http://127.0.0.1:9200/foo/_search/?size=1000&pretty=1
                                   ^

请注意size参数，它将每个分片显示的命中数从默认值(10)增加到1000。

http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-request-from-size.html

curl -X GET 'localhost:9200/foo/_search?q=*&pretty' 

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…

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

这是我使用python客户端发现的最佳解决方案

  # Initialize the scroll
  page = es.search(
  index = 'yourIndex',
  doc_type = 'yourType',
  scroll = '2m',
  search_type = 'scan',
  size = 1000,
  body = {
    # Your query's body
    })
  sid = page['_scroll_id']
  scroll_size = page['hits']['total']

  # Start scrolling
  while (scroll_size > 0):
    print "Scrolling..."
    page = es.scroll(scroll_id = sid, scroll = '2m')
    # Update the scroll ID
    sid = page['_scroll_id']
    # Get the number of results that we returned in the last scroll
    scroll_size = len(page['hits']['hits'])
    print "scroll size: " + str(scroll_size)
    # Do something with the obtained page

https://gist.github.com/drorata/146ce50807d16fd4a6aa

使用java客户端

import static org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders.*;

QueryBuilder qb = termQuery("multi", "test");

SearchResponse scrollResp = client.prepareSearch(test)
        .addSort(FieldSortBuilder.DOC_FIELD_NAME, SortOrder.ASC)
        .setScroll(new TimeValue(60000))
        .setQuery(qb)
        .setSize(100).execute().actionGet(); //100 hits per shard will be returned for each scroll
//Scroll until no hits are returned
do {
    for (SearchHit hit : scrollResp.getHits().getHits()) {
        //Handle the hit...
    }

    scrollResp = client.prepareSearchScroll(scrollResp.getScrollId()).setScroll(new TimeValue(60000)).execute().actionGet();
} while(scrollResp.getHits().getHits().length != 0); // Zero hits mark the end of the scroll and the while loop.

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/current/java-search-scrolling.html

使用Elasticsearch 7.5.1

http://${HOST}:9200/${INDEX}/_search?pretty=true&q=*:*&scroll=10m&size=5000

如果你也可以用&size=${number}来指定数组的大小

以防你不知道你的索引

http://${HOST}:9200/_cat/indices?v