为何Elasticsearch分页时从每个分片获取from+size条结果？

核心原因是全局排序的准确性要求——Elasticsearch的分片是独立存储数据的，没有实时维护的全局排序索引，各分片的文档得分排序都是独立进行的。

你认为最终结果必然在每个分片的前size条里，这个假设不成立，因为全局排名是把集群所有文档放在一起排序的，不是每个分片先排好再取前size条合并。举个具体例子：

• 假设集群有2个分片A和B，每个分片存100条文档。
• 分片A里的文档得分普遍偏高：A的前30条得分从100降到71，分片B的前30条得分从70降到41。
• 全局排名的前20条全是A的前20条，第21到29条则包含A的第21-29条（9条）。

如果按照你的思路，每个分片只返回size=10条结果，那A只会传回前10条（得分100到91），协调节点拿到A的10条+B的10条后，根本找不到全局排名第21-29的文档，最终返回的结果完全错误。

Elasticsearch要求每个分片返回from+size条结果，是为了确保所有可能进入全局前from+size位置的候选文档都被收集到。协调节点拿到所有分片的候选结果后，会重新进行全局排序，再筛选出第from到from+size-1的10条结果，这样才能保证结果的准确性。

如果只返回size条，仅能满足from=0（取前size条）的场景，一旦from>0，就会遗漏那些在分片内部排名靠后，但在全局排名中符合要求的文档。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gesanri