Search After

一般的分页需求我们可以使用form和size的方式实现，但是这种分页方式在深度分页的场景下应该是要避免使用的。深度分页会随着请求的页次增加，所消耗的内存和时间的增长也是成比例的增加，为了避免深度分页产生的问题，elasticsearch从2.0版本开始，增加了一个限制：

index.max_result_window =10000

建议使用Scroll api进行高效深度滚动，但滚动上下文代价很高，建议不要将其用于实时用户请求。该search_after参数通过提供实时游标来解决此问题。

检索第一页的查询如下所示：

POST twitter/_search
{"size": 10,"query": {"match" : {"title" : "elasticsearch"}},"sort": [{"date": "asc"},{"_id": "desc"}]
}

每个文档具有一个唯一值的字段应该用作排序规范的仲裁器。否则，具有相同排序值的文档的排序顺序将是未定义的。建议的方法是使用字段_id，它肯定包含每个文档的一个唯一值。

上面的请求会为每一个文档返回一个包含sort排序值的数组。这些sort排序值可以被用于 search_after 参数里以便抓取下一页的数据。比如，我们可以使用最后的一个文档的sort排序值，将它传递给 search_after 参数：

GET twitter/_search
{"size": 10,"query": {"match" : {"title" : "elasticsearch"}},"search_after": [1463538857, "654323"],"sort": [{"date": "asc"},{"_id": "desc"}]
}

当我们使用 search_after 参数的时候，from参数必须被设置成 0 或 -1 （当然你也可以不设置这个from参数）。

search_after不是自由跳转到随机页面而是并行滚动多个查询的解决方案。它与滚动API非常相似，但与它不同，search_after参数是无状态的，它始终针对最新版本的搜索器进行解析。因此，排序顺序可能会在步行期间发生变化，具体取决于索引的更新和删除。

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