Elasticsearch 分页查询有个特点，如果你写一个这样的查询语句：
{ "from" : 10, "size" : 10, "query" : {} } 复制代码
Elasticsearch 会查询出前 20 条数据，然后截断前 10 条，只返回 10-20 的数据。
这样做带来的副作用很明显，数据量大的话，越到后面查询越慢。
所以针对大数据量的查询，要使用 scroll。这种方式相当于建立了一个游标，标记当前的读取位置，保证下一次查询快速取出数据。
但这两种方式都还有一个小坑需要注意，下面来详细说明。
from + size 方式
可能会出现的问题：
Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [10010]. See the scroll api for a more efficient way to request large data sets. This limit can be set by changing the [index.max_result_window] index level setting.
这个报错信息其实已经说的很明确了，通过这种分页方式查询的最大值是 10000，超过 10000 就会报错。
解决办法也很简单，一是针对大数据量查询采用 scroll 方式；二是增加 index.max_result_window 值的大小，使其支持查询范围。
推荐使用 scroll 方式。
scroll 方式
可能会出现的问题：
Trying to create too many scroll contexts. Must be less than or equal to: [500]. This limit can be set by changing the [search.max_open_scroll_context] setting.
产生这个错误的原因是：
当有大量需要使用 scroll 的请求向 Elasticsearch 请求数据时，系统默认最大 scroll_id 数量是 500，当达到最大值时，导致部分请求没有 scroll_id 可用，产生报错。
特别是在高并发场景下，这种问题可能会更加常见。
解决办法可以增加 search.max_open_scroll_context 值的大小。
但这么解决并不好，更好的办法是查询完之后，及时清理 scroll_id。
# python from elasticsearch import Elasticsearch client = Elasticsearch(host, http_auth=(username, password), timeout=3600) es_data = client.search(es_index, query_body, scroll='1m', size=100) scroll_id = es_data['_scroll_id'] client.clear_scroll(scroll_id=scroll_id) # 清理方法 复制代码
其实，即使我们不手动清理，等过期之后，游标也会自己释放，这跟使用时的参数有关。
比如 scroll='1m' 代表 1min 后会释放。
但就像我们使用其他资源一样，使用完之后及时释放，养成良好的编码习惯，系统才能更健壮。
