es分页查询
方式一：from + size
from + size方式查询
from表示页码
size表示页面大小
比如from为30，size为100，则要查询第30页，展示100条数据
那么es查询的方式为获取到查询条件（略）下的30 * 100等于3000条数据，然后给你返回最后的100条数据，前面的2900条数据将被过滤掉
而且es是有多个分片的话，将从每个分片去取得相应条件下的数据，然后汇总为3000条，最后返回其中的100条，所以分页越深，ES处理的开销就越大，占用内存就越大。
优点
方式简单，容易上手，针对数据量小的浅分页，速度可以满足要求
缺点
深分页时查询速度慢，对服务器内存开销大
通过scroll方式可以一次性查询大量的数据，甚至全量数据，我们的第一次查询（会返回一个scroll_id，使用此scroll_id来查询下一组size大小的数据），会生成一个当前查询条件的快照，后面的每次（翻页）滚屏都是基于这个快照的结果，即使有新的数据进来，也不会影响这个快照的结果.
第一次查询如下：
POST /kibana_sample_data_ecommerce/_search?scroll=1m
{
"size": 10,
"query": {
"match_all" : {
}
}
}
scroll=1m表示很多人对scroll这个参数容易混淆，误认为是查询的限制时间。这个理解是错误的。这个时间其实指的是es把本次快照的结果缓存起来的有效时间。
scroll 参数相当于告诉了ES我们的search context要保持多久，后面每个 scroll 请求都会设置一个新的过期时间，以确保我们可以一直进行下一页操作。
通过scroll_id去拿数据的时候，可以不用设置index（索引名）跟size（数据大小）信息，类似如下：
POST /_search/scroll
{
"scroll" : "1m",
"scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAA5AWNGpKbFNMZnVSc3loXzQwb0tJZHBtZw=="
}
以此类推，后面每次滚屏都把前一个的scroll_id复制过来
ES的检索分为query（查询）和fetch（获取）阶段，query阶段的效率比较高，只是将满足条件的文档id汇总起来，fetch阶段基于每个分片的结果在coordinating（坐标）节点上进行全局排序，然后最终计算出结果。
scroll查询的时候，在query阶段把符合条件的文档id保存在 search context（搜索上下文）中，后面每次scroll分批取出只是根据scroll_id定位到游标的位置，然后抓取size大小的结果集即可。
优点
适合实时性要求不高，要查询大量数据的场景，适合报表导出等业务或者ES内部的重置索引
缺点
实时性不高，只是往下一页迭代查询，不能往回查询且不能获取跳页查询
方式三：search after方案
search after使用实时游标来帮我们解决实时滚动的问题，简单来说前一次查询的结果会返回一个唯一的字符串，下次查询再带上这个字符串
第一次查询：
GET /kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
"size" : 2,
"query": {
"bool": {
"must": [
{"match": {
"customer_first_name": "Diane"
}}
],
"filter": {
"range": {
"order_date": {
"gte": "2020-01-03"
}
}
}
}
},
"sort": [
{
"order_date": "desc",
"_id": "asc"
}
]
}
数据返回结果的最后一条里面能获取到order_date与_id
于是我们将使用search after
GET /kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
"size" : 2,
"query": {
"bool": {
"must": [
{"match": {
"customer_first_name": "Diane"
}}
],
"filter": {
"range": {
"order_date": {
"gte": "2020-01-03"
}
}
}
}
},
"search_after":
[
1580597280000,
"RZz1f28BdseAsPClqbyw"
],
"sort": [
{
"order_date": "desc",
"_id": "asc"
}
]
}
"search_after":[1580597280000,"RZz1f28BdseAsPClqbyw"] 说明： search_after数组里面是多个排序参数，用逗号隔开
当使用search_after参数时，from的值必须被设为0或者-1
实现原理
因为我们search_after传递了排序的唯一标识，ES只需从每个分片上拿到满足条件的文档数量就行了，然后基于这些文档最终聚合成10条结果返回
优点
基于ES内部排序好的游标，可以实时高效的进行分页查询
缺点
只能做下一页这样的查询场景，不能随机的指定页数查询（跳页）。
