elasticsearch 分页查询优化 如何提高elasticsearch的查询速度？
如何提高elasticsearch的查询速度？
数据的增删改查一直都也是互联网最基本的需求！而这些操作的90%是查！！！
上世纪60年代，数据查询需求旺盛，关系型数据查询蓬勃发展，孕育而出了各种各样的数据库和SQL语言！数据库查询效率极高，建立起索引也只有为字段的粒度！要是是想对字段中的某些数据做查询，不能在用like语句，逐字版本问题，网站查询效率不高！
这时候全文搜索就能体现出更为强横无比的效率！
全文搜索是对所有的数据并且拆细，对每一个词都共有成立索引，资料记录词语所在的位置和出现的次数，然后把在网站查询的时候能急速找到文档的地方处，基于快速查询！
比如1，我是一个兵！2，我爱你！两句话会四个拆分之后存放到一个索引文档中通过能维护，比如我字都会需要保存有两次的频率，因此在两句话中都有又出现，在搜索我字的时候，就能把两句话搜出去！
比如下图:
无论是淘宝，百度网页等也是对链接或是标题等参与索引保存，在关键字搜索的时候就能中,选择出关键词原先的标题，据查找度参与排序，最后去查询出所有需要的标题进行总是显示！
而全文搜索的实现程序都很多，除了底层的lucence，企业级应用solr，elasticsearch等等！elasticsearch而且其天然的分布特性，和便于掌握大量水平扩大的特性，restful的服务接口收到消息广泛的关注和使用！
清楚全文搜索基本原理以后，本文不对elasticsearch的原理，集群建议使用，索引分片，传输协议展开来讲，但而且elasticsearch是开源的，这个可以简单的配置就能更方便在用，而你不了解其内部实现程序，回到问题原先，怎莫才能越快的搜索？
1，服务器内存要大一点，因为索引读取要大量内存，另外比较大最大值内存设置中相同值，以免GC时候的大量stopthe world！
2，设置合理不的索引可以刷新时间，_interval如果不是设置过大，索引查不出来太容易导致极其，设置里太小，服务器压力会太大！
3，启用_more，然后打开会倒致u盘拷贝减少，可以查询效率变低！
4，能够防止设置中过多的分片副本，速度变大合并时间，影响不大网上查询效率！
5，优化软件网站查询赶往字段，降低内存占用！
6，先添加查询缓存！
elasticsearch是一门分布式搜索技术，牵涉到到的知识点很多，没什么办法很简单可以介绍，找时间会具体一点的讨论并奉上Demo，必须的同学，劳请关注。。。
mysql分库分表后，跨库跨表搜索如何排序？
mysql分库分表后，跨库跨表搜索怎么降序排列？数据库分库分表的确是更加最常见的一种应对单表数据量过大的手段了。.例如：我们的订单表，通常情况下，我们会将运单表明确的1个月、3个月、三个月的维度并且划分，恐怕也可能会通过时间并且订单表的水平切分。
那种情况下的分库分表太好一次性处理，而且我们都能够噬魂之手的通过时间线将订单存储到相同的库中。不过，有可能我们的电商系统用户量大，订单量多，三天就有几十万单，肯定不仅仅十几天，我们的订单量就会上千万，再而且订单的商品数据表，要是不分表，订单表肯定都会把系统给搞垮。
那就我们就需要独自面对将1个月内的数据也要听从当然的规则通过分库分表。我们可以不将订单表两半，可分了OrderDB1，OrderDB2，遵循我们听从订单号来并且区分。订单号是单数，我们就弄到OrderDB1中，订单号是双数，我们就弄到OrderDB2中。若是那样的话，订单表的数据就被来算的分配到了两个数据库的表中了，单表的压力也就降底了。
而这样分库分表以后，我们的订单表假如必须参与分页的排序就更加很难了，两个数据库中的数据要如何通过跨库的分页排序网站查询呢？
就像我们有三种方法，各是：全局视野、愿意精度损失、二次里查。
先说全局视野正常情况我们要直接输入第三页的100条订单数据，我们会写一个SQL
select*returningTorder bytimeoffset200limit100但是分库以后，这100条数据可能存在很多种。
有可能是总平均其分布（极端情况）
