Elasticsearch（ES）分页

Elasticsearch（简称 ES）本身不适合传统意义上的“深分页”，但提供了多种分页方式，每种适用不同场景。我们来详细讲解：

一、基本分页（from + size）

最常用的分页方式，类似 SQL 的 LIMIT offset, size。

查询语法示例：

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 20,
  "size": 10
}

表示从第 21 条记录开始，取 10 条（第 3 页，每页 10 条）

优点：

• 简单直观，适合前几页浏览。

缺点：

• 深分页性能差：from 越大，ES 处理速度越慢，浪费内存和 CPU。
• 默认最大 from + size 为 10000（可修改 index.max_result_window）

二、Scroll 分页（适合大批量导出）

Scroll 是一种游标查询，用于大量数据批量处理，如导出所有数据。

查询示例：

POST /products/_search?scroll=1m
{
  "size": 100,
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

响应返回：

{
  "_scroll_id": "...",
  "hits": {
    "hits": [ ... ]
  }
}

继续获取下一页：

POST /_search/scroll
{
  "scroll": "1m",
  "scroll_id": "..."
}

优点：

• 适合全量导出、日志批处理等任务。
• 内部避免重新排序，性能好。

缺点：

• 不是实时的，不能跳页。
• scroll 占内存，需要及时清除。

三、Search After（推荐用于深分页）

官方推荐用于实时系统中分页跳转到深页，无需使用 from。

使用前提：

• 必须排序
• 每页记录中携带上页最后一条的排序字段值

示例：

第一页请求：

POST /products/_search
{
  "size": 10,
  "sort": [{ "price": "asc" }, { "_id": "asc" }]
}

返回结果中，拿到最后一条记录的排序值：

"sort": [100.0, "abc123"]

第二页请求使用 search_after：

POST /products/_search
{
  "size": 10,
  "sort": [{ "price": "asc" }, { "_id": "asc" }],
  "search_after": [100.0, "abc123"]
}

优点：

• 性能优于 from + size 的深分页
• 可实时查询，稳定

缺点：

• 不支持跳页（只能“下翻页”）
• 前端不能直接点跳转页码（需记住前页的 sort 值）

四、Pit（Point in Time）+ Search After（ES 7.10+）

在使用 search_after 时，为避免分页期间数据变动带来的不一致问题，可以使用 PIT。

创建 PIT：

POST /products/_pit?keep_alive=1m

返回：

{
  "pit_id": "xxx"
}

查询：

POST /products/_search
{
  "size": 10,
  "pit": {
    "id": "xxx",
    "keep_alive": "1m"
  },
  "sort": [{ "price": "asc" }, { "_shard_doc": "asc" }],
  "search_after": [...]
}

各分页方式对比

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