Elasticsearch 中的深度分页（deep pagination）是一个常见但挑战性的问题。深度分页是指从搜索结果中检索距离起始位置很远的页面，例如第100页或更远的页面。在 Elasticsearch 中处理深度分页时，需要考虑性能和效率问题。

◆ 以下是几种常见的解决方案和策略：

1. Scroll API

Elasticsearch 的 Scroll API 允许检索大量数据，而不是一次检索整个结果集。游标查询允许我们先做查询初始化，然后再批量地拉取结果。 这有点儿像传统数据库中的 cursor 。

这种方法对于需要处理所有文档的批处理作业非常有效，但对于实时用户请求可能不太适用。

2. Search After

为了提高深度分页的性能，可以使用search_after 参数。这个方法允许在上一个查询的最后一个文档之后继续搜索，而不是从头开始。这种方式比传统的基于页码的分页更有效，尤其是在检索位于结果集较后部分的文档时。

search_after 通过维护一个实时游标来避免Scroll API 的缺点，它可以用于实时请求和高并发场景。

Elasticsearch 7.10 引入了 PIT（Point In Time） API，用于保持搜索上下文的稳定性，这对于深度分页非常有用。它保证了在分页过程中索引的变更不会影响结果的一致性。

在许多应用场景中，避免深度分页可能是最好的策略。例如，可以通过改进搜索算法和结果的相关性来限制用户必须翻阅的页面数，或者提供更精确的过滤器来缩小结果集。

对查询本身进行优化也可以提高深度分页的效率。例如，使用更简洁的查询、减少返回的字段数量或利用缓存机制。

需要注意的是，每种方法都有其适用场景和限制。在实际应用中，根据具体需求和环境选择合适的方案是关键。