求es查询优化方法

集群现在5个master、3个client、8个data，master和client都是16核cpu、data是8核cpu，都开了超线程，内存都128G，jvm内存xms和xmx都设置30G。elasticsearch.yml见附件。
索引按小时分表，每个索引是5千万-1.2亿条记录，每条记录30个字段。索引会预先建立好mapping，语句如下：
curl -XPUT "http://node1:9200/transcode_2018071401" -d '{"settings" : {"number_of_shards" : 5,"number_of_replicas" : 1,  "index.refresh_interval":"30s","index.translog.sync_interval":"5s","index.translog.flush_threshold_size":"4096mb", "index.translog.durability": "async","index.unassigned.node_left.delayed_timeout":"5m"},"aliases":{"transcode_20180714":{},"transcode_201807":{}},"mappings":{"data":{"properties":{"time":{"type":"integer"},"pkgCount":{"type":"integer"},"bytesNum":{"type":"integer"},"stream_id":{"type":"keyword","norms": false}}}}}' -H "Content-type:application/json"
 
用java程序多线程并行插入数据，插入时指定了routing，值为stream_id字段的值，每秒大概2.5w条数据。
 
现在需要查询某个时间段内，按照字段stream_id和ip字段的int_ip（ip为struct结构）的值过滤，返回大量的数据（因为前端要用折线图展示，得一下子返回全量数据），查最近两三个小时的数，大概有10000条吧。
 
目前的处理方式是，在代码里，根据时间段，找到对应的几个小时索引，然后一个索引一个请求 curl node1:9200/_search/ xxx ，多个请求同时发出，并行查询，再对返回的多个结果进行汇总。查询的时候按stream_id字段值路由，请求语句如下：
curl "http://node1:9200/transcode_20 ... ot%3B -X GET -H "Content-type:application/json" -d '{"size":"1001","query":{"bool":{"filter":{"bool":{"must":[{"term":{"stream_id":"jcd9734d813ad"}},{"term":{"ip.int_ip":-776921847}},{"range":{"time":{"from":1531647004,"to":null}}}]}}}},"_source":{"includes":["ip","time","pkgCount","bytesNum"]},"sort":[{"_doc":{"order":"asc"}}]}'
第一次拉取，返回的数据都是几百条的情况下，耗时慢的要十几秒，快的几百毫秒
 
然后拿到一批返回的_scroll_id，
同样对这批_scroll_id并行使用：
curl "http://node1:9200/_search/scroll" -X GET -H "Content-type:application/json" -d \'{"scroll":"30s","scroll_id":"'.$scrollId.'"}\''
查询，再对返回的_scroll_id并行查询，直到拉完数据。
这步的速度也不稳定，一次拉取有的时候只要几百毫秒，有的时候要一两秒。
 
跪求优化建议