitea 前言 Gitea 是一个轻量级的 DevOps 平台软件。从开发计划到产品成型的整个软件生命周期,他都能够高效而轻松的帮助团队和开发者。包括 Git 托管、代码审查、团队协作、软件包注册和 CI/CD。它与 GitHub、Bitbucket 和 GitLab 等比较类似。 Gitea 最初是从 Gogs 分支而来…

Python编程 圣诞树教程 (附代码)专属于程序员的浪漫

文章目录 1.turtle库2.python函数的定义规则3.引入库4.定义画彩灯函数5.定义画圣诞树的函数6.定义树下面小装饰的函数7.定义一个画雪花的函数8.画五角星9.写文字10.全部源代码11.html圣诞树代码实现&#xff08;动态音乐&#xff09; 1.turtle库 turtle库是Python语言中一个很…

力扣面试经典题之二叉树

104. 二叉树的最大深度 简单 给定一个二叉树 root &#xff0c;返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;root [3,9,20,null,null,15,7] 输出&#xff1a;3示例 2&#xff1a; 输入&#xf…

linux分辨率添加

手动添加分辨率 注&#xff1a;添加分辨率需要显卡驱动支持&#xff0c;若显卡驱动有问题&#xff0c;则不能添加 可通过 xrandr 结果判断 # xrandr 若图中第二行” eDP“ 显示为 ” default “ &#xff0c;则显卡驱动加载失败&#xff0c;不能添加分辨率 1. 添加分辨率 # …

高级数据结构 <二叉搜索树>

本文已收录至《数据结构(C/C语言)》专栏&#xff01; 作者&#xff1a;ARMCSKGT 目录 前言正文二叉搜索树的概念二叉搜索树的基本功能实现二叉搜索树的基本框架插入节点删除节点查找函数中序遍历函数析构函数和销毁函数(后序遍历销毁)拷贝构造和赋值重载(前序遍历创建)其他函数…

用C实现字符串比较和用C实现字符串逆序输出-----(C每日一编程)

一&#xff0c;字符串比较 参考代码&#xff1a; int fun(char* p, char* q) {int i 0;while (*p *q) {if (*p \0)return 0;else p, q;}return *p - *q; } void main() {int n fun("goods", "people");printf("%d", n); }运行结果&#xf…

怎么选,都得是python!

什么编程语言最好&#xff1f; python!python!python! 天下语言千千万&#xff0c;不行咱就换&#xff01; 但是&#xff0c;兜兜转转&#xff0c;到头来发现还得是你——python 最香! 有一说一&#xff0c;为了早日实现财富自由&#xff0c;开篇建议&#xff1a;专业人士还…

Python深度学习028:神经网络模型太多,傻傻分不清?

文章目录 深度学习网络模型常见CNN网络深度学习网络模型 在深度学习领域,有许多常见的网络模型,每种模型都有其特定的应用和优势。以下是一些广泛使用的深度学习模型: 卷积神经网络(CNN): 应用:主要用于图像处理,如图像分类、物体检测。 特点:利用卷积层来提取图像特…

异方差与多重共线性对回归问题的影响

异方差的检验 1.异方差的画图观察 2.异方差的假设检验&#xff0c;假设检验有两种&#xff0c;一般用怀特检验使用方法在ppt中&#xff0c;课程中也有实验&#xff0c;是一段代码。 异方差的解决办法 多重共线性 多重共线性可能带来的影响&#xff1a; 多重共线性的检验 多重…

0.618算法和基于Armijo准则的线搜索回退法

0.618代码如下&#xff1a; import math # 定义函数h(t) t^3 - 2t 1 def h(t): return t**3 - 2*t 1 # 0.618算法 def golden_section_search(a, b, epsilon): ratio 0.618 while (b - a) > epsilon: x1 b - ratio * (b - a) x2 a ratio * (b - a) h_…