在实际应用中，分页是必不可少的，例如，前端页面展示数据给用户往往都是分页进行展示的。
1、ES分页搜索
Elasticsearch分页搜索采用的是from+size。from表示查询结果的起始下标，size表示从起始下标开始返回文档的个数。
示例：
GET /test/_search?from=0&size=1{ "took" : 4, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 2, "relation" : "eq" }, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_score" : 1.0, "_source" : { "field1" : "value1", "field2" : "value2" } } ] }}2、深分页性能问题
什么将深分页（deep paging）?简单来说，就是搜索的特别深，比如总共有60000条数据，三个primary shard,每个shard上分了20000条数据，每页是10条数据，这个时候，你要搜索到第1000页，实际上要拿到d的是10001~10010。
注意这里千万不要理解成每个shard都是返回10条数据。这样理解是错误的！
下面做一下详细的分析：
请求首先可能是打到一个不包含这个index的shard的node上去，这个node就是一个协调节点coordinate node，那么这个coordinate node就会将搜索请求转发到index的三个shard所在的node上去。比如说我们之前说的情况下，要搜索60000条数据中的第1000页，实际上每个shard都要将内部的20000条数据中的第10001~10010条数据，拿出来，不是才10条，是10010条数据。3个shard的每个shard都返回10010条数据给协调节点coordinate node，coordinate node会收到总共30030条数据，然后在这些数据中进行排序，根据_score相关度分数，然后取到10001~10010这10条数据，就是我们要的第1000页的10条数据。
如下图所示：