ElasticSearch

对于设计和实现 API 来说，当结果集包含成千上万条记录时，返回一个查询的所有结果可能是一个挑战，它给服务器、客户端和网络带来了不必要的压力，于是就有了分页的功能。 通常我们通过一个 offset 偏移量或者页码来进行分页，然后通过 API 实现类似请求： GET /api/products?page= 10 { "items" : [.. .100 products]} 如果要继续访问后续数据，则修改分页参数即可。 GET /api/products?page= 11 { "items" : [...another 100 products]} 在使用 offset 的情况下，通常使用 ?offset=1000 和 ?offset=1100 这种大家都熟悉的方法。它要么直接调用 OFFSET 1000 LIMIT 100 的 SQL 查询数据库，要么使用 LIMIT 乘以 page 作为查询参数。无论如何， 这是一个次优的解决方案 ，因为无论哪种数据库都要跳过前面 offset 指定的 1000 行。而跳过额外的offset，不管是 PostgreSQL，ElasticSearch还是 MongoDB 都存在额外开销，数据库需要对它们进行排序，计数，然后将前面不用的数据扔掉。 粉丝福利： 手撸了 50 个 Java 项目实战后，我超神了！ 这是一种低效的方法，但由于它使用简单

对于设计和实现 API 来说，当结果集包含成千上万条记录时，返回一个查询的所有结果可能是一个挑战，它给服务器、客户端和网络带来了不必要的压力，于是就有了分页的功能。 通常我们通过一个 offset 偏移量或者页码来进行分页，然后通过 API 实现类似请求： GET /api/products? page =10 { "items" : [ .. .100 products]} 如果要继续访问后续数据，则修改分页参数即可。 GET /api/products? page =11 { "items" : [ .. .another 100 products]} 在使用 offset 的情况下，通常使用 ?offset=1000 和 ?offset=1100 这种大家都熟悉的方法。它要么直接调用 OFFSET 1000 LIMIT 100 的 SQL 查询数据库，要么使用 LIMIT 乘以 page 作为查询参数。 无论如何， 「这是一个次优的解决方案」 ，因为无论哪种数据库都要跳过前面 offset 指定的 1000 行。而跳过额外的offset，不管是 PostgreSQL，ElasticSearch还是 MongoDB 都存在额外开销，数据库需要对它们进行排序，计数，然后将前面不用的数据扔掉。 这是一种低效的方法，但由于它使用简单，所以大家重复地用这个方法，也就是直接把 API

本文源码： GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、基础API简介 1、RestHighLevelClient RestHighLevelClient的API作为ElasticSearch备受推荐的客户端组件，其封装系统操作ES的方法，包括索引结构管理，数据增删改查管理，常用查询方法，并且可以结合原生ES查询原生语法，功能十分强大。 在使用RestHighLevelClient的语法时，通常涉及上面几个方面，在掌握基础用法之上可以根据业务特点进行一些自定义封装，这样可以更优雅的解决业务需求。 2、核心依赖 使用RestHighLevelClient需要依赖 rest-high-level-client 包，和ES相关基础依赖。 <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client<