Elasticsearch 在处理分页时，主要面临的挑战是分布式存储和结果排序带来的性能损耗。 针对不同的场景（浅分页、深度分页、全量导出），Elasticsearch 提供了三种主要的解决方案： 1. + （适用于浅分页） 2. Scroll API（适用于全量导出/离线处理，不再推荐用于实时搜索） 3. Search After（适用于深度分页，实时滚动，官方推荐） 4. Point In Time (PIT) + Search After（解决深度分页的一致性问题） --- 1. 为什么深度分页是性能杀手？ 在了解解决方案之前，必须理解为什么简单的 + 在深度分页时会崩溃。 假设你有 5 个分片（Shards），想要获取第 10,000 页的数据（每页 10 条），即 。 Elasticsearch 的处理流程如下： 1. 协调节点（Coordinating Node） 接收请求。 2. 协调节点向 所有 5 个分片 发送请求。 3. 每个分片 必须查询并排序前 条数据（因为它不知道全局的前 10 条在哪里）。 4. 每个分片将这 100,000 条数据（通常只包含 ID ...
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