1分页

1浅分页 from + size

"浅"分页可以理解为简单意义上的分页。它的原理很简单，就是查询前20条数据，然后截断前10条，只返回10-20的数据。这样其实白白浪费了前10条的查询。

其中，from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的数目。

实现原理

因为es是基于分片的，假设有5个分片，from=100，size=10.则会根据排序规则从5个分片中各取回100条数据，然后汇总成500条数据然后再选择最后的10条数据。

通过测试，越往后分页，执行效率越低。总体会跟随from的增加，消耗的时间也会增加。数据量越大越明显。

在分布式系统中深度分页

理解为什么深度分页是有问题的，我们可以假设在一个有 5 个主分片的索引中搜索。 当我们请求结果的第一页（结果从 1 到 10 ），每一个分片产生前 10 的结果，并且返回给 协调节点 ，协调节点对 50 个结果排序得到全部结果的前 10 个。

现在假设我们请求第 1000 页—结果从 10001 到 10010 。所有都以相同的方式工作除了每个分片不得不产生前10010个结果以外。 然后协调节点对全部 50050 个结果排序最后丢弃掉这些结果中的 50040 个结果。

可以看到，在分布式系统中，对结果排序的成本随分页的深度成指数上升。这就是 web 搜索引擎对任何查询都不要返回超过 1000 个结果的原因。

2深分页 scroll (使用场景：数据导出)

from+size查询在10000-50000条数据（1000到5000页）以内的时候还是可以的，但是如果数据过多的话，就会出现深分页问题。

为了解决上面的问题，elasticsearch提出了一个scroll滚动的方式。

scroll 类似于sql中的cursor，使用scroll，每次只能获取一页的内容，然后会返回一个scroll_id。根据返回的这个scroll_id可以不断地获取下一页的内容，所以scroll并不适用于有跳页的情景

1. scroll=5m表示设置scroll_id保留5分钟可用。
2. 使用scroll必须要将from设置为0。
3. size决定后面每次调用_search搜索返回的数量

然后我们可以通过数据返回的_scroll_id读取下一页内容，每次请求将会读取下10条数据，直到数据读取完毕或者scroll_id保留时间截止

注意：请求的接口不再使用索引名了，而是 _search/scroll，其中GET和POST方法都可以使用。

scroll删除

根据官方文档的说法，scroll的搜索上下文会在scroll的保留时间截止后自动清除，但是我们知道scroll是非常消耗资源的，所以一个建议就是当不需要了scroll数据的时候，尽可能快的把scroll_id显式删除掉，而且会生成历史快照，对于数据的变更不会反映到快照上。

3深分页 search_after （不支持跳页查询）

search_after 分页的方式是根据上一页的最后一条数据来确定下一页的位置，同时在分页请求的过程中，如果有索引数据的增删改查，这些变更也会实时的反映到游标上。但是需要注意，因为每一页的数据依赖于上一页最后一条数据，所以无法跳页请求。

为了找到每一页最后一条数据，每个文档必须有一个全局唯一值，官方推荐使用 _uid 作为全局唯一值，其实使用业务层的 id 也可以。

1. 使用search_after必须要设置from=0。
2. 这里我使用timestamp和_id作为唯一值排序。
3. 我们在返回的最后一条数据里拿到sort属性的值传入到search_after。