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,
       ...

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。

我认为lucene语法是受支持的，所以:

http://localhost: 9200 / foo / _search ?漂亮=真的,q = *: *

size默认为10，因此您可能还需要&size=BIGNUMBER来获取超过10个项目。(其中BIGNUMBER等于一个你认为比你的数据集大的数字)

但是，elasticsearch文档建议对于较大的结果集，使用扫描搜索类型。

EG:

curl -XGET 'localhost:9200/foo/_search?search_type=scan&scroll=10m&size=50' -d '
{
    "query" : {
        "match_all" : {}
    }
}'

然后按照上面建议的文档链接继续请求。

EDIT: scan 2.1.0中已弃用。

与按_doc排序的常规滚动请求相比，Scan并没有提供任何好处。弹性文档链接(由@christophe-roussy提供)

如果仍然有人像我一样寻找从Elasticsearch中检索的所有数据，下面是我所做的。此外，所有的数据意味着，所有的索引和所有的文档类型。我使用的是Elasticsearch 6.3

curl -X GET "localhost:9200/_search?pretty=true" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}
'

Elasticsearch参考

除了@Akira Sendoh，没有人回答如何实际获得所有文档。但是即使是这个解决方案也会使我的ES 6.3服务在没有日志的情况下崩溃。对我来说，使用底层elasticsearch-py库唯一有效的是通过使用scroll() api的扫描助手:

from elasticsearch.helpers import scan

doc_generator = scan(
    es_obj,
    query={"query": {"match_all": {}}},
    index="my-index",
)

# use the generator to iterate, dont try to make a list or you will get out of RAM
for doc in doc_generator:
    # use it somehow

然而，现在更简洁的方法似乎是通过elasticsearch-dsl库，它提供了更抽象、更简洁的调用，例如:http://elasticsearch-dsl.readthedocs.io/en/latest/search_dsl.html#hits

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…