前面的文章提到过es默认的from+size的分页方式返回的结果数据集不能超过1万点，超过之后返回的数据越多性能就越低。
这是因为es要计算相似度排名，需要排序整个整个结果集，假设我们有一个index它有5个shard，现在要读取1000到1010之间的这10条数据，es内部会在每个shard上读取1010条数据，然后返回给计算节点，这里有朋友可能问为啥不是10条数据而是1010条呢？这是因为某个shard上的10条数据，可能还没有另一个shard上top10之后的数据相似度高，所以必须全部返回，然后在计算节点上，重新对5050条数据进行全局排序，最后在选取top 10出来，这里面排序是非常耗时的，所以这个数量其实是指数级增长的，到后面分页数量越多性能就越下降的厉害，而且大量的数据排序会占用jvm的内存，很有可能就OOM了，这也是为什么es默认不允许读取超过1万条数据的原因。
那么问题来了，我就是想要深度的分页数据应该怎么办？ es里面提供了两种方式来读取深度分页的数据：
（1）离线的读取深度分页数据的Scroll方法
（2）能够用于实时和高并发场景的searchAfter方法（5.x之后）
Scroll方式在前面的文章提到过，它通过一次查询请求后维护一个索引快照的search context，然后每次再去批量的读取数据，效率比较高。在5.x之后，还可以通过slice分片来实现并行导出。
它的缺点就是维护一个search context需要占用很多资源，而且在快照建立之后数据变化如删除和更新操作是不能被感知到的，所以不能够用于实时和高并发的场景。
searchAfter的方式通过维护一个实时游标来避免scroll的缺点，它可以用于实时请求和高并发场景。
它的缺点是不能够随机跳转分页，只能是一页一页的向后翻，并且需要至少指定一个唯一不重复字段来排序。
此外还有一个与scorll的不同之处是searchAfter的读取数据的顺序会受索引的更新和删除影响而scroll不会，因为scroll读取的是不可变的快照。
下面来看下如何使用searchAfter：
我们先查询一页数据：
GET twitter/_search
{
"size": 10,
"query": {
"match" : {
"title" : "elasticsearch"
}
},
"sort": [
{"date": "asc"},
{"_id": "desc"}
]
}
注意，上面用了两个字段来排序，第一个是业务字段可能不唯一，但是第二个id字段一定唯一不重复的。只有这样才能确保searchAfter的翻页顺序读取。
另外searchAfter的from字段一定要设置成0，不然会有问题。
第一个请求发出之后，我们需要获取第一个请求里面最后一条的数据的date和id，然后把这个信息传送到下一个批次，依次类推直到把所有的数据处理完。
如下第二个请求的查询体：
GET twitter/_search
{
"size": 10,
"query": {
"match" : {
"title" : "elasticsearch"
}
},
"search_after": [1463538857, "654323"],
"sort": [
{"date": "asc"},
{"_id": "desc"}
]
}
总结：
本篇文章介绍了如何在es里面使用深度分页的功能，并对比了scroll和searchAfter的优缺点及不同之处，了解这些知识之后，我们就可以在适合的场景下正确的选择最优的处理方式。