分页查询大概分为3个。
from size
search_after
scroll search
在日志/指标/全文检索的世界里，数据量往往巨大。如何高效、安全地翻页获取结果，是每个开发/运维都必须掌握的技能。本文用最少的理论、最多的实战，带你掌握 OpenSearch（Elasticsearch 兼容）中三大分页套路，告诉你什么时候用哪种、怎么写、哪些坑不能踩——读完就能上手实战。
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from + size |
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max_result_window 限制（默认 10000）
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search_after |
from 限制
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@timestamp + _id），必须用上一次最后一条的 sort 值
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scroll |
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GET my-index/_search
{
"from": 0,
"size": 20,
"query": { "match_all": {} },
"sort": [{ "@timestamp": "desc" }]
}
注意：
from+size<=index.max_result_window（默认 10000）。深度翻页会触发Result window is too large错误。from越大性能越差，因为底层需要跳过大量文档。
第一次查询：
GET my-index/_search
{
"size": 100,
"query": { "match_all": {} },
"sort": [
{ "@timestamp": "asc" },
{ "_id": "asc" }
]
}
第二次查询：
GET my-index/_search
{
"size": 100,
"query": { "match_all": {} },
"sort": [
{ "@timestamp": "asc" },
{ "_id": "asc" }
],
"search_after": [1697000000000, "abc123"]
}
注意：
search_after 需要客户端保存上页最后一条的 sort 值。
若排序字段在索引中类型不一致（多索引查询），会报错——确保 mapping 一致。
search_after 不受 max_result_window 限制。
scroll（快照式遍历）
第一次请求：开启快照（例如 scroll=5m）并返回第一批数据与 _scroll_id。
后续请求：使用 _search/scroll POST body 提交 scroll_id 和 scroll 值获取下一批。
第一次查询：
GET my-index/_search?scroll=1m
{
"size": 100,
"query": { "match_all": {} },
"sort": [
{ "@timestamp": "asc" },
{ "_id": "asc" }
]
}
GET/_search/scroll
