1. 插入数据

现在我们如果有大量的文档（例如10000000万条文档）需要写入es 的某条索引中，该怎么办呢？

1.1 顺序插入

import time
from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch()def timer(func):def wrapper(*args, **kwargs):start = time.time()res = func(*args, **kwargs)print('共耗时约 {:.2f} 秒'.format(time.time() - start))return resreturn wrapper@timer
def create_data():""" 写入数据 """for line in range(100):es.index(index='s2', doc_type='doc', body={'title': line})if __name__ == '__main__':create_data()   # 执行结果大约耗时 7.79 秒

1.2 批量插入

import time
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helperses = Elasticsearch()def timer(func):def wrapper(*args, **kwargs):start = time.time()res = func(*args, **kwargs)print('共耗时约 {:.2f} 秒'.format(time.time() - start))return resreturn wrapper@timer
def create_data():""" 写入数据 """for line in range(100):es.index(index='s2', doc_type='doc', body={'title': line})@timer
def batch_data():""" 批量写入数据 """action = [{"_index": "s2","_type": "doc","_source": {"title": i}} for i in range(10000000)]helpers.bulk(es, action)if __name__ == '__main__':# create_data()batch_data()  # MemoryError

我们通过elasticsearch模块导入helper，通过helper.bulk来批量处理大量的数据。首先我们将所有的数据定义成字典形式，各字段含义如下：

• _index对应索引名称，并且该索引必须存在。
• _type对应类型名称。
• _source对应的字典内，每一篇文档的字段和值，可有有多个字段。

首先将每一篇文档（组成的字典）都整理成一个大的列表，然后，通过helper.bulk(es, action)将这个列表写入到es对象中。
然后，这个程序要执行的话——你就要考虑，这个一千万个元素的列表，是否会把你的内存撑爆（MemoryError）！很可能还没到没到写入es那一步，却因为列表过大导致内存错误而使写入程序崩溃！很不幸，我的程序报错了。下图是我在生成列表的时候，观察任务管理器的进程信息，可以发现此时Python消耗了大量的系统资源，而运行es实例的Java虚拟机却没什么变动。

解决办法是什么呢？我们可以分批写入，比如我们一次生成长度为一万的列表，再循环着去把一千万的任务完成。这样， Python和Java虚拟机达到负载均衡。

下面的示例测试10万条数据分批写入的速度

import time
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helperses = Elasticsearch()def timer(func):def wrapper(*args, **kwargs):start = time.time()res = func(*args, **kwargs)print('共耗时约 {:.2f} 秒'.format(time.time() - start))return resreturn wrapper
@timer
def batch_data():""" 批量写入数据 """# 分批写# for i in range(1, 10000001, 10000):#     action = [{#         "_index": "s2",#         "_type": "doc",#         "_source": {#             "title": k#         }#     } for k in range(i, i + 10000)]#     helpers.bulk(es, action)# 使用生成器for i in range(1, 100001, 1000):action = ({"_index": "s2","_type": "doc","_source": {"title": k}} for k in range(i, i + 1000))helpers.bulk(es, action)if __name__ == '__main__':# create_data()batch_data()	# 耗时 93.53 s

1.3 批量插入优化

采用 Python 生成器

import time
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helperses = Elasticsearch()def timer(func):def wrapper(*args, **kwargs):start = time.time()res = func(*args, **kwargs)print('共耗时约 {:.2f} 秒'.format(time.time() - start))return resreturn wrapper
@timer
def gen():""" 使用生成器批量写入数据 """action = ({"_index": "s2","_type": "doc","_source": {"title": i}} for i in range(100000))helpers.bulk(es, action)if __name__ == '__main__':# create_data()# batch_data()gen()		# 约90s

参考文章：https://www.cnblogs.com/Neeo/articles/10788573.html