一、深度分页方式from + size
es 默认采用的分页方式是 from+ size 的形式，在深度分页的情况下，这种使用方式效率是非常低的，比如我们执行如下查询
1 GET /student/student/_search
2 {
3 "query":{
4 "match_all": {}
5 },
6 "from":5000,
7 "size":10
8 }
意味着 es 需要在各个分片上匹配排序并得到5010条数据，协调节点拿到这些数据再进行排序等处理，然后结果集中取最后10条数据返回。
我们会发现这样的深度分页将会使得效率非常低，因为我只需要查询10条数据，而es则需要执行from+size条数据然后处理后返回。
其次：es为了性能，限制了我们分页的深度，es目前支持的最大的 max_result_window = 10000；也就是说我们不能分页到10000条数据以上。
例如：
from + size <= 10000所以这个分页深度依然能够执行。
继续看上图，当size + from > 10000；es查询失败，并且提示
Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [10001]
接下来看还有一个很重要的提示
See the scroll api for a more efficient way to request large data sets. This limit can be set by changing the [index.max_result_window] index level setting
有关请求大数据集的更有效方法，请参阅滚动api。这个限制可以通过改变[索引]来设置。哦呵，原来es给我们提供了另外的一个API scroll。难道这个 scroll 能解决深度分页问题？
二、深度分页之scroll
在es中如果我们分页要请求大数据集或者一次请求要获取较大的数据集，scroll都是一个非常好的解决方案。
使用scroll滚动搜索，可以先搜索一批数据，然后下次再搜索一批数据，以此类推，直到搜索出全部的数据来scroll搜索会在第一次搜索的时候，保存一个当时的视图快照，之后只会基于该旧的视图快照提供数据搜索，如果这个期间数据变更，是不会让用户看到的。每次发送scroll请求，我们还需要指定一个scroll参数，指定一个时间窗口，每次搜索请求只要在这个时间窗口内能完成就可以了。
一个滚屏搜索允许我们做一个初始阶段搜索并且持续批量从Elasticsearch里拉取结果直到没有结果剩下。这有点像传统数据库里的cursors（游标）。
滚屏搜索会及时制作快照。这个快照不会包含任何在初始阶段搜索请求后对index做的修改。它通过将旧的数据文件保存在手边，所以可以保护index的样子看起来像搜索开始时的样子。这样将使得我们无法得到用户最近的更新行为。
scroll的使用很简单
执行如下curl，每次请求两条。可以定制 scroll = 5m意味着该窗口过期时间为5分钟。
1 GET /student/student/_search?scroll=5m
2 {
3 "query": {
4 "match_all": {}
5 },
6 "size": 2
7 }
1 {2 "_scroll_id" : "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAC0YFmllUjV1QTIyU25XMHBTck1XNHpFWUEAAAAAAAAtGRZpZVI1dUEyMlNuVzBwU3JNVzR6RVlBAAAAAAAALRsWaWVSNXVBMjJTblcwcFNyTVc0ekVZQQAAAAAAAC0aFmllUjV1QTIyU25XMHBTck1XNHpFWUEAAAAAAAAtHBZpZVI1dUEyMlNuVzBwU3JNVzR6RVlB",3 "took" : 0,4 "timed_out" : false,5 "_shards" : {6 "total" : 5,7 "successful" : 5,8 "skipped" : 0,9 "failed" : 0
10 },
11 "hits" : {
12 "total" : 6,
13 "max_score" : 1.0,
14 "hits" : [
15 {
16 "_index" : "student",
17 "_type" : "student",
18 "_id" : "5",
19 "_score" : 1.0,
20 "_source" : {
21 "name" : "fucheng",
22 "age" : 23,
23 "class" : "2-3"
24 }
25 },
26 {
27 "_index" : "student",
28 "_type" : "student",
29 "_id" : "2",
30 "_score" : 1.0,
31 "_source" : {
32 "name" : "xiaoming",
33 "age" : 25,
34 "class" : "2-1"
35 }
36 }
37 ]
38 }
39 }
在返回结果中，有一个很重要的
_scroll_id
在后面的请求中我们都要带着这个 scroll_id 去请求。
现在student这个索引中共有6条数据，id分别为 1， 2， 3， 4， 5， 6。当我们使用 scroll 查询第4次的时候，返回结果应该为kong。这时我们就知道已经结果集已经匹配完了。
继续执行3次结果如下三图所示。
1 GET /_search/scroll
2 {
3 "scroll":"5m",
4 "scroll_id":"DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAC0YFmllUjV1QTIyU25XMHBTck1XNHpFWUEAAAAAAAAtGRZpZVI1dUEyMlNuVzBwU3JNVzR6RVlBAAAAAAAALRsWaWVSNXVBMjJTblcwcFNyTVc0ekVZQQAAAAAAAC0aFmllUjV1QTIyU25XMHBTck1XNHpFWUEAAAAAAAAtHBZpZVI1dUEyMlNuVzBwU3JNVzR6RVlB"
5 }
由结果集我们可以发现最终确实分别得到了正确的结果集，并且正确的终止了scroll。
三、search_after
from + size的分页方式虽然是最灵活的分页方式，但是当分页深度达到一定程度将会产生深度分页的问题。scroll能够解决深度分页的问题，但是其无法实现实时查询，即当scroll_id生成后无法查询到之后数据的变更，因为其底层原理是生成数据的快照。这时 search_after应运而生。其是在es-5.X之后才提供的。
search_after 是一种假分页方式，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。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，但是只要能表示其唯一性就可以。
为了演示，我们需要给上文中的student索引增加一个uid字段表示其唯一性。
执行如下查询：
1 GET /student/student/_search2 {3 "query":{4 "match_all": {}5 },6 "size":2,7 "sort":[8 {9 "uid": "desc"
10 }
11 ]
12 }
结果集：
View Code
下一次分页，需要将上述分页结果集的最后一条数据的值带上。
1 GET /student/student/_search2 {3 "query":{4 "match_all": {}5 },6 "size":2,7 "search_after":[1005],8 "sort":[9 {
10 "uid": "desc"
11 }
12 ]
13 }
这样我们就使用search_after方式实现了分页查询。
四、三种分页方式比较
| 分页方式 | 性能 | 优点 | 缺点 | 场景 |
| from + size | 低 | 灵活性好，实现简单 | 深度分页问题 | 数据量比较小，能容忍深度分页问题 |
| scroll | 中 | 解决了深度分页问题 | 无法反应数据的实时性（快照版本） 维护成本高，需要维护一个 scroll_id | 海量数据的导出（比如笔者刚遇到的将es中20w的数据导入到excel） 需要查询海量结果集的数据 |
| search_after | 高 | 性能最好 不存在深度分页问题 能够反映数据的实时变更 | 实现复杂，需要有一个全局唯一的字段 连续分页的实现会比较复杂，因为每一次查询都需要上次查询的结果 | 海量数据的分页 |
参考文献：
《elasticsearch-权威指南》
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