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一、命令方式做分页
1.1 常见的分页方式：from+size
elasticsearch默认采用的分页方式是from+size的形式。但是，在深度分页的情况下，这种使用方式的效率是非常低的，比如from=5000,size=10，es需要在各个分片上匹配排序并得到5000*10条有效数据，然后在结果集中取最后10条数据返回。除了会遇到效率上的问题，还有一个无法解决的问题：es目前支持最大的skip值是max_result_window（默认为10000），也就是说，当from+size > max_result_window时，es将返回错误。
问题描述：
比如当客户线上的es数据出现问题，当分页到几百页的时候，es无法返回数据，此时为了恢复正常使用，我们可以采用紧急规避的方式，就是将max_result_window的值调至50000。
解决方案：
curl -XPUT "127.0.0.1:9200/custm/_settings" -d
'{
"index" : {
"max_result_window" : 50000
}
}'上面这种解决方案只是暂时解决问题。当es的使用越来越多时，数据量越来越大，深度分页的场景越来越复杂时，可以使用另一种分页方式scroll。
1.2 scroll方式
为了满足深度分页的场景，es提供了scroll方式进行分页读取。原理为：对某次查询生成一个游标scroll_id，后续的查询只需要根据这个游标去取数据，直到结果集中返回的hits字段为空列表，就表示遍历结束。Scroll的作用不是用于实时查询数据，由于它会对es做多次请求，不可能做到实时查询；它的主要作用是用来查询大量数据或全部数据。
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
使用curl进行深度分页读取的过程如下：
1、 获取第一个scroll_id，url参数包括/index/type和scroll，scroll字段指定了scroll_id的有效生存时间，过期后会被es自动清理。
curl -H "Content-Type: application/json" -XGET '192.168.200.100:9200/chuyun/_search?pretty&scroll=2m' -d'
{"query":{"match_all":{}}, "sort": ["_doc"]}'2、在遍历的时候，依据上一次遍历中的_scroll_id，带上scroll参数，重复上一次的遍历步骤，直到返回的数据为空列表，表示遍历完成。
注意：每次都要传参数scroll，刷新搜索结果的缓存时间；不需要指定index和type（不要把缓存的时间设置太长，占用内存）进行后续查询。
curl -H "Content-Type: application/json" -XGET '192.168.200.100:9200/_search/scroll?pretty' -d'
{
"scroll" : "2m",
"scroll_id" : "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAABWFm43cDd3eERJVHNHMHJzSlNkajdPUHcAAAAAAAAAVxZuN3A3d3hESVRzRzByc0pTZGo3T1B3AAAAAAAAAFsWazlvUFptQnNTdXlmNmZRTl80cVdCdwAAAAAAAABVFm43cDd3eERJVHNHMHJzSlNkajdPUHcAAAAAAAAAWhZrOW9QWm1Cc1N1eWY2ZlFOXzRxV0J3"
}'3、scroll的删除
删除所有scroll_id：
curl -XDELETE 192.168.200.100:9200/_search/scroll/_all
删除指定的scroll_id:
curl -XDELETE 192.168.200.100:9200/_search/scroll -d
'{"scroll_id" : ["cXVlcnlBbmRGZXRjaDsxOzg3OTA4NDpTQzRmWWkwQ1Q1bUlwMjc0WmdIX2ZnOzA7"]}'1.3 search_after 的方式
注意：使用search_after，必须要设置from=0。 获取“上一次查询返回的最后一条数据里sort属性的值”，将其赋值给search_after属性。这里，我使用_id作为唯一值排序。
scroll的方式，官方不建议用于实时的请求（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的最后一条数据，所以没法跳页请求。
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_uuid作为全局唯一值，当然在业务上的id也可以。
例如，在下面实例中，我先根据id做倒序排列：
curl -H "Content-Type: application/json" -XGET '192.168.200.100:9200/chuyun/_search?pretty' -d'
{
"size": 2,
"from": 0,
"sort": [
{
"_id": {
"order": "desc"
}
}
]
}'查询结果为：
{
"took" : 7,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 3,
"max_score" : null,
"hits" : [
{
"_index" : "chuyun",
"_type" : "article",
"_id" : "3",
"_score" : null,
"_source" : {
"id" : 3,
"title" : "《青玉案·元夕》",
"content" : "东风夜放花千树，更吹落，星如雨。宝马雕车香满路。凤箫声动，玉壶光转，一夜鱼龙舞。蛾儿雪柳黄金缕，笑语盈盈暗香去。众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处。",
"viewCount" : 786,
"createTime" : 1557471088252,
"updateTime" : 1557471088252
},
"sort" : [
"3"
]
},
{
"_index" : "chuyun",
"_type" : "article",
"_id" : "2",
"_score" : null,
"_source" : {
"id" : 2,
"title" : "《蝶恋花》",
"content" : "伫倚危楼风细细，望极春愁，黯黯生天际。草色烟光残照里，无言谁会凭阑意。拟把疏狂图一醉，对酒当歌，强乐还无味。衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。",
"viewCount" : null,
"createTime" : 1557471087998,
"updateTime" : 1557471087998
},
"sort" : [
"2"
]
}
]
}
}将search_after赋值为“上次查询时sort的返回值”，搜索下一页：
curl -H "Content-Type: application/json" -XGET '192.168.200.100:9200/chuyun/_search?pretty' -d'
{
"size": 2,
"from": 0,
"search_after": [
2
],
"sort": [
{
"_id": {
"order": "desc"
}
}
]
}'查询结果为：
{
"took" : 12,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 3,
"max_score" : null,
"hits" : [
{
"_index" : "chuyun",
"_type" : "article",
"_id" : "1",
"_score" : null,
"_source" : {
"id" : 1,
"title" : "《蝶恋花》",
"content" : "槛菊愁烟兰泣露，罗幕轻寒，燕子双飞去。明月不谙离恨苦，斜光到晓穿朱户。昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。欲寄彩笺兼尺素，山长水阔知何处？",
"viewCount" : 678,
"createTime" : 1557471087754,
"updateTime" : 1557471087754
