Elasticsearch 在处理分页查询时，存在一个常见问题——深度分页问题。这一问题不仅存在于 Elasticsearch 中，传统数据库在进行分页查询时也会遇到类似的问题。由于 Elasticsearch 存储的数据量通常比传统数据库更大，因此深度分页问题在 Elasticsearch 中更加突出。
一、深度分页问题的产生
1. 数据分片存储
为了能够存储海量数据，Elasticsearch 将数据分片存储，即将数据分成多个片段存储在不同的节点上。比如说，当一个索引库包含数亿条数据时，为了有效存储，Elasticsearch 会将这些数据分成多个分片（shard），每个分片存储在不同的节点上。举例来说，假如有一个索引库，包含大量数据，它可能会将数据分成 4 个分片存储，每个分片存储一部分数据。
2. 分页查询中的问题
在 Elasticsearch 中进行分页查询时，涉及到多个分片上的数据。例如，假设我们查询第 100 页的数据，每页 10 条。那么查询的 from 参数将是 990，即要从第 990 条数据开始查询。这意味着我们要查找前 1000 条数据中的最后 10 条。
问题就出现在这里。为了找到第 1000 条数据及之后的数据，Elasticsearch 必须先对数据进行排序，然后从每个分片中查找出前 1000 条数据，再从中筛选出第 990 到 1000 条数据。这就导致了以下问题：
- Elasticsearch 必须先对整个数据集进行排序，才能找到目标数据。
- 在分片存储的情况下，Elasticsearch 需要从每个分片中查找前 1000 条数据，虽然每个分片上的数据存储顺序是随机的，因此无法保证每个分片的前 250 条数据就能合并为全局的前 1000 条数据。
通过这种方式，查找前 1000 条数据时，性能会非常低，尤其是数据量越大，查询越慢。
3. 深度分页带来的影响
如果我们查询的数据页码更深（如查询第 1000 页），问题就变得更加严重。为了查找第 1000 页的数据，Elasticsearch 需要从每个分片中查询前 10 万条数据（每页 10 条，查询 1000 页），并合并排序后再筛选出需要的数据。这会消耗大量的计算资源和内存，导致查询性能下降，甚至可能出现内存溢出等问题。
二、深度分页的解决方案
为了应对深度分页问题，Elasticsearch 提供了两种解决方案：
- Search After：推荐的解决方案
- Scroll：已被弃用，不再推荐
1. Search After 方案
Search After 解决方案的原理非常简单。其基本思路是：每次分页查询时，记录上一页最后一条数据的排序值，然后在下一页查询时，将这个排序值作为查询条件，限定只查询大于该值的数据。这种方式避免了传统分页查询中需要计算整个数据集的排序和分页，从而有效减少了查询时的性能消耗。
2. Search After 的实现
Search After 方案的实现可以分为以下几步：
- 排序：首先对数据进行排序，确保查询结果有一个明确的顺序。
- 记住上一页的最后一条数据的排序值：每次查询完一页数据后，记录上一页最后一条数据的排序值。
- 下一次查询时使用排序条件：在下一次查询时，使用上一页最后一条数据的排序值作为条件，只查询比该值大的数据。
举个简单的例子，假设我们查询的排序字段是 score，每次查询时，记录上一页最后一条记录的 score 值。下一次查询时，我们会设置条件，查询所有 score 大于上一页最后一条记录的 score 的数据。
这样，每次查询都可以只从排序值的起始点查询，而不需要从数据的开头重新排序。这样一来，查询性能得到大幅提升。
3. 使用场景
Search After 适用于以下场景：
- 深度分页：比如需要分页查询大量数据时，可以有效避免深度分页带来的性能问题。
- 数据迁移：例如在将 Elasticsearch 中的数据迁移到新的索引时，需要顺序读取所有数据并进行迁移，这时可以使用 Search After 进行顺序读取。
- 滚动查询：例如一些应用场景需要不断向下滚动加载数据（如社交媒体应用、推荐系统等），Search After 可以非常有效地解决这些场景中的分页问题。
4. Search After 的局限性
尽管 Search After 解决了深度分页的问题，但它也有一些局限性：
- 只能顺序查询：Search After 不支持跳页查询，只能顺序查询。也就是说，你不能从第 10 页直接跳到第 100 页。
- 需要排序字段：Search After 需要一个明确的排序字段。否则，就无法确定每一页的查询起点。
三、传统分页的使用限制
虽然 Elasticsearch 提供了 Search After 方案来解决深度分页问题，但在一些情况下，我们依然会使用传统的分页方式。传统的分页方式（即使用 from 和 size 参数）适合于小规模的分页查询或当页码不太深时。为了避免查询性能过低，可以为查询设置分页的上限。例如，在 Elasticsearch 中，from 和 size 的最大值通常被限制为 10000 条数据，超过这个限制会返回错误。
1. 传统分页的场景
传统分页适用于以下场景：
- 小规模分页查询：当数据量较小，或者页码不深时，使用
from和size进行分页查询是非常高效的。 - 随机跳页查询：当用户需要跳转到指定页码时，传统分页的方式更适合。
2. 传统分页的限制
为了防止深度分页带来的性能问题，传统分页（即 from 和 size）通常会对最大查询页数进行限制。例如，设置 from + size 的最大值为 10000。超过这个限制，查询会返回错误。
四、总结
- 深度分页问题：随着页码的增加，传统分页查询（
from和size）的性能会大幅下降，尤其是在数据量巨大的情况下。 - Search After：Elasticsearch 提供的解决方案，避免了重新排序数据，改为通过记住上一页最后一条记录的排序值，顺序查询下一页数据。
- 使用场景：Search After 适用于深度分页、数据迁移和滚动查询等场景。
- 传统分页：适合于小规模查询和随机跳页查询，但在数据量过大时需要限制查询页数，以避免性能问题。
