一旦集群启动并运行，就可以索引一些数据了。 Elasticsearch 有各种各样的输入选项，但最终它们都做了同样的事情：将 JSON 文档放入 Elasticsearch 索引。

您可以直接通过一个简单的 PUT 请求来完成这个任务，该请求指定要添加文档的索引名称、文档的唯一ID以及请求正文中的一个或多个 "field": "value" 对：

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

这个请求会自动创建索引 customer (如果该索引不存在)，添加 ID 为 1 的新文档，并存储和索引 name 字段。

因为这是一个新文档，响应显示操作的结果是版本号为 1 的文档被创建了：

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

这个新的文档可以立即从集群中的任意节点获取。 可以使用一个指定了它的文档 ID 的 GET 请求来检索它：

GET /customer/_doc/1

响应显示找到了具有指定 ID 的文档，并显示已索引的原始文档的源字段 (_source)。

{
  "_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

如果有许多文档要索引，可以使用 bulk API 批量提交。 使用批量批处理文档操作比单独提交请求要快得多，因为它将请求的网络往返次数降到最低。

最佳的批次大小取决于多个因素： 文档大小和复杂度，索引和搜索负载，以及集群可用的资源。 一个很好的起点是批处理 1,000 至 5,000 个文档，且总负载(总文档大小)在 5MB 到 15 MB 之间。 然后，你可以尝试找到最佳点。

在开始搜索和分析之前，你需要获取一些数据并导入到 Elasticsearch 中去：