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本文目录一览：

• 1、ElasticSearch深度分页解决方案
• 2、实战解决ElasticSearch深度分页问题

ElasticSearch深度分页解决方案

Elasticsearch深度分页的解决方案主要包括以下几种：优化From/Size参数使用：尽量避免深度分页，因为深度分页会导致大量无效数据的处理和排序成本上升。在可能的情况下，尽量限制分页的深度，以减少性能开销。使用Scroll API：适合批量处理数据，但不适合实时搜索场景。

MySQL深分页问题解决方案： 方案一：子查询优化： 核心思路：将查询条件调整为主键ID，利用子查询先抽取符合条件的主键ID，再基于这些ID进行最终的数据查询。 适用场景：适用于ID稳定自增且后续limit记录不违反条件的情况。

SEARCH_AFTER不是自由跳转到任意页面的解决方案，而是并行滚动多个查询的解决方案。

从ES 7开始，官方推荐使用PIT配合search_after进行分页，以减少内存消耗。但深度分页问题本质上需要避免，Scroll和Search After虽然提供解决方案，但都存在性能和数据一致性挑战。

Elasticsearch中的深度分页问题可以通过滚动搜索和Search After两种分批次查询方法来解决。 深度分页问题的原因： 性能瓶颈：在大数据集和大页数查询时，深度分页会带来性能瓶颈。

实战解决ElasticSearch深度分页问题

Elasticsearch是一个实时的分布式搜索与分析引擎，在使用过程中，有一些典型的使用场景，比如分页、遍历等。 在使用关系型数据库中，我们被告知要注意甚至被明确禁止使用深度分页，同理，在Elasticsearch中，也应该尽量避免使用深度分页。

Elasticsearch在大量查询和深度分页方面的应对策略如下：大量查询： 使用scroll_scan方法：当数据请求量大且不要求结果顺序时，可采用此方法。它返回一个迭代器，实现非顺序访问，适用于大数据量的遍历。深度分页： 使用scroll函数：适用于非实时场景，通过持续遍历快照来减少频繁查询的压力，但不能进行跳页请求。

Elasticsearch深度分页的解决方案主要包括以下几种：优化From/Size参数使用：尽量避免深度分页，因为深度分页会导致大量无效数据的处理和排序成本上升。在可能的情况下，尽量限制分页的深度，以减少性能开销。使用Scroll API：适合批量处理数据，但不适合实时搜索场景。