本文主要参考：
1、https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-request-scroll.html
2、《Elasticsearch权威指南》
好，下面上货。
首先介绍一下，什么是深分页问题。
当使用elasticsearch进行分页查询的时候我们使用的语法是这样的：
POST xytest/sutdent/_search
{
"from": 0,
"size": 2
}
这样的查询在10000-50000条数据（1000到5000页）以内的时候还是可以的，但是如果数据过多的话，就会出现深分页问题。这个问题和elasticsearch的内部原理有关。比如，现在要取第5001页的数据，在分页的时候，elasticsearch需要首先在每一个节点上取出50020的数据，然后和每一个节点的所有数据进行排序，取出排序后在50010到50020的数据，然后返回。这样随着数据量的增大，每次分页时排序的开销会越来越大。
为了解决上面的问题，elasticsearch提出了一个scroll滚动的方式，这个滚动的方式原理就是通过每次查询后，返回一个scroll_id。根据这个scroll_id 进行下一页的查询。可以把这个scroll_id理解为通常关系型数据库中的游标。但是，这种scroll方式的缺点是不能够进行反复查询，也就是说，只能进行下一页，不能进行上一页。
经过分析，如果数据达到了50000条以上，那么用户基本上是不会考虑每条都去看的，用户需要的是最后对数据分析处理后的结果。而如果小于50000条的时候我们可以使用from size的方式进行分页的查询。那么这种方式存在是为了什么情景呢。应该是为了分批次的检索所有数据。
下面，介绍一下如何使用这种scroll的方式进行分页查询。
我们的环境里一共有6条数据，我们每次取出4条。
1、首先取出前4条，并且得到scroll_id（这里的3m代表的是持续滚动时间，如果过了3分钟，还没有查询下一页，那么这个scroll_id就会失效）。
POST /xytest/sutdent/_search?scroll=3m
{
"size": 4
}
再次查询下一页，注意，这里查询时不需要指定index，只需要指定scroll_id和本次的持续滚动时间。
POST /_search/scroll
{
"scroll" : "3m",
"scroll_id":"DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAAueFjZoLTd3UEptUXFXR2Z6Nm5iZ3FqalEAAAAAAAALnBY2aC03d1BKbVFxV0dmejZuYmdxampRAAAAAAAAC58WNmgtN3dQSm1RcVdHZno2bmJncWpqUQAAAAAAAAudFjZoLTd3UEptUXFXR2Z6Nm5iZ3FqalEAAAAAAAALoBY2aC03d1BKbVFxV0dmejZuYmdxampR"
}
发现这次只有两条数据，我们再次根据返回的scroll_id查询
POST /_search/scroll
{
"scroll" : "3m",
"scroll_id":"DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAAueFjZoLTd3UEptUXFXR2Z6Nm5iZ3FqalEAAAAAAAALnBY2aC03d1BKbVFxV0dmejZuYmdxampRAAAAAAAAC58WNmgtN3dQSm1RcVdHZno2bmJncWpqUQAAAAAAAAudFjZoLTd3UEptUXFXR2Z6Nm5iZ3FqalEAAAAAAAALoBY2aC03d1BKbVFxV0dmejZuYmdxampR"
}
已经没有数据了，说明已经滚动到最后了。
这个时候我们可以删除这个scroll_id。
使用如下方法：
DELETE /_search/scroll/DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAAueFjZoLTd3UEptUXFXR2Z6Nm5iZ3FqalEAAAAAAAALnBY2aC03d1BKbVFxV0dmejZuYmdxampRAAAAAAAAC58WNmgtN3dQSm1RcVdHZno2bmJncWpqUQAAAAAAAAudFjZoLTd3UEptUXFXR2Z6Nm5iZ3FqalEAAAAAAAALoBY2aC03d1BKbVFxV0dmejZuYmdxampR
也可以删除所有scroll_id：
DELETE /_search/scroll/_all
