1、批量查询的好处

就是一条一条的查询，比如说要查询100条数据，那么就要发送100次网络请求，这个开销还是很大的

如果进行批量查询的话，查询100条数据，就只要发送1次网络请求，网络请求的性能开销缩减100倍

mget的语法

mget批量查询

GET /_mget

{

"docs" : [

{

"_index" : "test_index",

"_type" :  "test_type",

"_id" :    1

},

{

"_index" : "test_index",

"_type" :  "test_type",

"_id" :    2

}

]

}

{

"docs": [

{

"_index": "test_index",

"_type": "test_type",

"_id": "1",

"_version": 2,

"found": true,

"_source": {

"test_field1": "test field1",

"test_field2": "test field2"

}

},

{

"_index": "test_index",

"_type": "test_type",

"_id": "2",

"_version": 1,

"found": true,

"_source": {

"test_content": "my test"

}

}

]

}

（3）如果查询的document是一个index下的不同type种的话

GET /test_index/_mget

{

"docs" : [

{

"_type" :  "test_type",

"_id" :    1

},

{

"_type" :  "test_type",

"_id" :    2

}

]

}

（4）如果查询的数据都在同一个index下的同一个type下，最简单了

GET /test_index/test_type/_mget

{

"ids": [1, 2]

}

3、mget的重要性

可以说mget是很重要的，一般来说，在进行查询的时候，如果一次性要查询多条数据的话，那么一定要用batch批量操作的api

尽可能减少网络开销次数，可能可以将性能提升数倍，甚至数十倍，非常非常之重要

bulk语法

POST /_bulk

{ "delete": { "_index": "test_index", "_type": "test_type", "_id": "3" }}

{ "create": { "_index": "test_index", "_type": "test_type", "_id": "12" }}

{ "test_field":    "test12" }

{ "index":  { "_index": "test_index", "_type": "test_type", "_id": "2" }}

{ "test_field":    "replaced test2" }

{ "update": { "_index": "test_index", "_type": "test_type", "_id": "1", "_retry_on_conflict" : 3} }

{ "doc" : {"test_field2" : "bulk test1"} }

每一个操作要两个json串，语法如下：

{"action": {"metadata"}}

{"data"}

举例，比如你现在要创建一个文档，放bulk里面，看起来会是这样子的：

{"index": {"_index": "test_index", "_type", "test_type", "_id": "1"}}

{"test_field1": "test1", "test_field2": "test2"}

有哪些类型的操作可以执行呢？

（1）delete：删除一个文档，只要1个json串就可以了

{ "delete": { "_index": "test_index", "_type": "test_type", "_id": "3" }}

（2）create：PUT /index/type/id/_create，强制创建

{ "create": { "_index": "test_index", "_type": "test_type", "_id": "12" }}

{ "test_field":    "test12" }

（3）index：普通的put操作，可以是创建文档，也可以是全量替换文档

{ "index":  { "_index": "test_index", "_type": "test_type", "_id": "2" }}

{ "test_field":    "replaced test2" }

（4）update：执行的partial update操作

{ "update": { "_index": "test_index", "_type": "test_type", "_id": "1", "_retry_on_conflict" : 3} }

{ "doc" : {"test_field2" : "bulk test1"} }

注意：

bulk操作中，任意一个操作失败，是不会影响其他的操作的，但是在返回结果里，会告诉你异常日志。bulk request会加载到内存里，如果太大的话，性能反而会下降，因此需要反复尝试一个最佳的bulk size。一般从1000~5000条数据开始，尝试逐渐增加。另外，如果看大小的话，最好是在5~15MB之间。

multi-index和multi-type搜索模式

告诉你如何一次性搜索多个index和多个type下的数据

/_search：所有索引，所有type下的所有数据都搜索出来

/index1/_search：指定一个index，搜索其下所有type的数据

/index1,index2/_search：同时搜索两个index下的数据

/test1_*,test2_*/_search：按照通配符去匹配多个索引

/index1/type1/_search：搜索一个index下指定的type的数据

/index1/type1,type2/_search：可以搜索一个index下多个type的数据

/index1,index2/type1,type2/_search：搜索多个index下的多个type的数据

/_all/type1,type2/_search：_all，可以代表搜索所有index下的指定type的数据

分页搜索

将这9条数据分成3页，每一页是3条数据

GET /test_index/test_type/_search?from=0&size=3