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ElasticSearch提供了多种方式实现分页，本文将介绍三种常用的方法：from+size、search after、scroll api，并提供Python代码示例。

1.from+size
from和size是ElasticSearch分页的基本概念，from表示从第几条记录开始，size表示返回多少条记录。例如，我们要查询前100条数据，可以使用如下的ElasticSearch查询语句：

GET /my_index/_search
{
  "from": 0,
  "size": 100,
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

这个查询语句中，from为0，size为100，表示从第0条记录开始，返回100条记录。如果我们要查询第101-200条数据，只需要将from改为100，size还是100即可。

下面是使用Python实现ElasticSearch分页的示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
query = {
    "from": 0,
    "size": 100,
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}
res = es.search(index="my_index", body=query)
hits = res["hits"]["hits"]
for hit in hits:
    # 处理每一条记录

这段代码中，使用Elasticsearch库创建一个ElasticSearch客户端，然后定义查询语句query，调用search方法进行查询，最后获取查询结果中的hits字段，遍历每一条记录进行处理。

2.search after
from+size虽然是ElasticSearch最基本的分页方法，但是它的缺点也很明显：分页查询效率低下。因为每次查询需要跳过前面的记录，查询的效率会随着from的增加而降低。在查询大量数据时，使用search after方法可以解决这个问题。

search after方法的原理是：将上一页的最后一条记录的排序值作为下一页查询的search after参数，这样就可以直接跳过前面的记录，查询效率大大提高。例如，我们要查询第101-200条记录，可以先查询前100条记录，获取最后一条记录的排序值，然后使用search after参数查询第101-200条记录：

GET /my_index/_search
{
  "size": 100,
  "sort": [
    {"timestamp": "asc"},
    {"_id": "asc"}
  ]
}
GET /my_index/_search
{
  "size": 100,
  "sort": [
    {"timestamp": "asc"},
    {"_id": "asc"}
  ],
  "search_after": [last_timestamp, last_id]
}

这个查询语句中，sort参数指定按照timestamp升序、_id升序排序，然后使用search after参数指定上一页最后一条记录的timestamp和_id。

下面是使用Python实现ElasticSearch search after方法的示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
query = {
    "size": 100,
    "sort": [
        {"timestamp": "asc"},
        {"_id": "asc"}
    ]
}
res = es.search(index="my_index", body=query)
hits = res["hits"]["hits"]
for hit in hits:
    # 处理每一条记录
last_hit = hits[-1]  # 获取最后一条记录
last_timestamp = last_hit["_source"]["timestamp"]
last_id = last_hit["_id"]
while len(hits) == 100:
    query["search_after"] = [last_timestamp, last_id]
    res = es.search(index="my_index", body=query)
    hits = res["hits"]["hits"]
    for hit in hits:
        # 处理每一条记录
    last_hit = hits[-1]
    last_timestamp = last_hit["_source"]["timestamp"]
    last_id = last_hit["_id"]

这段代码中，首先查询前100条记录，获取最后一条记录的timestamp和_id作为下一页查询的search after参数。然后在循环中使用这个search after参数进行查询，直到查询结果不足100条为止。在循环中处理每一条记录即可。

3.scroll api
scroll api是ElasticSearch提供的另一种分页方式，它与search after方法不同的是，search after方法是基于排序值的分页方式，而scroll api是基于游标的分页方式。使用scroll api需要先创建一个游标，然后使用游标进行分页查询。例如，我们要查询前1000条记录，可以使用如下的ElasticSearch查询语句：

POST /my_index/_search?scroll=1m
{
  "size": 100,
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

这个查询语句中，scroll参数指定游标的存活时间，每次查询返回的结果中会包含一个scroll_id，使用这个scroll_id进行下一次查询即可。

下面是使用Python实现ElasticSearch scroll api的示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
query = {
    "size": 100,
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}
res = es.search(index="my_index", body=query, scroll="1m")
scroll_id = res["_scroll_id"]
hits = res["hits"]["hits"]
for hit in hits:
    # 处理每一条记录
while len(hits) > 0:
    res = es.scroll(scroll_id=scroll_id, scroll="1m")
    scroll_id = res["_scroll_id"]
    hits = res["hits"]["hits"]
    for hit in hits:
        # 处理每一条记录

这段代码中，首先查询前100条记录，获取scroll_id和查询结果中的hits字段。然后在循环中使用scroll_id进行查询，直到查询结果为空为止。在循环中处理每一条记录即可。

小结：

本文介绍了ElasticSearch分页的三种常用方法：from+size、search after、scroll api，并提供了Python代码示例。在使用分页查询时，应根据实际情况选择合适的方法，以提高查询效率。