1. Scroll分页

Scroll分页是ES中最基本的分页方式之一。它通过维持一个持续的搜索上下文来实现分页，允许在一个长时间段内遍历大量数据。

​使用方法​：

POST /_search/scroll
{
    "scroll": "1m",
    "scroll_id": "scroll_id"
}

​注意事项​：

• Scroll上下文会占用服务器资源，因此需要在使用完毕后及时清除。
• Scroll查询不适用于实时数据，因为在滚动过程中数据可能会被修改，导致不一致的结果。

2. From/Size分页

From/Size分页是一种简单的分页方式，通过指定查询的起始位置和每页返回的文档数量来实现分页。

​使用方法​：

POST /index/_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "from": 0,
    "size": 10
}

​注意事项​：

• 在大数据量的情况下，From/Size分页效率较低，因为每次查询都需要重新计算起始位置。
• 当数据量巨大时，不建议使用此方式进行分页查询，因为性能会随着分页偏移量的增加而降低。

3. Search After分页

Search After分页是一种基于排序字段的分页方式，通过指定上一页最后一个文档的排序值来获取下一页的结果。

​使用方法​：

POST /index/_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "size": 10,
    "sort": [
        {"date": "desc"},
        {"_id": "desc"}
    ],
    "search_after": [last_sort_value, last_id]
}

​注意事项​：

• 使用Search After分页需要保证排序字段的唯一性，否则可能会导致结果不准确。
• 如果排序字段中有文档更新或删除，可能会导致分页结果出现缺失或重复。

分页方式比较

1. ​Scroll分页​：
   • 适用于处理大量数据，且数据不频繁更新的场景。
   • 使用方便，但需要注意资源占用和数据一致性问题。
2. ​From/Size分页​：
   • 简单直观，适用于小数据量的分页查询。
   • 随着分页偏移量的增加，性能会逐渐降低。
3. ​Search After分页​：
   • 基于排序字段，适用于实时数据的分页查询。
   • 需要保证排序字段的唯一性，且可能出现部分结果缺失或重复的情况。

选择合适的分页方式取决于具体的业务需求和数据特点，需要综合考虑查询效率、资源消耗以及数据一致性等因素来进行选择。

当需要跳页查询时，即用户需要直接跳转到指定页码获取结果，而不是通过逐页遍历的方式获取结果。在Elasticsearch中，三种分页方式都可以实现跳页查询，下面将分别阐述它们的实现方式：

1. Scroll分页的跳页查询

Scroll分页本质上是通过维持一个搜索上下文来实现分页，因此跳页查询可以通过重新发起一个新的Scroll查询来实现。

​实现方式​：

1. 首先，执行一次初始的Scroll查询，获取搜索上下文（scroll_id）。
2. 当需要跳转到指定页时，使用之前获取的scroll_id重新执行Scroll查询，并指定相应的跳转位置。

​示例​：

POST /_search/scroll
{
    "scroll": "1m",
    "scroll_id": "scroll_id"
}

2. From/Size分页的跳页查询

From/Size分页可以通过指定起始位置和每页返回的文档数量来实现跳页查询。

​实现方式​：

1. 计算出需要跳转到的页码对应的起始位置。
2. 使用计算出的起始位置和每页返回的文档数量，执行新的查询。

​示例​：

POST /index/_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "from": 20,   # 假设跳转到第三页，每页10条数据
    "size": 10
}

3. Search After分页的跳页查询

Search After分页通过指定上一页最后一个文档的排序值来获取下一页的结果，因此可以根据需要跳转的页码，计算出对应的排序值。

​实现方式​：

1. 根据需要跳转的页码，计算出上一页最后一个文档的排序值。
2. 使用计算出的排序值，执行新的查询。

​示例​：

POST /index/_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "size": 10,
    "sort": [
        {"date": "desc"},
        {"_id": "desc"}
    ],
    "search_after": [last_sort_value, last_id]  # 使用上一页最后一个文档的排序值
}

注意事项

• 在进行跳页查询时，需要确保计算得到的起始位置或排序值正确，否则可能导致查询结果错误或缺失。
• 对于Scroll分页，需要及时清除旧的scroll_id，避免资源浪费。
• 对于Search After分页，需要确保排序字段的唯一性，以避免结果不准确的情况发生。

通过以上方式，可以在Elasticsearch中实现跳页查询，并根据具体的业务需求选择合适的分页方式。

当ES的查询结果数量超过默认的最大值（通常为10000条）时，会触发索引的最大结果集限制，这可能导致无法直接执行分页查询。针对这种情况，可以通过以下方法来实现超过10000条数据的跳页查询：

使用Scroll分页进行大数据量的跳页查询

Scroll分页适用于大数据量的场景，并且不受默认结果集大小的限制。因此，即使查询结果超过10000条，也可以通过Scroll分页来实现跳页查询。

​实现方式​：

1. 使用Scroll API执行初始查询，设置scroll参数来获取搜索上下文（scroll_id）。
2. 使用scroll_id执行后续的滚动查询，并根据需要跳转的页码来确定查询的位置。
3. 当需要跳转到指定页时，使用相同的scroll_id继续执行滚动查询，并使用scroll参数来设置滚动的时间间隔。
4. 获取滚动查询的结果，并根据需要跳转的页码来处理结果。

​示例​：

POST /_search/scroll
{
    "scroll": "1m",
    "scroll_id": "scroll_id"
}

注意事项

• 使用Scroll分页需要注意资源占用和数据一致性问题，确保在不需要时及时清除scroll_id。
• 对于超过10000条数据的分页查询，可能需要花费较长的时间和资源来完成。

通过使用Scroll分页，可以在ES中实现超过10000条数据的跳页查询，并处理大数据量的搜索结果。