elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。
elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：
from：从第几个文档开始
size：总共查询几个文档
类似于mysql中的limit ?, ?
基本的分页
分页的基本语法如下：
深度分页问题
现在，我要查询990~1000的数据，查询逻辑要这么写：
这里是查询990开始的数据，也就是 第990~第1000条 数据。不过，elasticsearch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。
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。
针对深度分页，ES提供了两种解决方案，官方文档：
（1）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。
（2）scroll：原理将排序后的文档id形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用。
实现方案优缺点对比
（1）from + size：
优点：支持随机翻页
缺点：深度分页问题，默认查询上限（from + size）是10000
场景：百度、京东、谷歌、淘宝这样的随机翻页搜索
（2）after search：
优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
缺点：只能向后逐页查询，不支持随机翻页
场景：没有随机翻页需求的搜索，例如手机向下滚动翻页
（3）scroll：
优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
缺点：会有额外内存消耗，并且搜索结果是非实时的
场景：海量数据的获取和迁移。从ES7.1开始不推荐，建议用 after search方案。
补充
理解Search After的使用
es集群中数据是怎么分布的？
标签：10000,分页,17,翻页,查询,搜索,TOP1000,size From： https://www.cnblogs.com/liaowenhui/p/17422647.html