Elasticsearch 分页

和SQL使用LIMIT关键字返回只有一页的结果一样，Elasticsearch接受from和size参数：

size: 结果数，默认10
from: 跳过开始的结果数，默认0

# 分页
GET /heros/_search?size=2&from=1

# 结果
{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 2,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "heros",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "qzYKOW0B3p3gGxF6T7bF",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "萧峰",
          "gender" : "男",
          "skill" : "降龙十八掌",
          "age" : 30
        }
      },
      {
        "_index" : "heros",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "qTbyOG0B3p3gGxF6LrY4",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "郭靖",
          "gender" : "男",
          "skill" : "降龙十八掌",
          "age" : 52
        }
      }
    ]
  }
}

在集群系统中深度分页

为了理解为什么深度分页是有问题的，让我们假设在一个有5个主分片的索引中搜索。当我们请求结果的第一页（结果1到10）时，每个分片产生自己最顶端10个结果然后返回它们给请求节点(requesting node)，它再排序这所有的50个结果以选出顶端的10个结果。

现在假设我们请求第1000页——结果10001到10010。工作方式都相同，不同的是每个分片都必须产生顶端的10010个结果。然后请求节点排序这50050个结果并丢弃50040个！

你可以看到在分布式系统中，排序结果的花费随着分页的深入而成倍增长。这也是为什么网络搜索引擎中任何语句不能返回多于1000个结果的原因。