与mget能同时允许帮助我们获取多个文档相同，bulk API可以帮助我们同时完成执行多个请求，比如：create，index, update以及delete。当你在处理类似于log等海量数据的时候，你就可以一下处理成百上千的请求，这个操作将会极大提高效率。
bulk的请求主体的格式稍微有些不同：
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
...
这种格式就类似于一个用"\n"字符来连接的单行json一样。下面是两点注意事项：
每一行都结尾处都必须有换行字符"\n"，最后一行也要有。这些标记可以有效地分隔每行。
这些行里不能包含非转义字符，以免干扰数据的分析 — — 这也意味着JSON不能是pretty-printed样式。
action/metadata 行指定了将要在哪个文档中执行什么操作。
其中action必须是index, create, update或者delete。metadata 需要指明需要被操作文档的_index, _type以及_id，例如删除命令就可以这样填写：
{ "delete": { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "1" }}
在你进行index以及create操作时，request body 行必须要包含文档的_source数据——也就是文档的所有内容。
同样，在执行update API: doc, upsert,script的时候，也需要包含相关数据。而在删除的时候就不需要request body行。
{ "create": { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "123" }}
{ "title": "My first blog post" }
如果没有指定_id，那么系统就会自动生成一个ID：
{ "index": { "_index": "megacorp", "_type": "employee" }}
{ "title": "My second blog post" }
完成以上所有请求的bulk如下：
curl -XPOST "http://localhost:9200/_bulk?pretty" -d '
{ "delete": { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "123" }} <1>
{ "create": { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "123" }}
{ "title": "My first bulk demo" }
{ "index": { "_index": "megacorp", "_type": "employee" }}
{ "title": "My second bulk demo" }
{ "update": { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "123", "_retry_on_conflict" : 3} }
{ "doc" : {"title" : "My updated bulk demo"} } <2> '
注意delete操作是如何处理request body的,你可以在它之后直接执行新的操作。
请记住最后有换行符
Elasticsearch会返回含有items的列表、它的顺序和我们请求的顺序是相同的：
{
"took" : 23,
"errors" : false,
"items" : [
{
"delete" : {
"found" : true,
"_index" : "megacorp",
"_type" : "employee",
"_id" : "123",
"_version" : 3,
"result" : "deleted",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"status" : 200
}
},
{
"create" : {
"_index" : "megacorp",
"_type" : "employee",
"_id" : "123",
"_version" : 4,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"created" : true,
"status" : 201
}
},
{
"index" : {
"_index" : "megacorp",
"_type" : "employee",
"_id" : "AVpk5cudosJrEdXVKk5W",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"created" : true,
"status" : 201
}
}
]
}
所有的请求都被成功执行。
每一个子请求都会被单独执行，所以一旦有一个子请求失败了，并不会影响到其他请求的成功执行。如果一旦出现失败的请求，error就会变为true，详细的错误信息也会出现在返回内容的下方：
curl -XPOST "http://localhost:9200/_bulk?pretty" -d '
{ "delete": { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "123" }} <1>
{ "create": { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "123" }}
{ "title": "My first bulk demo" }
请求中的create操作失败，因为123已经存在，但是之后针对文档123的index操作依旧被成功执行：
{
"took" : 14,
"errors" : false,
"items" : [
{
"delete" : {
"found" : true,
"_index" : "megacorp",
"_type" : "employee",
"_id" : "123",
"_version" : 5,
"result" : "deleted",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"status" : 200
}
}
]
}
至少有一个请求错误发生。
这条请求的状态码为409 CONFLICT。
错误信息解释了导致错误的原因。
第二条请求的状态码为200 OK。
这也更好地解释了bulk请求是独立的，每一条的失败与否 都不会影响到其他的请求。
整个数据将会被处理它的节点载入内存中，所以如果请求量很大的话，留给其他请求的内存空间将会很少。bulk应该有一个最佳的限度。超过这个限制后，性能不但不会提升反而可能会造成宕机。
最佳的容量并不是一个确定的数值，它取决于你的硬件，你的文档大小以及复杂性，你的索引以及搜索的负载。幸运的是，这个平衡点 很容易确定：
试着去批量索引越来越多的文档。当性能开始下降的时候，就说明你的数据量太大了。一般比较好初始数量级是1000到5000个文档，或者你的文档很大，你就可以试着减小队列。 有的时候看看批量请求的物理大小是很有帮助的。1000个1KB的文档和1000个1MB的文档的差距将会是天差地别的。比较好的初始批量容量是5-15MB。
