在使用Elasticsearch的時候，一定會遇到這種場景——希望批量的導入數據，而不是一條一條的手動導入。那麼此時，就一定會需要bulk命令！ 更多內容參考 "我整理的Elk教程" bulk批量導入 批量導入可以合併多個操作，比如index,delete,update,create等等。也可以幫助 ...
在使用Elasticsearch的時候，一定會遇到這種場景——希望批量的導入數據，而不是一條一條的手動導入。那麼此時，就一定會需要bulk命令！
更多內容參考我整理的Elk教程
bulk批量導入
批量導入可以合併多個操作，比如index,delete,update,create等等。也可以幫助從一個索引導入到另一個索引。
語法大致如下；
action_and_meta_data\n
optional_source\n
action_and_meta_data\n
optional_source\n
....
action_and_meta_data\n
optional_source\n需要註意的是，每一條數據都由兩行構成（delete除外），其他的命令比如index和create都是由元信息行和數據行組成，update比較特殊它的數據行可能是doc也可能是upsert或者script,如果不瞭解的朋友可以參考前面的update的翻譯。
註意，每一行都是通過\n回車符來判斷結束，因此如果你自己定義了json，千萬不要使用回車符。不然_bulk命令會報錯的！
一個小例子
比如我們現在有這樣一個文件，data.json：
{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "type1", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }它的第一行定義了_index，_type，_id等信息；第二行定義了欄位的信息。
然後執行命令：
curl -XPOST localhost:9200/_bulk --data-binary @data.json就可以看到已經導入進去數據了。
對於其他的index,delete,create,update等操作也可以參考下麵的格式：
{ "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中設置預設的index和type
如果在路徑中設置了index或者type，那麼在JSON中就不需要設置了。如果在JSON中設置，會覆蓋掉路徑中的配置。
比如上面的例子中，文件中定義了索引為test,類型為type1；而我們在路徑中定義了預設的選項，索引為test333,類型為type333。執行命令後，發現文件中的配置會覆蓋掉路徑中的配置。這樣也提供了統一的預設配置以及個性化的特殊配置的需求。
其他
由於bulk是一次性提交很多的命令，它會把這些數據都發送到一個節點，然後這個節點解析元數據（index或者type或者id之類的），然後分發給其他的節點的分片，進行操作。
由於很多命令執行後，統一的返回結果，因此數據量可能會比較大。這個時候如果使用的是chunk編碼的方式，分段進行傳輸，可能會造成一定的延遲。因此還是對條件在客戶端進行一定的緩衝，雖然bulk提供了批處理的方法，但是也不能給太大的壓力！
最後要說一點的是，Bulk中的操作執行成功與否是不影響其他的操作的。而且也沒有具體的參數統計，一次bulk操作，有多少成功多少失敗。
擴展：在Logstash中，傳輸的機制其實就是bulk，只是他使用了Buffer,如果是伺服器造成的訪問延遲可能會採取重傳，其他的失敗就只丟棄了....