},
"sort" : [
"1"
]
}
]
}
}二、java api做elasticsearch分页
按照一般的查询流程，比如我想查找前10条数据：
1、 客户端请求发给某个节点。
2、 该节点转发请求给各个分片，查询每个分片上的前10条数据。
3、 结果返回给节点，整合数据，提取前10条。
4、 返回给请求客户端。
当我想查询第10条到20条的时候，就需要用到分页查询。
工具类：
**
* 构建elasticsrarch client
*/
public class LowClientUtil {
private static TransportClient client;
public TransportClient CreateClient() throws Exception {
// 先构建client
System.out.println("11111111111");
Settings settings=Settings.builder()
.put("cluster.name","elasticsearch1")
.put("client.transport.ignore_cluster_name", true) //如果集群名不对，也能连接
.build();
//创建Client
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
.addTransportAddress(
new TransportAddress(
InetAddress.getByName(
"192.168.200.100"),
9300));
return client;
}
}准备数据：
/**
* 准备数据
* @throws Exception
*/
public static void createDocument100() throws Exception {
for (int i = 1; i <= 100; i++) {
try {
HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("title", "第" + i + "本书");
map.put("author", "作者" + i);
map.put("id", i);
map.put("message", i + "是英国物理学家斯蒂芬·霍金创作的科学著作，首次出版于1988年。全书");
IndexResponse response = client.prepareIndex("blog2", "article")
.setSource(map)
.get();
// 索引名称
String _index = response.getIndex();
// 类型
String _type = response.getType();
// 文档ID
String _id = response.getId();
// 版本
long _version = response.getVersion();
// 返回的操作状态
RestStatus status = response.status();
System.out.println("索引名称:" + _index +
" " + "类型 :" + _type + " 文档ID：" + _id +
" 版本 ：" + _version + " 返回的操作状态：" + status );
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}2.1 浅分页from和size方式
查询一批数据，从第10条开始逐页返回，每页返回10条。
/**
* from-size
searchRequestBuilder 的 setFrom【从0开始】 和 setSize【查询多少条记录】方法实现
* */
public static void sortPages(){
// 搜索数据
SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article")
.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery());//默认每页10条记录
final long totalHits = searchRequestBuilder.get().getHits().getTotalHits();//总条数
final int pageDocument = 10 ;//每页显示多少条
final long totalPage = totalHits / pageDocument;//总共分多少页
for(int i=1;i<=totalPage;i++){
System.out.println("=====================当前打印的是第 ："+i+" 页==============");
//setFrom()：从第几条开始检索，默认是0。
//setSize():查询多少条文档。
searchRequestBuilder.setFrom(i*pageDocument).setSize(pageDocument);
SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
SearchHits hits = searchResponse.getHits();
Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印
}
}
}2.2 使用scroll深分页
对于浅分页（from-size）方式，当Elasticsearch响应请求时，它必须确定docs的顺序，排列响应结果。
如果请求的页数较少（假设每页20个docs）, Elasticsearch不会有性能问题。但是，如果页数较大，比如请求第20页，Elasticsearch不得不取出第1页到第20页的所有docs，再去除第1页到第19页的docs，得到第20页的docs，这非常耗费性能。
解决的方式就是使用scroll。scroll维护了当前索引段的一份快照信息（这个快照信息是你执行这个scroll查询时的快照），在这个查询后任何新进来的索引数据，都不会在这个快照中查询到。但是，相对于from和size，它不是“查询所有数据、然后剔除不要的部分”，而是“记录一个读取的位置，保证下一次快速继续读取”。
可以把 scroll 分为初始化和遍历两步：
1、初始化时，将所有符合搜索条件的搜索结果缓存起来，作为快照。
2、遍历时，从这个快照里取数据。也就是说，在初始化后，对索引插入、删除、更新数据，都不会影响遍历结果。
public static void scrollPages(){
//获取Client对象,设置索引名称,搜索类型(SearchType.SCAN)[5.4移除，对于java代码，直接返回index顺序，不对结果排序],搜索数量,发送请求
SearchResponse searchResponse = client
.prepareSearch("blog2")
.setSearchType(SearchType.DEFAULT)//执行检索的类别
.setSize(10).setScroll(new TimeValue(1000)).execute()
.actionGet();//注意:首次搜索并不包含数据
//获取总数量
long totalCount=searchResponse.getHits().getTotalHits();
int page=(int)totalCount/(10);//计算总页数
System.out.println("总页数： ================="+page+"=============");
for (int i = 1; i <= page; i++) {
System.out.println("=========================页数："+i+"==================");
searchResponse = client
.prepareSearchScroll(searchResponse.getScrollId())//再次发送请求,并使用上次搜索结果的ScrollId
.setScroll(new TimeValue(1000)).execute()
.actionGet();
SearchHits hits = searchResponse.getHits();
for(SearchHit searchHit : hits){
System.out.println(searchHit.getSourceAsString());// 获取字符串格式打印
}
}
}