实现“multi_terms 聚合分页”的流程如下：

flowchart TD
    start(开始)
    input(输入查询条件)
    search(执行搜索)
    aggregate(执行聚合操作)
    paginate(执行分页操作)
    output(输出结果)
    end(结束)

    start --> input
    input --> search
    search --> aggregate
    aggregate --> paginate
    paginate --> output
    output --> end

具体步骤及代码如下：

  1. 输入查询条件

首先，你需要获取用户的查询条件，例如关键字、过滤条件等。这些条件将用于搜索和聚合操作。具体代码如下：

query = {
  "query": {
    "match": {
      "field_name": "keyword"
    }
  },
  "filter": {
    "term": {
      "field_name": "value"
    }
  }
}

上述代码中，field_name是字段名，keyword是关键字，value是过滤条件的值。

  1. 执行搜索

接下来，你需要执行搜索操作，将查询条件传递给搜索引擎，并获取搜索结果。具体代码如下：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

# 执行搜索
search_result = es.search(index="your_index", body=query)

上述代码中，elasticsearch是一个流行的搜索引擎，通过Elasticsearch()方法创建一个连接对象，然后使用search()方法执行搜索操作，并将搜索结果保存在search_result变量中。

  1. 执行聚合操作

在获取搜索结果后，你需要执行聚合操作，将搜索结果按照指定的字段进行聚合。具体代码如下：

aggregation_query = {
  "aggs": {
    "agg_name": {
      "terms": {
        "field": "field_name"
      }
    }
  }
}

# 执行聚合操作
aggregation_result = es.search(index="your_index", body=aggregation_query)

上述代码中，agg_name是聚合的名称，field_name是要聚合的字段名，aggs表示执行聚合操作。同样地，通过search()方法执行聚合操作，并将结果保存在aggregation_result变量中。

  1. 执行分页操作

接下来，你需要执行分页操作，将聚合结果分页显示。具体代码如下：

from elasticsearch_dsl import Search

# 创建Search对象
s = Search(using=es, index="your_index")

# 设置查询条件和聚合条件
# ...

# 执行搜索和聚合操作
response = s.execute()

# 获取聚合结果并进行分页
page = response.aggregations.agg_name[0:10]

上述代码中，首先我们使用elasticsearch_dsl库创建一个Search对象，然后设置查询条件和聚合条件。之后调用execute()方法执行搜索和聚合操作，并将结果保存在response变量中。最后，通过aggregations属性获取聚合结果，并使用分片操作[0:10]获取第1到第10条数据作为分页结果。

  1. 输出结果

最后一步，你需要将分页结果输出。具体代码如下：

for item in page:
  print(item.field_name)

上述代码中，我们遍历分页结果，并输出每个结果的field_name字段。

通过以上步骤，你已经成功实现了“multi_terms 聚合分页”。希望能帮助到你！