如何实现 Elasticsearch 的跳页分页？这个最佳实践是什么？

根据场景不同，推荐如下三种方式： ### 方案一（浅层跳页）：From-Size + PIT 如果你的跳页幅度不大，比如前10页以内： ```json POST /_search { "from": 90, // 跳到第10页，每页10条 "size": 10, "pit": { "id": "PIT_ID", "keep_alive": "1m" }, "sort": [{"created_at": "desc"}, {"_id": "asc"}] } ``` **缺点：** - 深分页（超过几百页）性能较差，不推荐用于深分页场景。 ### 如果业务必须进行“大跳跃”怎么办？ 真正的最佳实践是**避免这种跳页场景**： - 提供条件搜索或精确过滤，减少用户盲目跳页。 - 提供“上次看到”功能，通过 Search After 的游标记录用户位置。 ### 推荐方案总结： | 场景 | 方案推荐 | 说明 | |----------------------|------------------------------|-------------------------| | 浅分页（前几页） | From/Size + PIT | 简单，高效可行 | | 深度分页（依次访问） | PIT + Search After | 最佳方案，但不可跳页 | | 任意跳页（大跳跃） | **避免！** 提供精确搜索或过滤方式 | 不推荐用from-size跳页（效率极低） | ### 为什么推荐避免任意跳页？ 因为 Elasticsearch（Lucene 底层）并非为任意跳跃分页而设计： - From-Size 实际上是**线性扫描**的操作，跳得越深，性能越差。 - 大量随机跳页会严重降低性能、加剧ES压力，必须避免这种模式。 ## 因此，最佳的 Elasticsearch 跳页分页实践： - 一般推荐使用**PIT + Search After**（前提是不跳页）。 - 如果一定要跳页，跳页幅度必须严格限制（如前100条之内），搭配 PIT + from-size。 - 超出此范围，设计上必须**重新考虑页面交互逻辑**（例如引导用户使用搜索、过滤代替跳页）。