# Elasticsearchのsearch_afterとscroll APIの使い分け

## 目次
1. はじめに
2. Elasticsearchにおけるデータ取得の手法
3. search_afterとは
   3.1. search_afterの基本的な使い方
   3.2. search_afterの利点と制約
4. scroll APIとは
   4.1. scroll APIの基本的な使い方
   4.2. scroll APIの利点と制約
5. 両者の使い分け
   5.1. 大量データの取得シナリオ
   5.2. リアルタイム性が求められるシナリオ
6. 具体的なユースケースと選択基準
7. まとめ

## 1. はじめに

Elasticsearchは、大量のデータを迅速に検索・取得するための強力なツールです。その機能の一部として、`search_after`と`scroll API`があり、それぞれ異なるシチュエーションでの効率的なデータ取得を可能にしています。本記事では、これら二つのAPIを比較し、その使い分けの指針を提供します。

## 2. Elasticsearchにおけるデータ取得の手法

Elasticsearchでは、多くのデータを効率的に取得するために、いくつかの検索手法が用意されています。その中で代表的なものが`search_after`と`scroll API`です。これらは、特に大規模なデータセットを扱う場合に必要不可欠な技術です。

## 3. search_afterとは

### 3.1. search_afterの基本的な使い方

`search_after`は、特定のソート後の位置から検索を継続するための機能です。ページネーションをサポートするため、前の結果の最後のソートキーを次の検索クエリに渡すことで、スムーズなデータ取得を行います。

**利用例**
![img](/mosaic-code.jpg)

### 3.2. search_afterの利点と制約

- **利点**:
  - 分散環境での一貫したページネーションが可能。
  - 大量のデータを短時間で処理するのに最適。
  
- **制約**:
  - ソートのためのフィールドが必ず必要。
  - 特定の順序でデータが揃っていることを前提とする。

## 4. scroll APIとは

### 4.1. scroll APIの基本的な使い方

`scroll API`は、より安定したデータマッピングを提供し、スナップショットのようにデータを取得することができます。時間をかけてデータを段階的に取得するため、一定期間の大型データセットを処理するのに適しています。

**利用例**
![img](/mosaic-code.jpg)

### 4.2. scroll APIの利点と制約

- **利点**:
  - スナップショットベースでデータを取得し、変更の影響を受けにくい。
  - 大量データの取得には安定的。

- **制約**:
  - オーバーヘッドが高く、リアルタイム性には向かない。
  - 一度に大量データを取得するためメモリを圧迫する可能性がある。

## 5. 両者の使い分け

### 5.1. 大量データの取得シナリオ

大量のデータを一度に処理する場合は、`scroll API`が適しています。スナップショットとしてデータを取得し、変更の影響を受けずに一貫したデータセットを使用することが可能です。

### 5.2. リアルタイム性が求められるシナリオ

リアルタイムでページングしながらデータを取得し、最新の状態を維持したい場合は、`search_after`を選択します。これは、クエリを再実行するたびに最新データを取得できるため、リアルタイム性が高まります。

## 6. 具体的なユースケースと選択基準

- **ECサイトの商品一覧表示**: `search_after`を使用し、リアルタイムでの表示を重視。
- **日次レポートの生成**: `scroll API`を使用し、特定時点のデータを元に一貫したレポートを生成。

## 7. まとめ

Elasticsearchの`search_after`と`scroll API`は、それぞれ異なる特性を持ち、特定の条件下でその強みを発揮します。選択の際には、データ取得の目的や規模、リアルタイム性の必要性に応じて最適な方法を選ぶことが重要です。これにより、システムの効率と効果を最大化することができます。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# Elasticsearchのsearch_afterとscroll APIの使い分け

