参考：Elasticsearch Search Scroll API（滚动查询） - 简书
Elasticsearch 中，传统的分页查询使用from+size的模式，from就是页码，从 0 开始。默认情况下，当(from+1)*size大于 10000 时，也就是已查询的总数据量大于 10000 时，会出现异常。
如下，用循环模拟一个连续分页查询：
public void search() {
// 记录页码
int page = 0;
// 记录已经查询到总数据量
long total = 0;
while (true) {
NativeSearchQuery nativeSearchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
// 设置分页
.withPageable(PageRequest.of(page, 1000))
.withSort(new FieldSortBuilder("commentCount").order(SortOrder.DESC))
.build();
SearchHits<Book> searchHits = elasticsearchRestTemplate.search(nativeSearchQuery, Book.class);
if (!searchHits.hasSearchHits()) {
break;
}
for (SearchHit<Book> searchHit : searchHits.getSearchHits()) {
Book book = searchHit.getContent();
}
page++;
System.out.println(page);
System.out.println(total += searchHits.getSearchHits().size());
}
}
最终当 page 等于 10 时会抛出如下异常：
Caused by: ElasticsearchException[Elasticsearch exception [type=illegal_argument_exception, reason=Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [11000]. See the scroll api for a more efficient way to request large data sets. This limit can be set by changing the [index.max_result_window] index level setting.]]
从异常信息中，我们可以发现官方给我们提供了两种方案来解决这个问题：
1、max_result_window
- 将 Elasticsearch 配置参数
index.max_result_window修改为大于 100000 的值，对应的 RESTful API 如下：
PUT book/_settings
{
"index": {
"max_result_window": 1000000
}
}
虽然可以通过修改index.max_result_window来解决查询时数据量的限制，但是这并不是不推荐的做法，当数据量达到百万、千万级别时，使用from+size模式查询时性能会越来越差，每次查询的耗时也会越来越久，严重影响体验，同时对 CPU 和内存的消耗也很大的。
2、scroll api
如果需要查询大量的数据，可以考虑使用 Search Scroll API，这是一种更加高效的方式。
如果直接使用 Java Client，可以参考官方的 API 文档：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/7.9/java-rest-high-search-scroll.html
我们这里还是和 SpringBoot 整合去使用，其实核心的用法都是很类似的。如下同样模拟一个连分页查询：
public void scrollSearch() {
NativeSearchQuery nativeSearchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
.withSort(new FieldSortBuilder("commentCount").order(SortOrder.DESC))
.build();
// 设置每页数据量
nativeSearchQuery.setMaxResults(1000);
long scrollTimeInMillis = 60 * 1000;
// 第一次查询
SearchScrollHits<Book> searchScrollHits = elasticsearchRestTemplate.searchScrollStart(scrollTimeInMillis, nativeSearchQuery, Book.class, IndexCoordinates.of("book"));
String scrollId = searchScrollHits.getScrollId();
while (searchScrollHits.hasSearchHits()) {
System.out.println(total += searchScrollHits.getSearchHits().size());
for (SearchHit<Book> searchHit : searchScrollHits.getSearchHits()) {
Book book = searchHit.getContent();
}
// 后续查询
searchScrollHits = elasticsearchRestTemplate.searchScrollContinue(scrollId, scrollTimeInMillis, Book.class, IndexCoordinates.of("book"));
scrollId = searchScrollHits.getScrollId();
}
List<String> scrollIds = new ArrayList<>();
scrollIds.add(scrollId);
// 清除 scroll
elasticsearchRestTemplate.searchScrollClear(scrollIds);
}
以下几点需要注意：
setMaxResults(1000)用来设置查询时每页的数据量，我这里使用 Elasticsearch7.9 有这个方法，如果其它旧版本没有这个方法，可以使用PageRequest.of(0, 1000)来设置，注意页码要为 0。- 第一次查询使用
searchScrollStart()，后续查询使用searchScrollContinue()，查询结果中都携带了一个scrollId。 - 除了第一次查询外，后续的查询都需要携带
scrollId，可以理解为游标，用它来控制分页。和from+size模式中页码是一个作用。 scrollTimeInMillis，表示查询结果中scrollId的有效时间，单位毫秒，可根据实际情况设置。- 查询结束后，需要使用
searchScrollClear()清除 scroll。 - 在
from+size分页查询模式中，我们可以指定任意合理的页码，实现跳页查询；但使用scroll api就无法实现跳页查询了，因为除了第一次查询外的其它查询都要依赖上一次查询返回的scrollId，这一点需要注意。
原文中可能会空查一次，少许修改代码，如下：
void searchScroll(){
NativeSearchQuery query = new NativeSearchQuery(QueryBuilders.matchAllQuery());
query.setMaxResults(1);//设置每页数据量
query.addSort(Sort.by(Sort.Direction.DESC,"age"));
long scrollTimeInMillis=5_000;
long currentTotal=0;
int pageNo=1;
List<String> scrollIdList = new ArrayList<>();
//scroll一共有三个方法：searchScrollStart（第一次查询）、searchScrollContinue（第二次到最后一次）、searchScrollClear（查询完成后执行）
//第一次查询使用：searchScrollStart
SearchScrollHits<People> searchScrollHits = this.elasticsearchRestTemplate.searchScrollStart(scrollTimeInMillis, query, People.class, IndexCoordinates.of("people_index"));
String scrollId = searchScrollHits.getScrollId();
scrollIdList.add(scrollId);
System.out.println("scrollId:"+scrollId);
long totalHits = searchScrollHits.getTotalHits();
currentTotal=searchScrollHits.getSearchHits().size();
System.out.println("totalHits:"+totalHits);
List<People> list = searchScrollHits.get().map(SearchHit::getContent).collect(Collectors.toList());
System.out.println("============pageNo:==========="+pageNo);
for (People people : list) {
System.out.println(people);
}
while (currentTotal<totalHits){
SearchScrollHits<People> searchScrollHitsContinue = elasticsearchRestTemplate.searchScrollContinue(scrollId, scrollTimeInMillis, People.class, IndexCoordinates.of("people_index"));
scrollId=searchScrollHitsContinue.getScrollId();
scrollIdList.add(scrollId);
pageNo++;
if(searchScrollHitsContinue.hasSearchHits()){
currentTotal+=searchScrollHitsContinue.getSearchHits().size();
List<People> peopleList = searchScrollHitsContinue.get().map(SearchHit::getContent).collect(Collectors.toList());
System.out.println("============pageNo:==========="+pageNo);
for (People people : peopleList) {
System.out.println(people);
}
}else{
System.out.println("============pageNo not hasSearchHits===========");
break;
}
}
System.out.println(scrollIdList);
elasticsearchRestTemplate.searchScrollClear(scrollIdList);
}