使用python包elasticsearch-dsl的简单解决方案:

from elasticsearch_dsl import Search
from elasticsearch_dsl import connections

connections.create_connection(hosts=['localhost'])

s = Search(index="foo")
response = s.scan()

count = 0
for hit in response:
    # print(hit.to_dict())  # be careful, it will printout every hit in your index
    count += 1

print(count)

参见https://elasticsearch-dsl.readthedocs.io/en/latest/api.html#elasticsearch_dsl.Search.scan。

这是完成你想要的查询， (我建议使用Kibana，因为它有助于更好地理解查询)

GET my_index_name/my_type_name/_search
{
   "query":{
      "match_all":{}
   },
   size : 20,
   from : 3
}

要获得所有的记录，你必须使用“match_all”查询。

Size是你想要获取的记录的数目(一种限制)。 默认情况下，ES只返回10条记录

从就像跳过，跳过前3个记录。

如果您想获取所有的记录，只需使用“total”字段的值 一旦你从Kibana命中这个查询的结果，并使用“大小”。

如果它是一个小数据集(例如1K记录)，你可以简单地指定大小:

curl localhost:9200/foo_index/_search?size=1000

不需要match all查询，因为它是隐式的。

如果你有一个中等规模的数据集，比如1M的记录，你可能没有足够的内存来加载它，所以你需要滚动。

滚动就像数据库中的游标。在Elasticsearch中，它会记住你离开的地方，并保持相同的索引视图(即防止搜索器随着刷新而离开，防止段合并)。

api方面，你必须添加一个滚动参数到第一个请求:

curl 'localhost:9200/foo_index/_search?size=100&scroll=1m&pretty'

你会得到第一页和一个滚动ID:

{
  "_scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAADEWbmJlSmxjb2hSU0tMZk12aEx2c0EzUQ==",
  "took" : 0,
...

请记住，您获得的滚动ID和超时都对下一页有效。这里一个常见的错误是指定了一个非常大的超时(scroll的值)，这将涵盖处理整个数据集(例如1M条记录)而不是一个页面(例如100条记录)。

要获取下一页，请填写最后一个滚动ID和一个超时，该超时应该持续到获取以下页面:

curl -XPOST -H 'Content-Type: application/json' 'localhost:9200/_search/scroll' -d '{
  "scroll": "1m",
  "scroll_id": "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAADAWbmJlSmxjb2hSU0tMZk12aEx2c0EzUQ=="
}'

如果你有很多东西要导出(例如1B文档)，你会想要并行化。这可以通过切片滚动来实现。假设您想在10个线程上导出。第一个线程会发出这样的请求:

curl -XPOST -H 'Content-Type: application/json' 'localhost:9200/test/_search?scroll=1m&size=100' -d '{
  "slice": {
    "id": 0, 
    "max": 10 
  }
}'

您将返回第一页和一个滚动ID，与正常的滚动请求完全相同。你会像普通的滚动一样使用它，除了你得到的数据只有十分之一。

其他线程也会做同样的事情，除了id是1,2,3…

如果你想提取成千上万的记录，那么……少数人给出了使用“scroll”的正确答案(注意:一些人还建议使用“search_type=scan”。这已被弃用，并在v5.0中被移除。你不需要它)

从一个“search”查询开始，但指定一个“scroll”参数(这里我使用了1分钟的超时):

curl -XGET 'http://ip1:9200/myindex/_search?scroll=1m' -d '
{
    "query": {
            "match_all" : {}
    }
}
'

这包括你的第一批热门作品。但这还没完。上面curl命令的输出是这样的:

{"_scroll_id":"c2Nhbjs1OzUyNjE6NU4tU3BrWi1UWkNIWVNBZW43bXV3Zzs1Mzc3OkhUQ0g3VGllU2FhemJVNlM5d2t0alE7NTI2Mjo1Ti1TcGtaLVRaQ0hZU0FlbjdtdXdnOzUzNzg6SFRDSDdUaWVTYWF6YlU2Uzl3a3RqUTs1MjYzOjVOLVNwa1otVFpDSFlTQWVuN211d2c7MTt0b3RhbF9oaXRzOjIyNjAxMzU3Ow==","took":109,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},"hits":{"total":22601357,"max_score":0.0,"hits":[]}}

重要的是要有_scroll_id方便，接下来你应该运行以下命令:

    curl -XGET  'localhost:9200/_search/scroll'  -d'
    {
        "scroll" : "1m", 
        "scroll_id" : "c2Nhbjs2OzM0NDg1ODpzRlBLc0FXNlNyNm5JWUc1" 
    }
    '

然而，传递scroll_id并不是设计为手动完成的。最好的办法是编写代码来实现它。例如，在java中:

    private TransportClient client = null;
    private Settings settings = ImmutableSettings.settingsBuilder()
                  .put(CLUSTER_NAME,"cluster-test").build();
    private SearchResponse scrollResp  = null;

    this.client = new TransportClient(settings);
    this.client.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress("ip", port));

    QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
    scrollResp = client.prepareSearch(index).setSearchType(SearchType.SCAN)
                 .setScroll(new TimeValue(60000))                            
                 .setQuery(queryBuilder)
                 .setSize(100).execute().actionGet();

    scrollResp = client.prepareSearchScroll(scrollResp.getScrollId())
                .setScroll(new TimeValue(timeVal))
                .execute()
                .actionGet();

现在在最后一个命令上使用LOOP来提取数据。

你实际上不需要传递一个body给match_all，它可以通过一个GET请求到下面的URL来完成。这是最简单的形式。

http://localhost:9200/foo/_search

要从所有索引中返回所有记录，您可以执行:

curl -XGET http://35.195.120.21:9200/_all/_search?size=50&pretty

输出:

  "took" : 866,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 25,
    "successful" : 25,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 512034694,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [ {
      "_index" : "grafana-dash",
      "_type" : "dashboard",
      "_id" : "test",
      "_score" : 1.0,
       ...