1：ElasticSearch的查询过程
2：由ES查询模式引起的深度分页问题
3：如何正确遍历索引中的数据
ElasticSearch的查询过程
es的数据查询分两步：
第一步是的结果是获取满足查询条件的，分布于各个shard上的_doc_id及对应_score；
第二步是根据第一步获取的所有的_doc_id，去各个shard上获取数据明细，合并返回客户端。
在第一步的查询中，es执行了一个类似map-reduce的查询模式：在各个shard上执行同样的查询，获取同样大小的数据（from+size），然后将各个 shard查询结果的_doc_id，_score返回给接收查询请求的节点，最终进行一次汇总。注意这里传输数据的数量是from+size，而不仅仅是size大小。
由ES查询模式引起的深度分页问题
通过ES的查询过程我们已经可以看出问题，对大数据量的Index进行遍历操作，如果使用from size的方式，将存在极大的资源浪费（因为from过大），当然如果size过大则问题更为严重，服务器内存会被吃光。因此很多站点的查询，都不会允许查看过大的page，深度分页的问题在关系数据库中同样存在。
如何正确遍历索引中的数据
在ES中遍历索引的推荐方式是采用scroll操作，或者在不需要排序而仅仅需要遍历的情况下，可以采用scroll_scan进一步提升性能。
详细可见：Scroll的官方说明
简单描述一下Scroll的工作原理：
1：对需要遍历（或获取某个满足条件的子集）的索引，规划一个合理的size作为分页大小；
2：在POST的查询中，增加?scroll=1m(expire time)的query string；
3：在该次查询中，返回结果中除了查询结果以外，还有一个scroll_id（很长），这个scroll_id可以看做是第一次查询时目标索引的快照的游标；
4：之后直接在GET请求中将scroll_id作为query string传递，或在POST请求中加入scroll_id即可获取下一批数据，直到没有数据为止，如此实现对所有目标数据的遍历。
（注：在使用scroll遍历的过程中，不需要再指定各种查询条件比如索引名，size大小什么的，只需要指定scroll_id即可，还可以指定scroll:1m之类的过期时间，相同条件下有效期内的scroll操作，返回的scroll_id是不会变的，仅仅是scroll_id这个游标向前走，返回下一批数据而已）
scroll_id可以被显式删除，如果你需要重置对查询目标的遍历过程的话。
如果遍历过程不需要对数据进行排序，可以使用更为高效的scroll_scan方式进行，如下：
POST ip:port/my_index/my_type/_search?search_type=scan&scroll=1m&size=
{
"query": { "match_all": {}}
}
这里需要注意的是，search_type指定为scan，即无需排序，而size=50是指每个shard上的size是50，最终返回数据是shard*size。
初次以外，scroll_scan与普通的scroll还有如下三点不同：
- Scroll-Scan 结果没有排序，按 index 顺序返回，没有排序，可以提高取数据性能。
- 初始化时只返回 _scroll_id，没有具体的 hits 结果。
- size 控制的是每个分片的返回的数据量而不是整个请求返回的数据量
关于scroll操作是否线程安全的问题，es的客户端（java&c#）均为线程安全，因此我认为通过客户端来进行的scroll请求也是线程安全的。如果有错误请指出。
2016-09-14补充：
利用scroll_id获取数据的同时，ES将返回当前查询的scroll_id，在其失效或被删除之前，这个scroll_id都不变，如果希望程序的可靠性更高，可以用每次返回的scroll_id更新查询POST所发送的scroll_id；同时，对通过scroll_id查询返回的结果集进行判空，以确定当前scroll_id是否已失效，从而需要重新获取scroll_id。