python elasticsearch bulk_Elasticsearch —— bulk批量导入数据

在使用Elasticsearch的时候，一定会遇到这种场景——希望批量的导入数据，而不是一条一条的手动导入。那么此时，就一定会需要bulk命令！

更多内容参考我整理的Elk教程

bulk批量导入

批量导入可以合并多个操作，比如index,delete,update,create等等。也可以帮助从一个索引导入到另一个索引。

语法大致如下；

action_and_meta_data\n

optional_source\n

action_and_meta_data\n

optional_source\n

....

action_and_meta_data\n

optional_source\n

需要注意的是，每一条数据都由两行构成(delete除外)，其他的命令比如index和create都是由元信息行和数据行组成，update比较特殊它的数据行可能是doc也可能是upsert或者script,如果不了解的朋友可以参考前面的update的翻译。

注意，每一行都是通过\n回车符来判断结束，因此如果你自己定义了json，千万不要使用回车符。不然_bulk命令会报错的！

一个小例子

比如我们现在有这样一个文件，data.json：

{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "type1", "_id" : "1" } }

{ "field1" : "value1" }

它的第一行定义了_index，_type，_id等信息；第二行定义了字段的信息。

然后执行命令：

curl -XPOST localhost:9200/_bulk --data-binary @data.json

就可以看到已经导入进去数据了。

对于其他的index,delete,create,update等操作也可以参考下面的格式：

{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "type1", "_id" : "1" } }

{ "field1" : "value1" }

{ "delete" : { "_index" : "test", "_type" : "type1", "_id" : "2" } }

{ "create" : { "_index" : "test", "_type" : "type1", "_id" : "3" } }

{ "field1" : "value3" }

{ "update" : {"_id" : "1", "_type" : "type1", "_index" : "index1"} }

{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

在Url中设置默认的index和type

如果在路径中设置了index或者type，那么在JSON中就不需要设置了。如果在JSON中设置，会覆盖掉路径中的配置。

比如上面的例子中，文件中定义了索引为test,类型为type1；而我们在路径中定义了默认的选项，索引为test333,类型为type333。执行命令后，发现文件中的配置会覆盖掉路径中的配置。这样也提供了统一的默认配置以及个性化的特殊配置的需求。

其他

由于bulk是一次性提交很多的命令，它会把这些数据都发送到一个节点，然后这个节点解析元数据(index或者type或者id之类的)，然后分发给其他的节点的分片，进行操作。

由于很多命令执行后，统一的返回结果，因此数据量可能会比较大。这个时候如果使用的是chunk编码的方式，分段进行传输，可能会造成一定的延迟。因此还是对条件在客户端进行一定的缓冲，虽然bulk提供了批处理的方法，但是也不能给太大的压力！

最后要说一点的是，Bulk中的操作执行成功与否是不影响其他的操作的。而且也没有具体的参数统计，一次bulk操作，有多少成功多少失败。

扩展：在Logstash中，传输的机制其实就是bulk，只是他使用了Buffer,如果是服务器造成的访问延迟可能会采取重传，其他的失败就只丢弃了....