在ElasticSearch中进行分页查询通常使用from和size参数。当我们对ElasticSearch发起一个带有分页参数的查询（如使用from和size参数）时，ElasticSearch需要遍历所以匹配的文档直到达到指定的起始点（from），然后返回从这一点开始的size个文档
在这个例子中：
1.from 参数定义了要跳过的记录数。在这里，它跳过了前20条记录。
2.size参数定义了返回的记录数量。在这里，它返回了10条记录。
from +size 的总数不能超过Elasticsearch索引的index.max result window设置，默认为10000。这意味着如果你设置from为9900，size为100，查询将会成功。但如果from为9900，size为101，则会失败。
ES的检索机制决定了，当进行分页查询时，Elasticsearch需要先找到并处理所有位于当前页之前的记录。例如，如果你请求第1000页的数据，并且每页显示10条记录，系统需要先处理前9990条记录，然后才能获取到你请求的那10条记录。这意味着，随着页码的增加，数据库需要处理的数据量急剧增加，导致查询效率降低。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-840432.html
这就是ES的深度分页的问题，深度分页需要数据库在内存中维护大量的数据，并对这些数据进行排序和处理，这会消耗大量的CPU和内存资源。随着分页深度的增加，查询响应时间会显著增加。在某些情文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-840432.html
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