## 目次
1. はじめに
2. Elasticsearchにおけるデータ取得の手法
3. search_afterとは
   3.1. search_afterの基本的な使い方
   3.2. search_afterの利点と制約
4. scroll APIとは
   4.1. scroll APIの基本的な使い方
   4.2. scroll APIの利点と制約
5. 両者の使い分け
   5.1. 大量データの取得シナリオ
   5.2. リアルタイム性が求められるシナリオ
6. 具体的なユースケースと選択基準
7. まとめ

## 1. はじめに

Elasticsearchは、大量のデータを迅速に検索・取得するための強力なツールです。その機能の一部として、`search_after`と`scroll API`があり、それぞれ異なるシチュエーションでの効率的なデータ取得を可能にしています。本記事では、これら二つのAPIを比較し、その使い分けの指針を提供します。

## 2. Elasticsearchにおけるデータ取得の手法

Elasticsearchでは、多くのデータを効率的に取得するために、いくつかの検索手法が用意されています。その中で代表的なものが`search_after`と`scroll API`です。これらは、特に大規模なデータセットを扱う場合に必要不可欠な技術です。

## 3. search_afterとは

### 3.1. search_afterの基本的な使い方

`search_after`は、特定のソート後の位置から検索を継続するための機能です。ページネーションをサポートするため、前の結果の最後のソートキーを次の検索クエリに渡すことで、スムーズなデータ取得を行います。

**利用例**
```json
{
  "size": 10,
  "sort": [
    { "timestamp": "asc" },
    { "_id": "asc" }
  ],
  "search_after": [1577880000000, "1"]
}
```

### 3.2. search_afterの利点と制約

- **利点**:
  - 分散環境での一貫したページネーションが可能。
  - 大量のデータを短時間で処理するのに最適。
  
- **制約**:
  - ソートのためのフィールドが必ず必要。
  - 特定の順序でデータが揃っていることを前提とする。

## 4. scroll APIとは

### 4.1. scroll APIの基本的な使い方

`scroll API`は、より安定したデータマッピングを提供し、スナップショットのようにデータを取得することができます。時間をかけてデータを段階的に取得するため、一定期間の大型データセットを処理するのに適しています。

**利用例**
```json
{
  "scroll": "1m",
  "size": 100,
  "query": {
    "match": {
      "status": "active"
    }
  }
}
```

### 4.2. scroll APIの利点と制約

- **利点**:
  - スナップショットベースでデータを取得し、変更の影響を受けにくい。
  - 大量データの取得には安定的。

- **制約**:
  - オーバーヘッドが高く、リアルタイム性には向かない。
  - 一度に大量データを取得するためメモリを圧迫する可能性がある。

## 5. 両者の使い分け

### 5.1. 大量データの取得シナリオ

大量のデータを一度に処理する場合は、`scroll API`が適しています。スナップショットとしてデータを取得し、変更の影響を受けずに一貫したデータセットを使用することが可能です。

### 5.2. リアルタイム性が求められるシナリオ

リアルタイムでページングしながらデータを取得し、最新の状態を維持したい場合は、`search_after`を選択します。これは、クエリを再実行するたびに最新データを取得できるため、リアルタイム性が高まります。

## 6. 具体的なユースケースと選択基準

- **ECサイトの商品一覧表示**: `search_after`を使用し、リアルタイムでの表示を重視。
- **日次レポートの生成**: `scroll API`を使用し、特定時点のデータを元に一貫したレポートを生成。

## 7. まとめ

Elasticsearchの`search_after`と`scroll API`は、それぞれ異なる特性を持ち、特定の条件下でその強みを発揮します。選択の際には、データ取得の目的や規模、リアルタイム性の必要性に応じて最適な方法を選ぶことが重要です。これにより、システムの効率と効果を最大化することができます。 [![image](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/issue-pro-42602.appspot.com/o/topics%2F17fa658b-53c7-4ca0-a28b-e588ed1bd371?alt=media&token=2c00afff-85ff-4428-8d15-696ab676dcb0)](https://i-ssue.com/lp/check_salary)

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