在 Elasticsearch (ES) 中，默认情况下，一次查询返回的最大文档数是 10000 条。这个限制是为了防止一次查询过大导致性能问题。
然而，如果你需要查询更多的文档，有一些方法可以绕过这个限制：
- 分页查询（Scroll 和 Search After）： 你可以使用分页查询来获取更多的结果。使用 Scroll API 或 Search After 可以使你在多个请求中获取所有结果。这些方法适用于在多次请求中持续获取结果，而不会受到默认限制的影响。
- 游标（Scroll）： 使用 Scroll API，你可以在第一次查询后获得一个游标，然后使用这个游标来获取后续的结果。这允许你在多次请求中连续检索数据。
- 深度分页（Deep Paging）： 尽量避免深度分页，即请求大量的页数。深度分页可能会导致性能下降。如果需要获取大量数据，最好使用游标或其他分页技术。
- Search After： Search After 是一种分页方式，它基于排序字段的值来确定下一页的起始点。这可以用来获取大量结果。
- Scroll vs. Search After： Scroll 在处理大量数据时可能会占用内存，而 Search After 更适用于需要高性能的分页查询。
- 修改 Elasticsearch 配置： 在某些情况下，你可能需要修改 Elasticsearch 的配置，以便允许更大的结果返回。但是要小心，过大的结果集可能会影响性能。
- 使用聚合（Aggregations）： 如果你需要对数据进行聚合分析，可以使用聚合来获取摘要数据，而不是所有详细数据。这可以减少返回的文档数。
- 数据建模优化： 如果你经常需要处理大量数据，可以考虑对数据进行建模优化，以便更有效地检索和处理数据。
需要注意的是，尽管上述方法可以帮助你获取更多的数据，但是合理使用和权衡仍然很重要，以避免对 Elasticsearch 集群的性能产生负面影响。在处理大量数据时，要谨慎使用，确保你的查询和分页策略不会影响整体性能。
