from + size 浅分页

"浅"分页可以理解为简单意义上的分页。

elasticsearch是通过协调节点从每个shard中都获取from+size条数据返回给协调节点后，由协调节点汇总排序，然后查找[from , frome+size] 之间的数据，并返回給前端。

from：未指定，默认值是 0，注意不是1，代表当前页返回数据的起始偏移量。

size：未指定，默认值是10，代表当前页返回数据的条数。

需要注意的是，from + size 不能超过10000，也就是说在前10000条之内，可以随意翻页，10000条之后就不行了。

实际上，通过设置 index.max_result_window 可以修改这个限制，但是不建议这么做，因为这种方式翻页越深效率越低。

# from+size查询
GET /ad/_search
{
    "query":{
        "match_all":{

        }
    },
    "from":0,
    "size":2
}

# 输出结果
{
    "took":0,
    "timed_out":false,
    "_shards":{
        "total":1,
        "successful":1,
        "skipped":0,
        "failed":0
    },
    "hits":{
        "total":{
            "value":11,
            "relation":"eq"
        },
        "max_score":1,
        "hits":[
            {
                "_index":"ad",
                "_type":"_doc",
                "_id":"1",
                "_score":1,
                "_source":{
                    "name":"phone 8",
                    "price":6000,
                    "color":"white",
                    "ad":"this is a white phone",
                    "label":[
                        "white",
                        "nice"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index":"ad",
                "_type":"_doc",
                "_id":"2",
                "_score":1,
                "_source":{
                    "name":"xiaomi 8",
                    "price":4000,
                    "color":"red",
                    "ad":"this is a red phone",
                    "label":[
                        "white",
                        "xiaomi"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

其中，from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的数目。默认from为0，size为10，即所有的查询默认仅仅返回前10条数据。

在这里有必要了解一下from/size的原理：

因为elasticsearch是基于分片的，假设有5个分片，from=100，size=10。则会根据排序规则从5个分片中各取回110条数据数据，然后汇总成550条数据排序后的前10条数据。

测试发现，越往后的分页，执行的效率越低。总体上会随着from的增加，消耗时间也会增加。而且数据量越大，就越明显！