ES中分页时查询数据要1s以上，分页的优化方案有那些？？？

在Elasticsearch中进行全文搜索时，如果遇到不分页查询速度快，但分页查询尤其是深分页（如页码很大）时响应时间显著增加的问题，可以采取以下优化方案：

1. 利用Scroll API：

   • Scroll API 适用于大量数据的深度分页查询，它提供了一种高效的方式来遍历所有匹配的文档，而不需要记住上一次查询的位置或使用昂贵的深度分页。通过初始化一个scroll会话，然后在每次请求中传递scroll ID来获取下一批结果。

2. 延迟关联或子查询优化：

   • 当查询涉及多表关联且需要深分页时，先通过一个小范围查询快速定位到ID集合，再根据这些ID去关联原表获取详细数据。例如：

     SELECT a.* FROM 表1 a, (SELECT id FROM 表1 WHERE 条件 LIMIT 100000, 20) b WHERE a.id = b.id
     

3. 控制返回的总页数或阈值重写SQL：

   • 对于非常大的偏移量（offset），直接使用LIMIT和OFFSET会导致性能问题。可以考虑限制用户可访问的最大页数，或者当页码超过某一阈值时，改用其他策略如上述的Scroll API或基于ID的分批查询。

4. 索引优化与覆盖索引：

   • 确保用于排序和过滤的字段已经建立了合适的索引，特别是组合索引应按查询条件顺序构建以利用索引的有序性。
   • 使用覆盖索引减少回表操作，即确保查询所需的所有字段都包含在索引中，避免额外的主键或行数据查找。

5. 意图理解与重排优化：

   • 在AI语义搜索场景中，通过分析用户查询意图，提前过滤掉不相关的结果，减少后续分页查询的数据量。

6. RRF混合检索策略：

   • 结合文本、稀疏及稠密向量索引的多路召回方法，提高初次召回的准确度，从而可能减少分页查询的需求或降低其复杂度。

通过实施以上策略，可以有效提升Elasticsearch在进行深分页查询时的性能，减少响应时间。