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对于大量数据，可以使用 Elasticsearch 的 scroll API 来分批次地读取数据，以避免一次性读取所有数据造成的内存负担。这段代码使用滚动查询（scroll）来分批次地读取数据。首先，它发送初始的搜索请求，并获取第一批数据。然后，使用滚动查询持续获取剩余的数据，直到所有数据都被读取完毕。最后，记得清除滚动查询的状态，释放相关资源。以下是使用 scroll API 的示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearchdef scroll_query(es, index_name, query, scroll_size=1000, scroll_time='1m'):"""执行滚动查询，逐批获取数据并处理结果Args:- es: Elasticsearch 实例- index_name: 要查询的索引名称- query: 查询语句- scroll_size: 每次滚动查询获取的文档数量，默认为 1000- scroll_time: 滚动查询的保持时间，默认为 '1m'Returns:- None"""# 初始化滚动查询result = es.search(index=index_name, body=query, size=scroll_size, scroll=scroll_time)scroll_id = result['_scroll_id']total_docs = result['hits']['total']['value']# 处理第一批数据hits = result['hits']['hits']for hit in hits:source_data = hit['_source']print(source_data)  # 处理你的数据，这里简单打印出来作为示例# 继续滚动查询获取剩余数据while len(hits) > 0:result = es.scroll(scroll_id=scroll_id, scroll=scroll_time)hits = result['hits']['hits']total_docs += result['hits']['total']['value']for hit in hits:source_data = hit['_source']print(source_data)  # 处理你的数据，这里简单打印出来作为示例print(total_docs) #   # 数据总数# 清除滚动查询es.clear_scroll(scroll_id=scroll_id)# 连接到Elasticsearch集群
es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])# 确保ES实例可用
if es.ping():print("Connected to Elasticsearch")
else:print("Could not connect to Elasticsearch")# 定义查询语句
query = {"query": {"match_all": {}  # 匹配所有文档}
}# 调用滚动查询函数
scroll_query(es, 'your_index_name', query, scroll_size=1000, scroll_time='1m')

在这个函数中，我们将滚动查询的逻辑封装在 scroll_query 函数中，可以通过传入 Elasticsearch 实例、索引名称、查询语句以及其他参数来执行滚动查询。你可以根据需要调整 scroll_size 和 scroll_time 参数来控制每次查询的文档数量和滚动查询的保持时间。调用该函数后，会依次输出查询到的数据。