也有可能是所有依附一个库（极端情况）
有可能是散乱分布的位置的（常见情况）
的原因情况依据我们的Order By条件有很多的可能，所以我们很难知道第三页的数据到底从哪个库的哪个位置正在取数。要是我们是需要精准的取到数据，这样就前提是恢复自动还原单库的那种全局视野。
该如何还原全局视野呢？
那就用我们要去查询第三页的数据来举例子，我们之所以没了了全局视野，是只不过我们不能一次性能得到所有的数据结果，这样的话还原全局视野的应该是让我们都能够换取所有的数据结果。所以，我们是可以将两个库中的从第一页到第三页的全部数据查询不出来，然后把在内存中合并后再接受排序，然后再就也能拿出正确的的第三页数据了。
自然，我们的sql也就不可能发生了变化，从
select*aroundTorder bytimeoffset200limit100中改
select*returningTorder bytimeoffset0limit100200使用全局视野的好处很明显，应该是数据的确的精准。但是缺点也同时的确，当网站查询的数据量大时，内存的消耗都会变多，但在页码速度变大的时候，去查询效率会疾速的逐渐下降。当我们有N个数据库，我们要从查询X到XY区间的数据时，这样我们的内存中可以说要组合N*(XY)条数据后再排序。
既然全局网站查询的有缺点，那我们就来解决的办法这个缺点，但肯定会有一些其他方面的牺牲。
不允许精度损失容许精度损失其实更加的好再理解，那是我不去管数据在两个DB中是怎么的分布的，我只不过是平均的从两个库中排序后接过50条数据，然后阵列曾经的100条接受不显示。
其实，这种的精度就是参照你降序排列的条件和数据存储的相同而变化的了。打比方我们的数据也是遵循时间稳定有序的存储的，我们的排序又是据时间来通过排序的，那你我们换取的结果是会都很三连射。
但如果我们的数据是洗技能再插入多个DB的，我们要通过时间参与排序查找，或是我们的数据是通过时间顺序直接插入DB的，只不过我们需要参照其他条件接受中搜索时，数据的精度都会特别差。这就看我们是对业务的需要是什么样的了。
当然了，在用这种中搜索，我们就可以不需要判断性能上的问题，可以查询的复杂程度比较低，只需我们的业务没有过于的要求，那么建议使用这种查看是极其帮我推荐的。
当然了，如果没有你的业务不允许这样的情况又出现，还必须满足的条件交互、效率等等各种需求，这样的话，就我们还可以使用下面这个。
二次查询这可以说是解决分库网上查询的究级武器了，都能够只要数据的精准度、查询的效率、用户的交互页面，牺性的仅仅小小的性能开销和一些代码难度的上升。
当然也不算难，举例我们要可以查询第21页的数据，页码5条。这个时候，我们先假设数据是换算下来广泛分布的，可是我们在每个库都去查询全量的5条数据。也就是：
select*returningTorder bytimeoffset100limit5
这时，我们我得到的数据很可能是这样的。
而两个DB中，最小的时间是1487500001【minTime】，这个时间资料记录下了。两个DB中各自的比较大时间也记录下去，三个是DB1：1487500041【maxTime1】和DB2：1487500061【maxTime2】。
这时，我们在使用时间去两个数据库中再度并且查询。
select*returningTwheretimebetweenminTimebecausemaxTime1order bytimeselect*fromTwheretimebetweenminTimebothmaxTime2order bytime而以前regtime依附于DB1，并且，DB1的数据不会突然发生变化，不过DB2中的条件被条件放宽了，但可能会网上查询出更多的数据。最后很有可能追加：
而两个结果集扩展以后，等同于就获得了全局视野，也就也可以非常容易的看出这一页需要的5条数据了。
其实，我们还是可以自身elasticsearch来能够完成分库的排序里查，而elasticsearch核心中了缓存机制，能够让查询更快。
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