【Elasticsearch】检索排序 & 分页_es 搜索引擎 查询结果排序

《Elasticsearch 检索》系列，共包含以下文章：

• 精准匹配检索（Exact Match）
• 全文检索 & 组合检索
• 检索高亮
• 检索排序 & 分页
• 深度分页及其替代方案
• 自定义评分检索
• 检索模板（Search Template）

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检索排序 & 分页

• 1.测试数据准备
• 2.排序功能
• • 2.1 简单字段排序
  • 2.2 多字段排序
  • 2.3 日期排序
• 3.分页功能
• • 3.1 基础分页
  • 3.2 深度分页（不推荐大数据量使用）
  • 3.3 使用 search_after 进行高效分页
• 4.综合示例：高亮+排序+分页
• 5.实践建议

1.测试数据准备

首先，我们创建一个名为 blog_posts 的索引，并插入一些测试数据：

PUT /blog_posts{ \"mappings\": { \"properties\": { \"title\": { \"type\": \"text\" }, \"content\": { \"type\": \"text\" }, \"author\": { \"type\": \"keyword\" }, \"views\": { \"type\": \"integer\" }, \"publish_date\": { \"type\": \"date\" }, \"tags\": { \"type\": \"keyword\" } } }}

POST /blog_posts/_bulk{\"index\":{}}{\"title\":\"Elasticsearch Basics\",\"content\":\"Learn the basics of Elasticsearch and how to perform simple queries.\",\"author\":\"John Doe\",\"views\":1500,\"publish_date\":\"2023-01-15\",\"tags\":[\"search\",\"database\"]}{\"index\":{}}{\"title\":\"Advanced Search Techniques\",\"content\":\"Explore advanced search techniques in Elasticsearch including aggregations and filters.\",\"author\":\"Jane Smith\",\"views\":3200,\"publish_date\":\"2023-02-20\",\"tags\":[\"search\",\"advanced\"]}{\"index\":{}}{\"title\":\"Data Analytics with ELK\",\"content\":\"How to use the ELK stack for data analytics and visualization.\",\"author\":\"John Doe\",\"views\":2800,\"publish_date\":\"2023-03-10\",\"tags\":[\"analytics\",\"elk\"]}{\"index\":{}}{\"title\":\"Elasticsearch Performance Tuning\",\"content\":\"Tips and tricks for optimizing Elasticsearch performance in production environments.\",\"author\":\"Mike Johnson\",\"views\":4200,\"publish_date\":\"2023-04-05\",\"tags\":[\"performance\",\"optimization\"]}{\"index\":{}}{\"title\":\"Kibana Dashboard Guide\",\"content\":\"Creating effective dashboards in Kibana for monitoring and analysis.\",\"author\":\"Jane Smith\",\"views\":1900,\"publish_date\":\"2023-05-12\",\"tags\":[\"kibana\",\"visualization\"]}

2.排序功能

能排序的字段都具备正排索引，单 text 类型字段是不可以排序的。如果要使 text 字段支持排序、聚合，则需要开启 fielddata。

sort 是和 query 平级的，并不会被 query 包含。

2.1 简单字段排序

GET /blog_posts/_search{ \"query\": { \"match_all\": {} }, \"sort\": [ { \"views\": { \"order\": \"desc\" } } ]}

2.2 多字段排序

GET /blog_posts/_search{ \"query\": { \"match_all\": {} }, \"sort\": [ { \"author\": { \"order\": \"asc\" } }, { \"views\": { \"order\": \"desc\" } } ]}

2.3 日期排序

GET /blog_posts/_search{ \"query\": { \"match_all\": {} }, \"sort\": [ { \"publish_date\": { \"order\": \"desc\" } } ]}

3.分页功能

Elasticsearch 支持对查询结果进行分页处理，允许用户逐步获取和浏览大量数据。

在编写查询语句时，可通过再请求体中添加 from 和 size 字段实现分页。from 表示结果集的起始位置，而 size 表示每页返回的文档数量。

如果将 from 设置为 $11$，size 设置为 $5$，则返回的是第 $10$ ~ $14$ 条数据（默认从第 $0$ 条开始）。

3.1 基础分页

GET /blog_posts/_search{ \"query\": { \"match_all\": {} }, \"from\": 0, \"size\": 2, \"sort\": [ { \"publish_date\": { \"order\": \"desc\" } } ]}

3.2 深度分页（不推荐大数据量使用）

深度分页 指的是在 Elasticsearch 中查询结果集 非常靠后的页码（例如第 $1000$ 页，每页 $10$ 条数据，即 from=10000）。它通常表现为使用 from + size 参数组合来获取远端的分页数据。

❌ 不推荐的详细原因可参考我的另一篇博客：《【Elasticsearch】深度分页及其替代方案》。

当然，我们这里测试的数据没有那么多。

GET /blog_posts/_search{ \"query\": { \"match_all\": {} }, \"from\": 3, \"size\": 2}

3.3 使用 search_after 进行高效分页

首先获取第一页：

GET /blog_posts/_search{ \"query\": { \"match_all\": {} }, \"size\": 2, \"sort\": [ { \"views\": { \"order\": \"desc\" } }, { \"_id\": { \"order\": \"asc\" } } ]}

然后使用最后一个结果的排序值获取下一页：

GET /blog_posts/_search{ \"query\": { \"match_all\": {} }, \"size\": 2, \"search_after\": [3200, \"上一页最后一个文档的ID\"], \"sort\": [ { \"views\": { \"order\": \"desc\" } }, { \"_id\": { \"order\": \"asc\" } } ]}

4.综合示例：高亮+排序+分页

GET /blog_posts/_search{ \"query\": { \"multi_match\": { \"query\": \"search\", \"fields\": [\"title\", \"content\"] } }, \"highlight\": { \"fields\": { \"title\": {}, \"content\": { \"fragment_size\": 100, \"number_of_fragments\": 2 } } }, \"sort\": [ { \"views\": { \"order\": \"desc\" } } ], \"from\": 0, \"size\": 3}

5.实践建议

• 对于大文本字段，限制 fragment_size 和 number_of_fragments 以提高性能。
• 考虑使用 require_field_match: true 来只高亮查询中指定的字段。

• 对于文本字段排序，使用 .keyword 子字段或设置 fielddata: true。
• 避免对未索引或分析的字段进行排序。
• 对于分页场景，使用包含唯一值的排序条件（如 _id）。

• 避免深度分页（超过 $1000$ 条记录）)，使用 search_after 代替。
• 对于无限滚动等场景，优先考虑 search_after 而不是 from/size。
• 考虑使用滚动 API（Scroll API）对于大数据量导出场景。