es查询限制10000，使用scroll

报错：

TransportError(500, ‘search_phase_execution_exception’, ‘Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [10010]. 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.’)

原因：

这个错误提示意味着你正在尝试从Elasticsearch中检索大量的数据，但是你的请求超过了Elasticsearch的默认结果窗口大小限制。默认情况下，Elasticsearch的结果窗口大小限制为10000，这意味着你一次最多只能检索10000个文档。

为了解决这个问题，你可以使用Elasticsearch的scroll API来检索大量的数据。scroll
API允许你在多个请求之间保持搜索上下文，以便你可以逐步检索大量的数据，而不会超出默认结果窗口大小的限制。

另外，你也可以通过更改Elasticsearch的索引级别设置来增加结果窗口大小限制。你可以通过设置"index.max_result_window"参数来调整结果窗口大小限制。但是，这种方法并不推荐，因为它可能会导致Elasticsearch性能下降，特别是在处理大量数据时。

总之，建议你使用scroll API来检索大量的数据，以避免超出默认结果窗口大小限制。

原代码：

def main():
for i in range(0, int(allapge(index) / 10) + 2):
	try:
        res = es_yt.search(index=index, body=search_body(i))
        list_es = res['hits']['hits']
        s = helpers.bulk(es_ebscn, list_es)
        print('已完成', i)
        print(s)
    except Exception as e:
        print(e)
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使用scroll 新代码：

def main():
    scroll_time = '2m'  # 滚动查询的保持时间
    page_size = 1000  # 每个滚动请求返回的文档数

    res = es_yt.search(index=index, body=search_body(0), scroll=scroll_time, size=page_size)
    scroll_id = res['_scroll_id']
    scroll_size = res['hits']['total']
    print('scroll_size', scroll_size)

    while (scroll_size > 0):

        list_es = res['hits']['hits']
        print(list_es[0:1])
        if list_es:
            s = helpers.bulk(es_ebscn, list_es)
            print('scroll_size', scroll_size)
            print(s)
            res = es_yt.scroll(scroll_id=scroll_id, scroll=scroll_time)
        else:
            print('结束')
            break

    es_yt.clear_scroll(scroll_id=scroll_id)
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