与 mget 可以使我们一次取回多个文档同样的方式，
bulk API 允许在单个步骤中进行多次 create 、 index 、 update 或 delete 请求。
如果你需要索引一个数据流比如日志事件，它可以排队和索引数百或数千批次。
bulk 与其他的请求体格式稍有不同，如下所示：
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
...这种格式类似一个有效的单行 JSON 文档 流 ，它通过换行符(\n)连接到一起。注意两个要点：
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每行一定要以换行符(
\n)结尾， 包括最后一行 。这些换行符被用作一个标记，可以有效分隔行。 -
这些行不能包含未转义的换行符，因为他们将会对解析造成干扰。这意味着这个 JSON 不 能使用 pretty 参数打印。
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Tip
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在 [bulk-format] 中， 我们解释为什么 bulk API 使用这种格式。
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action/metadata 行指定 哪一个文档 做 什么操作 。
action 必须是以下选项之一:
create-
如果文档不存在，那么就创建它。详情请见 [create-doc]。
index-
创建一个新文档或者替换一个现有的文档。详情请见 [index-doc] 和 [update-doc]。
update-
部分更新一个文档。详情请见 [partial-updates]。
delete-
删除一个文档。详情请见 [delete-doc]。
metadata 应该指定被索引、创建、更新或者删除的文档的 _index 、 _type 和 _id 。
例如，一个 delete 请求看起来是这样的：
{ "delete": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}request body 行由文档的 _source 本身组成—文档包含的字段和值。它是 index 和 create 操作所必需的，这是有道理的：你必须提供文档以索引。
它也是 update 操作所必需的，并且应该包含你传递给 update API 的相同请求体： doc 、 upsert 、 script 等等。
删除操作不需要 request body 行。
{ "create": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}
{ "title": "My first blog post" }如果不指定 _id ，将会自动生成一个 ID ：
{ "index": { "_index": "website", "_type": "blog" }}
{ "title": "My second blog post" }为了把所有的操作组合在一起，一个完整的 bulk 请求 有以下形式:
POST /_bulk
{ "delete": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }} (1)
{ "create": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}
{ "title": "My first blog post" }
{ "index": { "_index": "website", "_type": "blog" }}
{ "title": "My second blog post" }
{ "update": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123", "_retry_on_conflict" : 3} }
{ "doc" : {"title" : "My updated blog post"} } (2)-
请注意
delete动作不能有请求体,它后面跟着的是另外一个操作。 -
谨记最后一个换行符不要落下。
这个 Elasticsearch 响应包含 items 数组，这个数组的内容是以请求的顺序列出来的每个请求的结果。
{
"took": 4,
"errors": false, (1)
"items": [
{ "delete": {
"_index": "website",
"_type": "blog",
"_id": "123",
"_version": 2,
"status": 200,
"found": true
}},
{ "create": {
"_index": "website",
"_type": "blog",
"_id": "123",
"_version": 3,
"status": 201
}},
{ "create": {
"_index": "website",
"_type": "blog",
"_id": "EiwfApScQiiy7TIKFxRCTw",
"_version": 1,
"status": 201
}},
{ "update": {
"_index": "website",
"_type": "blog",
"_id": "123",
"_version": 4,
"status": 200
}}
]
}-
所有的子请求都成功完成。
每个子请求都是独立执行，因此某个子请求的失败不会对其他子请求的成功与否造成影响。
如果其中任何子请求失败，最顶层的 error 标志被设置为 true ，并且在相应的请求报告出错误明细：
POST /_bulk
{ "create": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}
{ "title": "Cannot create - it already exists" }
{ "index": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}
{ "title": "But we can update it" }在响应中，我们看到 create 文档 123 失败，因为它已经存在。但是随后的 index 请求，也是对文档 123 操作，就成功了：
{
"took": 3,
"errors": true, (1)
"items": [
{ "create": {
"_index": "website",
"_type": "blog",
"_id": "123",
"status": 409, (2)
"error": "DocumentAlreadyExistsException (3)
[[website][4] [blog][123]:
document already exists]"
}},
{ "index": {
"_index": "website",
"_type": "blog",
"_id": "123",
"_version": 5,
"status": 200 (4)
}}
]
}-
一个或者多个请求失败。
-
这个请求的HTTP状态码报告为
409 CONFLICT。 -
解释为什么请求失败的错误信息。
-
第二个请求成功，返回 HTTP 状态码
200 OK。
这也意味着 bulk 请求不是原子的： 不能用它来实现事务控制。每个请求是单独处理的，因此一个请求的成功或失败不会影响其他的请求。
也许你正在批量索引日志数据到相同的 index 和 type 中。
但为每一个文档指定相同的元数据是一种浪费。相反，可以像 mget API 一样，在 bulk 请求的 URL 中接收默认的 /_index 或者 /_index/_type ：
POST /website/_bulk
{ "index": { "_type": "log" }}
{ "event": "User logged in" }你仍然可以覆盖元数据行中的 _index 和 _type , 但是它将使用 URL 中的这些元数据值作为默认值：
POST /website/log/_bulk
{ "index": {}}
{ "event": "User logged in" }
{ "index": { "_type": "blog" }}
{ "title": "Overriding the default type" }整个批量请求都需要由接收到请求的节点加载到内存中，因此该请求越大，其他请求所能获得的内存就越少。 批量请求的大小有一个最佳值，大于这个值，性能将不再提升，甚至会下降。 但是最佳值不是一个固定的值。它完全取决于硬件、文档的大小和复杂度、索引和搜索的负载的整体情况。
幸运的是，很容易找到这个 最佳点 ：通过批量索引典型文档，并不断增加批量大小进行尝试。 当性能开始下降，那么你的批量大小就太大了。一个好的办法是开始时将 1,000 到 5,000 个文档作为一个批次, 如果你的文档非常大，那么就减少批量的文档个数。
密切关注你的批量请求的物理大小往往非常有用，一千个 1KB 的文档是完全不同于一千个 1MB 文档所占的物理大小。 一个好的批量大小在开始处理后所占用的物理大小约为 5-15 MB。