因为客户是政府项目，端口要开放策略
所有采用用nginx反代es

因为连接后面多了一个/es/

# es 配置
elasticsearch:
  userName: elastic
  password: DrnFCKEAgsMNMSMH
  hosts: 10.68.182.147:80
  scheme: http
  connectTimeOut: 1000
  socketTimeOut: 30000
  connectionRequestTimeOut: 500
  maxConnectNum: 100
  maxConnectNumPerRoute: 100
  #nginx反代的目录
  contextPath: /es/

所有创建连接这里要改为

 /**
     * 如果@Bean没有指定bean的名称，那么方法名就是bean的名称
     */
    @Bean(name = "restHighLevelClient")
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
        // 构建连接对象
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(getEsHost());
        //这里就是nginx配置的反代目录 /es/
        if (StringUtils.isNotBlank(contextPath)) {
            builder.setPathPrefix(contextPath);
        }
        // 连接延时配置
        builder.setRequestConfigCallback(requestConfigBuilder -> {
            requestConfigBuilder.setConnectTimeout(connectTimeOut);
            requestConfigBuilder.setSocketTimeout(socketTimeOut);
            requestConfigBuilder.setConnectionRequestTimeout(connectionRequestTimeOut);
            return requestConfigBuilder;
        });

        // 连接数配置
        builder.setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> {
            httpClientBuilder.setMaxConnTotal(maxConnectNum);
            httpClientBuilder.setMaxConnPerRoute(maxConnectNumPerRoute);
            httpClientBuilder.setDefaultCredentialsProvider(getCredentialsProvider());
            return httpClientBuilder;
        });

        return new RestHighLevelClient(builder);
    }

Caused by: org.elasticsearch.ElasticsearchException: Elasticsearch exception [type=illegal_argument_exception, reason=Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [5000] but was [321880]. 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.]
    at org.elasticsearch.ElasticsearchException.innerFromXContent(ElasticsearchException.java:491) ~[elasticsearch-7.17.3.jar:7.17.3]
    at org.elasticsearch.ElasticsearchException.fromXContent(ElasticsearchException.java:402) ~[elasticsearch-7.17.3.jar:7.17.3]
    at org.elasticsearch.ElasticsearchException.innerFromXContent(ElasticsearchException.java:432) ~[elasticsearch-7.17.3.jar:7.17.3]
    ... 122 common frames omitted

这个异常意味着你的Elasticsearch查询尝试返回的结果数量超出了默认限制。默认情况下，Elasticsearch限制从一个搜索请求返回的文档数量为10,000。在你的情况下，你尝试返回了321,880个文档，因此触发了异常。

为了解决这个问题，你可以考虑以下几种方法：

使用滚动API：滚动API是一种更有效地处理大型数据集的方法。它允许你在多个请求之间维护一个持久的搜索上下文，并在不同的请求之间获取文档批次。这样可以避免从整个数据集中一次性获取大量文档。

调整索引级别的设置：你可以通过更改索引级别的设置来增加index.max_result_window的值，以允许更大的结果窗口。但是，这种方法可能会导致内存压力增加，因为Elasticsearch需要在内存中维护大量的搜索上下文。

优化查询：如果可能的话，尝试优化你的查询以减少返回的文档数量。你可以使用更精确的查询条件，或者利用Elasticsearch的聚合功能来汇总数据而不是一次性返回所有文档。

分页处理：如果你需要返回的文档数量仍然较大，你可以考虑分页处理结果。每次请求只返回一部分文档，并根据需要逐步获取更多的文档。

根据你的具体需求和系统配置，选择最合适的方法来解决这个问题。

调整索引级别的设置这个怎么设置
要调整索引级别的设置，你需要修改Elasticsearch中索引的参数。具体来说，你需要修改index.max_result_window参数，该参数定义了从一个搜索请求返回的最大文档数目。

你可以通过以下步骤来修改这个参数：

使用任何支持HTTP请求的工具（如curl、Postman等），向Elasticsearch发送HTTP请求。

发送一个PUT请求，指定要修改的索引名称，以及新的index.max_result_window的值。例如：

PUT /your_index_name/_settings
{
  "index.max_result_window": 50000
}

上面的示例将your_index_name索引的index.max_result_window参数值设置为50,000。你可以将该值设置为你认为合适的任何值，以满足你的需求。

