导入测试数据：
POST /_bulk
{ "create": { "_index": "us", "_type": "user", "_id": "1" }}
{ "email" : "john@smith.com", "name" : "John Smith", "username" : "@john" }
{ "create": { "_index": "us", "_type": "user", "_id": "2" }}
{ "email" : "mary@jones.com", "name" : "Mary Jones", "username" : "@mary" }
{ "create": { "_index": "us", "_type": "tweet", "_id": "3" }}
{ "date" : "2014-09-13", "name" : "Mary Jones", "tweet" : "Elasticsearch means full text search has never been so easy", "user_id" : 2 }
{ "create": { "_index": "us", "_type": "tweet", "_id": "4" }}
{ "date" : "2014-09-14", "name" : "John Smith", "tweet" : "@mary it is not just text, it does everything", "user_id" : 1 }
{ "create": { "_index": "us", "_type": "tweet", "_id": "5" }}
{ "date" : "2014-09-15", "name" : "Mary Jones", "tweet" : "However did I manage before Elasticsearch?", "user_id" : 2 }
{ "create": { "_index": "us", "_type": "tweet", "_id": "6" }}
{ "date" : "2014-09-16", "name" : "John Smith", "tweet" : "The Elasticsearch API is really easy to use", "user_id" : 1 }
{ "create": { "_index": "us", "_type": "tweet", "_id": "7" }}
{ "date" : "2014-09-17", "name" : "Mary Jones", "tweet" : "The Query DSL is really powerful and flexible", "user_id" : 2 }
{ "create": { "_index": "us", "_type": "tweet", "_id": "8" }}
{ "date" : "2014-09-18", "name" : "John Smith", "user_id" : 1 }
{ "create": { "_index": "us", "_type": "tweet", "_id": "9" }}
{ "date" : "2014-09-19", "name" : "Mary Jones", "tweet" : "Geo-location aggregations are really cool", "user_id" : 2 }
{ "create": { "_index": "us", "_type": "tweet", "_id": "10" }}
{ "date" : "2014-09-20", "name" : "John Smith", "tweet" : "Elasticsearch surely is one of the hottest new NoSQL products", "user_id" : 1 }
{ "create": { "_index": "us", "_type": "tweet", "_id": "11" }}
{ "date" : "2014-09-21", "name" : "Mary Jones", "tweet" : "Elasticsearch is built for the cloud, easy to scale", "user_id" : 2 }
{ "create": { "_index": "us", "_type": "tweet", "_id": "12" }}
{ "date" : "2014-09-22", "name" : "John Smith", "tweet" : "Elasticsearch and I have left the honeymoon stage, and I still love her.", "user_id" : 1 }
{ "create": { "_index": "us", "_type": "tweet", "_id": "13" }}
{ "date" : "2014-09-23", "name" : "Mary Jones", "tweet" : "So yes, I am an Elasticsearch fanboy", "user_id" : 2 }
{ "create": { "_index": "us", "_type": "tweet", "_id": "14" }}
{ "date" : "2014-09-24", "name" : "John Smith", "tweet" : "How many more cheesy tweets do I have to write?", "user_id" : 1 }
1：size+from浅分页
按照一般的查询流程来说，如果我想查询前10条数据：
· 1 客户端请求发给某个节点
· 2 节点转发给个个分片，查询每个分片上的前10条
· 3 结果返回给节点，整合数据，提取前10条
· 4 返回给请求客户端
那么当我想要查询第10条到第20条的数据该怎么办呢？这个时候就用到分页查询了。
浅分页可以理解为简单意义上的分页。它的原理很简单，就是查询前20条数据，然后截断前10条，只返回10-20的数据。
列子：查找第5条到第10条的数据：
GET /us/_search?pretty
{
"from" : 5 , "size" : 5
}
from**定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的事件数目**
"from" : 5 , "size" : 5意思就是说：从第5条开始，一直查询到第10条
【注意】这种浅分页只适合少量数据，因为随from增大，查询的时间就会越大，而且数据量越大，查询的效率指数下降
优点：from+size在数据量不大的情况下，效率比较高
缺点：在数据量非常大的情况下，from+size分页会把全部记录加载到内存中，这样做不但运行速递特别慢，而且容易让es出现内存不足而挂掉
2：scroll“深”分页
对于上面介绍的浅分页，当Elasticsearch响应请求时，它必须确定docs的顺序，排列响应结果。
如果请求的页数较少（假设每页20个docs）, Elasticsearch不会有什么问题;
但是如果页数较大时，比如请求第20页，Elasticsearch不得不取出第1页到第20页的所有docs，再去除第1页到第19页的docs，得到第20页的docs。
解决的方式就是使用scroll，scroll就是维护了当前索引段的一份快照信息--缓存（这个快照信息是你执行这个scroll查询时的快照）。
可以把 scroll 分为初始化和遍历两步： 1、初始化时将所有符合搜索条件的搜索结果缓存起来，可以想象成快照； 2、遍历时，从这个快照里取数据；
例子：
1）：初始化
GET us/_search?scroll=3m
{
"query": {"match_all": {}},
"size": 3
}
初始化的时候就像是普通的search一样 其中的scroll=3m代表当前查询的数据缓存3分钟 Size：3 代表当前查询3条数据
2）：遍历
在遍历时候，拿到上一次遍历中的_scroll_id，然后带scroll参数，重复上一次的遍历步骤，知道返回的数据为空，就表示遍历完成
GET /_search/scroll
{
"scroll" : "1m",
"scroll_id" : "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAADiVFmc0QlJqSzhnUUhXT3ZiQjl2c2h5N3cAAAAAAAA71RZyNFJxSU1vOFJZQ2VRcVBHLXJvb29nAAAAAAAAOJQWZzRCUmpLOGdRSFdPdmJCOXZzaHk3dwAAAAAAADiTFmc0QlJqSzhnUUhXT3ZiQjl2c2h5N3cAAAAAAAA4lhZnNEJSaks4Z1FIV092YkI5dnNoeTd3"
}
【注意】：每次都要传参数scroll，刷新搜索结果的缓存时间，另外不需要指定index和type
（不要把缓存的时时间设置太长，占用内存）