## Elasticsearch 分页查询
### From + size
- 优点
  - 支持随机翻页
- 缺点
  - 受制于max_result_window，不能无限制翻页
  - 深度翻页越慢
- 适用场景
  - 小型数据集
  - 主流PC搜索引擎（Top数据随机分页）

### search_after
- 优点
  - 不受max_result_window限制，可无限后翻
- 缺点
  - 仅支持后翻，不支持随机翻页
- 适用场景
  - 类似今日头条后翻页（无随机翻页）的场景

### scroll
- 优点
  - 支持全量遍历
  - 不受max_result_window限制
- 缺点
  - 响应非实时
  - 内存占用高
- 适用场景
  - 全量/大数据量遍历（非分页查询）
- 官方说明
  - 不再建议用于深度分页

### 官方推荐方案：PIT + search_after
- 官方定位
  - 超过10,000+结果分页检索的推荐方案
- 核心组件
  - PIT（Point In Time）
    - 作用：创建索引时间点快照，保障数据一致性
    - 优势：仅记录索引状态，内存占用低
  - search_after
    - 作用：基于排序值的游标分页
    - 优势：性能不受分页深度影响
- 与scroll对比
  - 官方态度：推荐 vs 不再推荐
  - 内存占用：低 vs 高
  - 状态维护：无状态 vs 有状态
  - 实时性：更好 vs 差
- 使用步骤
  1. 创建PIT快照（设置keep_alive）
  2. 首次搜索（用pit_id + 排序规则）
  3. 后续分页（传递search_after排序值）
  4. 关闭PIT释放资源
- 最佳实践
  - 排序字段含唯一值（如时间戳+_id）
  - 批次大小1000-5000条
  - 禁用track_total_hits提升性能
  - 设置合理的PIT keep_alive时间