在es的分页前，首先有一个基础点要明确。
    es的索引是有分片的，数据会按照哈希分布到各个分片中。
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    假设，索引分成了三个分片，现在想要按相关度查询前10个结果。
    那么，如何知道这十个结果如何在三个分片中分布？

    一个显而易见的做法是，将三个分片的数据合起来，按相关度排序，再返回给客户端。
    那么这样造成的问题是，分出的三个分片，因为分页查询而不得不重新聚合到一起，分片就失去了意义。

    在es中，分页的做法是，从每个分片中取前10条记录，回到协调节点中。协调节点用这三个分配返回的共30条数据做排序，最终返回前10条，抛弃剩下的20条。

    这是第一页的情况。如果是第100页，取10条记录呢？
    能不能直接取每个分片的1000~1010条记录做排序呢？
    显然是不行的，因为如果三个分片的数据相差不大，按数学期望来看，要取出的十条记录应该在每个分片的1000/3~1010/3之间。
    如果分片不均匀，甚至有可能出现P0取1000～1010,P1,P2一条都不会取到的情况。

    这时的做法只能是三个分片返回前1010条记录，协调节点对这3*1010条记录做排序，再取其中的1000～1010条记录。

    因此为了查询10条记录，取出了3030条记录，并抛弃了3020条记录。

    这就是问题所在，分页越深，所查询的数据就越多，期望结果和总搜索条数的比率就越低。