一：mget批量处理
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
2、mget的语法
（1）一条一条的查询
GET /test_index/test_type/1
GET /test_index/test_type/2
（2）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
二、bulk语法
1、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
（2）create：PUT /index/type/id/_create，强制创建
（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
（4）update：执行的partial update操作
bulk api对json的语法，有严格的要求，每个json串不能换行，只能放一行，同时一个json串和一个json串之间，必须有一个换行
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "json_e_o_f_exception",
"reason": "Unexpected end-of-input: expected close marker for Object (start marker at [Source: org.elasticsearch.transport.netty4.ByteBufStreamInput@5a5932cd; line: 1, column: 1])\n at [Source: org.elasticsearch.transport.netty4.ByteBufStreamInput@5a5932cd;
line: 1, column: 3]"
}
],
"type": "json_e_o_f_exception",
"reason": "Unexpected end-of-input: expected close marker for Object (start marker at [Source: org.elasticsearch.transport.netty4.ByteBufStreamInput@5a5932cd; line: 1, column: 1])\n at [Source: org.elasticsearch.transport.netty4.ByteBufStreamInput@5a5932cd;
line: 1, column: 3]"
},
"status": 500
}
{
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
POST /test_index/_bulk
{ "delete": { "_type": "test_type", "_id": "3" }}
{ "create": { "_type": "test_type", "_id": "12" }}
{ "test_field": "test12" }
{ "index": { "_type": "test_type" }}
{ "test_field": "auto-generate id test" }
{ "index": { "_type": "test_type", "_id": "2" }}
{ "test_field": "replaced test2" }
{ "update": { "_type": "test_type", "_id": "1", "_retry_on_conflict" : 3} }
{ "doc" : {"test_field2" : "bulk test1"} }
POST /test_index/test_type/_bulk
{ "delete": { "_id": "3" }}
{ "create": { "_id": "12" }}
{ "test_field": "test12" }
{ "index": { }}
{ "test_field": "auto-generate id test" }
{ "index": { "_id": "2" }}
{ "test_field": "replaced test2" }
{ "update": { "_id": "1", "_retry_on_conflict" : 3} }
{ "doc" : {"test_field2" : "bulk test1"} }
2、bulk size最佳大小
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。