Elasticsearch异步搜索与滚动查询大数据分页实践

概述大数据分页易因深分页而退化。Elasticsearch 提供异步搜索与滚动查询（Scroll），结合 `search_after` 游标可高效分页。本文给出策略与验证方法。异步搜索（已验证）异步任务：提交查询并后台执行，减少前端等待；获取结果：轮询任务状态与结果；资源：设置超时与内存限制。滚动查询与游标Scroll：在稳定快照上分页，适合批量导出；`search_after`：基于排序键游标翻页，避免 `from/size`；排序：使用稳定字段（如时间+唯一键）。示例（片段）{ "search_after": ["last_sort_value"], "sort": [{"ts": "desc"}], "size": 100 } 验证与监控指标：查询耗时与扫描量、任务队列与内存；对比：深分页与游标策略性能；常见误区在高并发在线查询中使用 Scroll 导致资源占用；排序字段不稳定造成重复或遗漏；结语以异步搜索与 Scroll 的正确使用为基础，结合 `search_after` 游标与稳定排序，并以指标验证，Elasticsearch 能在大数据分页场景保持性能与稳定。