发送请求后，Elasticsearch会返回一个确认响应，表示设置已经成功应用。

请注意，修改索引级别的设置可能会对系统性能产生影响，特别是当你增加了返回文档的数量时。确保在修改参数之前仔细评估系统的资源和性能需求。

 public PageInfo<BTCarGetoutLogs> queryPage(QueryVo queryParams, ProcessForm processForm, String tableName) {
        int pageNum = queryParams.getPageNum().intValue();
        int pageSize = queryParams.getPageSize().intValue();
        List<BTCarGetoutLogs> result = Lists.newArrayList();
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
        //并添加了多个查询条件。must 表示必须匹配的条件，mustNot 表示禁止匹配的条件，should 表示应该匹配的条件。你可以根据需要自由组合这些查询条件。
        for (ConditionVo queryParam : queryParams.getQueryParams()) {
            if (com.jinw.utils.StringUtils.isNotBlank(queryParam.getFieldName()) && queryParam.getFieldName().equals("PLATE_NO") &&
                    ObjectUtil.isNotEmpty(queryParam.getFieldValue())) {
                MatchPhrasePrefixQueryBuilder matchQueryBuilder1 = QueryBuilders.matchPhrasePrefixQuery("plateNo", queryParam.getFieldValue());
                // 添加到布尔查询的 should 子句中
                boolQuery.must(matchQueryBuilder1);
                break;
            }
        }
        for (ConditionVo queryParam : queryParams.getQueryParams()) {
            if (com.jinw.utils.StringUtils.isNotBlank(queryParam.getFieldName()) && queryParam.getFieldName().equals("CROSS_TIME") &&
                    ObjectUtil.isNotEmpty(queryParam.getFieldValue())) {
                WildcardQueryBuilder wildcardQuery = QueryBuilders.wildcardQuery("crossTime", "*" + queryParam.getFieldValue().toString() + "*");                // 添加到布尔查询的 should 子句中
                boolQuery.must(wildcardQuery);
                break;
            }
        }
        sourceBuilder.query(boolQuery);
        Long count = ESUtils.selectByCount("b_t_car_getout_logs", sourceBuilder);

        // 设置排序规则
        sourceBuilder.sort(SortBuilders.fieldSort("crossTime").order(SortOrder.DESC));
        List<Map<String, Object>> list = ESUtils.selectByPage("b_t_car_getout_logs", sourceBuilder, pageNum, pageSize);

        for (Map<String, Object> map : list) {
            Map<String, Object> filteredMap = map.entrySet().stream()
                    .filter(entry -> entry.getValue() != null && StringUtils.isNotBlank(entry.getValue().toString()) && !entry.getValue().equals("null"))
                    .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue));
            BTCarGetoutLogs peopleInoutLogs = BeanUtil.mapToBean(filteredMap, BTCarGetoutLogs.class, false, CopyOptions.create().ignoreNullValue());
            result.add(peopleInoutLogs);
        }
        int totalPage = (int) Math.ceil((double) count / pageSize);
        PageInfo<BTCarGetoutLogs> pageInfo = new PageInfo<>(pageNum, pageSize, totalPage);
        pageInfo.setRecords(result);
        return pageInfo;
    }

如果使用DISTINCT关键字后仍然存在相同的ID返回，有几种可能的原因：

数据不同： 即使ID相同，其他列的数据可能不同，因此在结果集中仍然会出现相同的ID。

NULL 值： 如果 ID 列包含 NULL 值，DISTINCT 关键字会将它们视为不同的值，因此可能会导致相同的 ID 出现在结果集中。

数据类型不匹配： 如果ID列是一个字符串类型的列，并且数据在存储时包含了空格或者大小写不同，那么在使用DISTINCT关键字时，这些看似相同的ID会被视为不同的值。

使用联合查询： 如果在查询中使用了联合查询（如UNION），那么DISTINCT将会对整个结果集去重，而不是单独对某一列去重，这可能导致看似相同的ID出现在结果中。

import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.script.Script;
import org.elasticsearch.script.ScriptType;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.Collections;

// 创建一个脚本，用于解析时间字符串并检查小时是否等于指定的小时
Script script = new Script(
    ScriptType.INLINE,
    "painless",
    "def formatter = DateTimeFormatter.ofPattern('yyyy-MM-dd HH:mm:ss');\n" +
    "def dateTime = LocalDateTime.parse(doc['eventTime'].value, formatter);\n" +
    "if (dateTime == null) {\n" +
    "    logger.error('Failed to parse eventTime value: ' + doc['eventTime'].value);\n" +
    "}\n" +
    "return dateTime.getHour() == Integer.valueOf(params.hour);",
    Collections.singletonMap("hour", "00") // 设置参数值为字符串类型的 "00"
);

// 创建一个脚本查询，匹配指定小时的数据
QueryBuilder scriptQuery = QueryBuilders.scriptQuery(script);

// 将脚本查询与其他条件组合
QueryBuilder finalQuery = QueryBuilders.boolQuery()
    .must(QueryBuilders.termQuery("in_out_type", "1")) // 添加其他条件，例如匹配in_out_type为1的数据
    .must(scriptQuery);

// 现在你可以使用finalQuery来执行你的Elasticsearch查询