bulk操作也就是说，一个数据的存在不会影响其它数据的返回
在Elasticsearch 中，支持批量的插入、修改、删除操作，都是通过 bulk 的 api 完成的。
请求格式如下：（请求格式不同寻常）
{ action: { metadata }}
{ request body }
{ action: { metadata }}
{ request body }
...
批量插入数据：
{"create":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":2001}}
{"id":2001,"name":"name1","age": 20,"sex": "男"}
{"create":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":2002}}
{"id":2002,"name":"name2","age": 20,"sex": "男"}
{"create":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":2003}}
{"id":2003,"name":"name3","age": 20,"sex": "男"}
注意最后一行的回车：
批量删除：
{"delete":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":2001}}
{"delete":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":2002}}
{"delete":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":2003}}
由于 delete 没有请求体，所以 action 的下一行直接就是下一个 action。
其他操作就类似了。一次请求多少性能最高？
- 整个批量请求需要被加载到接受我们请求节点的内存里，所以请求越大，给其它请求可用的内存就越小。有一 个最佳的bulk请求大小。超过这个大小，性能不再提升而且可能降低。
- 最佳大小，当然并不是一个固定的数字。它完全取决于你的硬件、你文档的大小和复杂度以及索引和搜索的负 载。
- 幸运的是，这个最佳点(sweetspot)还是容易找到的：试着批量索引标准的文档，随着大小的增长，当性能开始 降低，说明你每个批次的大小太大了。开始的数量可以在1000~5000个文档之间，如果你的文档非常大，可以使用较小的批次。
- 通常着眼于你请求批次的物理大小是非常有用的。一千个 1kB 的文档和一千个 1MB 的文档大不相同。一个好的 批次最好保持在 5-15MB 大小间。
和 SQL 使用 LIMIT 关键字返回只有一页的结果一样，Elasticsearch 接受 from 和 size 参数：
- size: 结果数，默认10
- from: 跳过开始的结果数，默认0
如果你想每页显示5个结果，页码从1到3，那请求如下：
GET /_search?size=5
GET /_search?size=5&from=5
GET /_search?size=5&from=10
应该当心分页太深或者一次请求太多的结果。结果在返回前会被排序。但是记住一个搜索请求常常涉及多个分 片。每个分片生成自己排好序的结果，它们接着需要集中起来排序以确保整体排序正确。
GET /haoke/user/_1 search?size=1&from=2
为了理解为什么深度分页是有问题的，让我们假设在一个有 5 个主分片的索引中搜索。当我们请求结果的第一 页（结果1到10）时，每个分片产生自己最顶端10个结果然后返回它们给请求节点(requesting node)，它再 排序这所有的50个结果以选出顶端的10个结果。
现在假设我们请求第 1000 页 — 结果10001到10010。工作方式都相同，不同的是每个分片都必须产生顶端的 10010个结果。然后请求节点排序这50050个结果并丢弃50040个！
你可以看到在分布式系统中，排序结果的花费随着分页的深入而成倍增长。这也是为什么网络搜索引擎中任何 语句不能返回多于1000个结果的原因。
映射前面我们创建的索引以及插入数据，都是由 Elasticsearch 进行自动判断类型，有些时候我们是需要进行明确字段类型的，否则，自动判断的类型和实际需求是不相符的。
自动判断的规则如下：
