索引一些文档

集群启动并运行后，就可以为某些数据建立索引了。Elasticsearch有多种摄取选项，但最终它们都做同样的事情：将JSON文档放入Elasticsearch索引中。

您可以通过一个简单的PUT请求直接执行此操作，该请求指定要添加文档的索引，唯一的文档ID以及一对或多对"field": "value"在请求正文中：

PUT /customer/_doc/1
{
  "name": "John Doe"
}

如果该请求customer尚不存在，该请求将自动创建该索引，添加ID为的新文档1，并存储该name字段并为其建立索引。

由于这是一个新文档，因此响应显示该操作的结果是创建了该文档的版本1：

{
  "_index" : "customer",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 2,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 26,
  "_primary_term" : 4
}

可以从群集中的任何节点立即使用新文档。您可以使用指定其文档ID的GET请求检索它：

GET /customer/_doc/1

该响应表明找到了具有指定ID的文档，并显示了已索引的原始源字段。

{
  "_index" : "customer",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 26,
  "_primary_term" : 4,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name": "John Doe"
  }
}

批量索引文档

如果您有很多要编制索引的文档，则可以使用批量API批量提交。使用批量处理批处理文档操作比单独提交请求要快得多，因为它可以最大程度地减少网络往返次数。

最佳批处理大小取决于许多因素：文档大小和复杂性，索引编制和搜索负载以及群集可用的资源。一个好的起点是批处理1,000至5,000个文档，总有效负载在5MB至15MB之间。从那里，您可以尝试找到最佳位置。

要将一些数据导入Elasticsearch，您可以开始搜索和分析：

1. 下载accounts.json样本数据集。此随机生成的数据集中的文档代表具有以下信息的用户帐户：

    {
        "account_number": 0,
        "balance": 16623,
        "firstname": "Bradshaw",
        "lastname": "Mckenzie",
        "age": 29,
        "gender": "F",
        "address": "244 Columbus Place",
        "employer": "Euron",
        "email": "[e-mail]",
        "city": "Hobucken",
        "state": "CO"
    }

2. bank使用以下_bulk请求将帐户数据索引到索引中：

    curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST "localhost:9200/bank/_bulk?pretty&refresh" --data-binary "@accounts.json"
    curl "localhost:9200/_cat/indices?v"

   响应表明成功索引了1,000个文档。

    health status index uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
    yellow open   bank  l7sSYV2cQXmu6_4rJWVIww   5   1       1000            0    128.6kb        128.6kb