# 深度分页问题 ## 单节点es的分页查询逻辑 内部分页时，必须先查询 0~1000条，然后截取其中的990 ~ 1000的这10条：  查询TOP1000，如果es是单点模式，这并无太大影响。 ## es集群的分页查询逻辑 但是elasticsearch将来一定是集群，例如我集群有5个节点，我要查询TOP1000的数据，并不是每个节点查询200条就可以了：因为节点A的TOP200，在另一个节点可能排到10000名以外了。 因此要想获取整个集群的TOP1000，必须先查询出每个节点的TOP1000，汇总结果后，重新排名，重新截取TOP1000。  那如果我要查询9900~10000的数据呢？是不是要先查询TOP10000呢？那每个节点都要查询10000条？汇总到内存中？ 当查询分页深度较大时，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力，因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求。 # 深度分页解决方案 针对深度分页，ES提供了两种解决方案： * search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。 * scroll：原理将排序数据形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用。