说明：
ElasticSearch 深度分页 是面试的高频题目，社群小伙伴要求，尼恩写个博客来介绍一下，于是，此文就出来了
- 传统方式（from&size）
顶部查询，查询10000以内的文档
场景：需要实时获取顶部的部分文档。
eg: 例如查询最新的订单。 - Scroll 滚动游标 方式
深度分页，用于非实时查询场景
eg：需要全部文档，例如导出全部数据 - Search After
深度分页，用于实时查询场景
注意es版本，低版本不能使用，具体见后文
这是ElasticSearch最简单的分页查询 , from + size 为 10000 +10， 需要查询的文档从10000 到 10010
以上命令是会报错的。
报错信息，指window默认是10000。
from&size为何不能获取10000个以上的文档
性能
为了性能，es限制了我们分页的深度，
es目前支持的最大的 max_result_window = 10000；
也就是说我们不能获取10000个以上的文档 ， 当ES 分页查询超过一定的值（10000）后，会报错
怎么解决这个问题，首先能想到的就是调大这个window。
但这种方法只是暂时解决问题，当数据量越来越大，分页也越来越深，而且越会出OOM问题的。
from&size分页为何会OOM
协调节点或者客户端节点，需要讲请求发送到所有的分片
每个分片把from + size个结果，返回给协调节点或者客户端节点‘
协调节点或者客户端节点进行结果合并，如果有n个分片，则查询数据是 n * (from+size) , 如果from很大的话，会造成oom或者网络资源的浪费。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KimXpike-1647609673794)()]
例子
如请求第20页，Elasticsearch不得不取出所有分片上的第1页到第20页的所有文档，并做排序，最终再取出from后的size条结果作最终的返回
假设你有16个分片，则需要在coordinate node彙总到 shards* (from+size)条记录，即需要16*(20+10)记录后做一次全局排序
所以，当索引非常非常大(千万或亿)，是无法使用from + size 做深分页的，分页越深则越容易OOM，
即便不OOM，也很消耗CPU和内存资源
结论是：
max_result_window 越大，副本越多，越容易OOM
所以不建议去 修改 max_result_window
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 10000 个结果的原因。
ES为了避免深分页，不允许使用分页(from&size)查询10000条以后的数据，
因此如果要查询第10000条以后的数据，要使用ES提供的 scroll(游标) 来查询
Scroll 滚动游标原理：
对一次查询生成一个游标 scroll_id ， 后续的查询只需要根据这个游标scroll_id 去取数据，直到结果集中返回的 hits 字段为空，就表示遍历结束。
scroll_id 的生成可以理解为建立了一个临时的历史快照，或者可以理解为一个保存doc快照的临时的结果文件，快照文件形成之后，原doc的增删改查等操作不会影响到这个快照的结果。
Scroll 滚动游标可以简单理解为：
使用scroll就是一次把要用的数据都排完了，缓存起来
在遍历时，从这个快照里取数据，分批取出，
因此，游标可以增加性能的原因，Scroll 使用from+size还好
是因为如果做深分页，from+size 每次搜索都必须重新排序，非常浪费资源，而且容易OOM
Scroll 滚动游标使用过程：
使用 Scroll 进行分页读取过程如下：
先获取第一个 scroll_id，url 参数包括 /index/_type/ 和 scroll，
scroll 字段指定了scroll_id 的有效生存期，以分钟为单位，过期之后es 自动清理 快照数据（临时文件）。
如果文档不需要特定排序，可以指定按照文档创建的时间返回会使迭代更高效。
参数scroll=2m：
表示 srcoll_id 的生存期为2分钟。scroll就是把一次的查询结果缓存一定的时间，如scroll=2m则把查询结果在下一次请求上来时暂存2分钟，response比传统的返回多了一个scroll_id，下次带上这个scroll_id即可找回这个缓存的结果。
后续翻页， 通过上一次查询返回的scroll_id 来不断的取下一页，请求指定的 scroll_id 时就不需要 /index/_type 等信息了。
如果srcoll_id 的生存期很长，那么每次返回的 scroll_id 都是一样的，直到该 scroll_id 过期，才会返回一个新的 scroll_id。
每读取一页都会重新设置 scroll_id 的生存时间，所以这个时间只需要满足读取当前页就可以，不需要满足读取所有的数据的时间，1 分钟足以。
注意：
使用初始化返回的_scroll_id来进行请求，每一次请求都会继续返回初始化中未读完数据，并且会返回一个_scroll_id，这个_scroll_id可能会改变，因此每一次请求应该带上上一次请求返回的_scroll_id
每次发送scroll请求时，都要再重新刷新这个scroll的开启时间，以防不小心超时导致数据取得不完整
如果没有数据了，就会回传空的hits，可以用这个判断是否遍历完成了数据
scroll_id 的清理
srcoll_id 的存在会耗费大量的资源来保存一份当前查询结果集映像，并且会占用文件描述符。
为了防止因打开太多scroll而导致的问题，不允许用户打开滚动超过某个限制。
默认情况下，打开的滚动的最大数量为500.可以使用search.max_open_scroll_context群集设置更新此限制。
获取有多少个scroll滚动游标
虽然es 会有自动清理机制，但是，尽量保障所有文档获取完毕之后，手动清理掉 scroll_id 。
使用 es 提供的 CLEAR_API 来删除指定的 scroll_id
上述的 scroll search 的方式，官方的建议不用于实时文档的查询：
- 因为每一个 scroll_id 生成的历史快照，对于数据的变更不会反映到快照上。
scroll 方式往往用于非实时处理大量数据的情况，比如要进行数据迁移或者索引变更之类的。
那么在实时情况下如果处理深度分页的问题呢？
es 给出了 search_after 的方式，这是在 >= 5.0 版本才提供的功能。
search_after 分页
search_after 分页的方式和 scroll 有一些显著的区别，
首先它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。
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 _id 作为全局唯一值，其实使用业务层的 id 也可以。
search_after 使用
第一页的请求和正常的请求一样，
第二页的请求，使用第一页返回结果的最后一个数据的值，加上 search_after 字段来取下一页。
注意，使用 search_after 的时候要将 from 置为 0 或 -1
总结：search_after 适用于深度分页+ 排序，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。
且返回的始终是最新的数据，在分页过程中数据的位置可能会有变更。
Search After深度翻页要点
每个文档具有一个唯一值的字段应该用作排序规范的仲裁器。否则，具有相同排序值的文档的排序顺序将是未定义的。
建议的方法是使用字段_id，它肯定包含每个文档的一个唯一值。
返回的结果
上面的请求会为每一个文档返回一个包含sort排序值的数组。
这些sort排序值可以被用于 search_after 参数里以便抓取下一页的数据。
比如，我们可以使用最后的一个文档的sort排序值，将它传递给 search_after 参数：
Search After
Search After的要点：
- 它必须先要指定排序（因为一定要按排序记住坐标）
- 必须从第一页开始搜起
- 从第一页开始以后每次都带上 从而为无状态实现一个状态，
说白了就是把每次固定的from size偏移变成一个确定值，而查询则从这个偏移量开始获取size个doc（每个shard 获取size个，coordinate node最后汇总 shards*size 个。
Search After与sroll的原理基本相同：
Search After是Elasticsearch 5 新引入的一种分页查询机制，其实原理和scroll基本一样，但是不缓存结果，而是重新进行分片的排序计算
- 传统方式（from&size）
需要实时获取顶部的部分文档。例如查询最新的订单。 - Scroll
用于非实时查询
需要全部文档，例如导出全部数据 - Search After
用于实时查询
需要做到深度分页