ElasticSearch基础之批量操作(mget+mbulk)

　　在前面的演示中，我们都是基于一次http查询，每次查询都要建立http的三次握手请求，这样比较耗费性能！因此ES给我们提供了基本的批量查询功能，例如如下的查询，注意里面的index是可以任意指明的，不需要都一致

【01】批量查询之_mget操作,如下查询表示指定同时查询索引testdb下的两个type(job1和job2)里面的数据：注意我们可以在这里指定不同的索引，例如testdb1,testdb2;另外这里要指定doc关键词，表示我查询的是一个文档：

【02】查询同一个index下面不同type的数据，我们直接在url地址中先指明index为testdb，然后在里面就不用指明了：

【03】如果连type都是一样的，那就只需要查询id了，依然不要忘记使用doc关键词

我们还可以基于上面的情形继续简写，下面这种写法就更加简便了

需要注意的是：上面使用docs指定时，它对应的value是一个数组，数组里面的每个元素都是字典。

【04】ES的bulk批量操作来看看网络上的一张截图：

相当于就是使用了元数据来完成数据的批量导入，每导入一条数据，由两行构成，一条是元信息，另一条是数据行，来看看笔者实际的例子：

注意上面的数据格式一定要做成一行，不要优化成json数据格式

示例1：使用POST来完成bulk操作演示：蓝色的为元数据信息：

{"index":{"_index": "lagou", "_type": "job", "_id":"1"}}
{"title": "python爬虫开发工程师","salary_min": 15000,"city": "北京","company":{"name": "百度","company_adr": "北京市软件园3栋"},"publish_date": "2017-4-16","comments":14}
{"index":{"_index": "lagou", "_type": "job2", "_id":"2"}}
{"title": "python django开发工程师","salary_min": 30000,"city": "成都","company":{"name": "","company_adr": "杭州软件园3栋"},"publish_date": "2017-4-16","comments":55}

运行截图如下所示：记住在上面使用POST _bulk

我们去head插件中看看，可以看到它自动为我们创建了所以index,而且还插入了两条数据：

注意事项：

关于bulk操作的解说：
1.第一行是操作，例如index操作，后面的value是元数据，指明index操作是针对哪个索引，哪个type,哪个id进行的；
2.第二行才是数据但是要注意的是delete操作只有一行数据，因为只需要提供一个id即可下面的create操作和update操作都是两行数据。

示例如下：

转载于:https://www.cnblogs.com/pyspark/p/8717300.html

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