es的分页查询有3种方式：from+size，scroll，search_after，下面比较一下这3种方式。

一、from+size

from+size的分页查询称为"浅"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。

在深度分页的情况下，这种使用方式效率是非常低的，比如from = 50000, size=10， es 需要在各个分片上匹配排序并得到50010条数据，协调节点拿到这些数据再进行全局排序处理，然后结果集中取最后10条数据返回。

深度分页的代价根源是结果集全局排序。

二、scroll

官网介绍：游标查询 Scroll | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

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。

该查询实现类似于消息消费的机制，首次查询的时候会在内存中保存一个历史快照以及游标(scroll_id)，记录当前消息查询的终止位置，下次查询的时候将基于游标进行消费。性能良好，维护成本高，在游标失效前，不会更新数据，不够灵活，一旦游标创建size就不可改变，适用于需要用到匹配到的全量数据，例如大量数据导出或者索引重建。

三、search_after

scroll 的方式，官方的建议不用于实时的请求（一般用于数据导出），因为每一个 scroll_id 不仅会占用大量的资源，而且会生成历史快照，对于数据的变更不会反映到快照上。

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，无法指定页数，只能实现“下一页”这种需求。

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。

四、对比

分页方式	1～10	49000～49010	99000～99010
form+size	8ms	30ms	117ms
scroll	7ms	66ms	36ms
search_after	5ms	8ms	7ms

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 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

form+size：列表查询（查询前1000页的数据可满足一般需求）

scroll：列表导出

search_after：超级深的分页

form+size 适用于常见的查询，例如需要支持跳页并实时查询的场景。但查询深度过深时，会有深度分页的问题，造成 OOM.

如果在业务上，可以不选择跳页的方式，可以使用的 search-after 的方式避免深度分页的问题。但如果一定要跳页的话，只能采用限制最大分页数的方式。

但对于超大数据量，以及需要高并发获取等离线场景，scroll 是比较好的一种方式。

五、代码示例

ES 7.X版本 Search After 的Java代码示例：

public class EsSearchAfterHandler {
    private static final String UID = "_id";

    /**
     * Search for hit.
     *
     * @param searchRequest the search request
     * @param consumer      the consumer
     */
    public static void searchForHit(RestHighLevelClient client, SearchRequest searchRequest,
                                    Consumer<SearchHit> consumer) throws IOException {
        searchForResponse(client, searchRequest, searchResponse -> forEachHits(searchResponse, consumer));
    }

    /**
     * Search for response.
     *
     * @param searchRequest the search request
     * @param consumer      the consumer
     */
    public static void searchForResponse(RestHighLevelClient client, SearchRequest searchRequest,
                                         Consumer<SearchResponse> consumer) throws IOException {
        if (searchRequest == null || consumer == null) {
            return;
        }
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = searchRequest.source();
        // sourceBuilder.size(100); //在构建查询条件时，即可设置大小
        //设置排序字段
        sourceBuilder.sort(UID, SortOrder.ASC);
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHit[] searchHits = searchResponse.getHits().getHits();
        while (searchHits.length > 0) {
            consumer.accept(searchResponse);
            SearchHit last = searchHits[searchHits.length - 1];
            sourceBuilder.searchAfter(last.getSortValues());
            searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            searchHits = searchResponse.getHits().getHits();
        }
    }
    
    public static void forEachHits(SearchResponse searchResponse, Consumer<SearchHit> consumer) {
        if (searchResponse == null) {
            return;
        }
        SearchHit[] searchHits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit searchHit : searchHits) {
            consumer.accept(searchHit);
        }
    }
    
}