1、设置mapping
2、添加测试数据
3、演示（show me the code）：
from + size [深度翻页不推荐使用 From + size]
from + size 两个参数定义了结果页面显示数据的内容。
from：未指定，默认值是 0，注意不是1，代表当前页返回数据的起始值。
size：未指定，默认值是 10，代表当前页返回数据的条数。
searchAfter [官方文档强调：不再建议使用scroll API进行深度分页。如果要分页检索超过 Top 10,000+ 结果时，推荐使用：PIT + search_after。]
part1:创建 PIT 视图，这是前置条件不能省。
POST /ds-trade_t_order/_pit?keep_alive=5m
part2:创建基础查询语句，这里要设置翻页的条件。
part3：实现后续翻页：后续翻页都需要借助 search_after 指定前一页的最后一个文档的 sort 字段值。
scroll [全量或数据量很大时遍历结果数据，而非分页查询。]
part1:指定检索语句同时设置 scroll 上下文保留时间
part2：指定检索语句同时设置 scroll 上下文保留时间
总结：
From+ size：需要随机跳转不同分页（类似主流搜索引擎）、Top 10000 条数据之内分页显示场景。
search_after：仅需要向后翻页的场景及超过Top 10000 数据需要分页场景。
Scroll：需要遍历全量数据场景 。而非翻页的场景（翻页场景scrol id 最多打开500个）。
max_result_window：调大治标不治本，不建议调过大。
PIT：本质是视图。
另外：根据实际经验得出一些参考意见：
1、search_after pit 不适用于商品列表分页查询（类似京猫这种商品列表），因为用户从商品列表进入商品详情，长时间停留在详情页查看后，返回商品列表继续翻页，此时
keep_alive 已经过期，出现无法翻页的错误。
2、Scroll 也会有上述问题。同时scroll也会有连接过多的问题，不适用于分页场景。
参考资料————————————————
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Original: https://www.cnblogs.com/hbuuid/p/16086625.html
Author: 下午喝什么茶
Title: ElasticSearch分页查询的实现
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