有一些非常说明光标性能的图表
我正在考虑将Solr用于一个需要深度分页的用例，考虑从大约1000万条记录的集合中将大约100k的总结果拆分为1k页的上限。我很快发现为什么要使用start &对于这样大小的结果集来说，num_rows不是一个好主意，并且在处理过程中遇到了cursorMark。我找到的关于cursorMark的文章建议，无论记录在集合中的位置如何，记录访问的时间都是相对恒定的，这似乎非常适合我的情况。
我的问题是，这条路线是否会对性能产生影响?假设我每次返回1000条记录，那么使用cursorMark对1k、10k、100k、100万条记录的结果集进行深度分页，在内存/CPU使用方面是否存在性能差异?
理论上，当你向下翻页时，它会变得更快一些。实际上，差别很小，你不会注意到的。
标准的非游标搜索使用一个小队列来保存前x个结果。每个匹配都被添加到队列中，如果队列已满，则将较差的匹配排除。
游标搜索也使用大小为x的队列，如果的排序值超出前一个游标标记，则将每个匹配项添加到该队列中，如果的排序值超出前一个游标标记，则将较差的匹配项排除，如果队列已满。因此，页越深，插入的内容就越少。
在https://lucidworks.com/blog/2013/12/12/coming-soon-to-solr-efficient-cursor-based-iteration-of-large-result-sets/