ES（Elasticsearch）是一个分布式的全文搜索引擎，它可以帮助我们快速地存储、搜索和分析海量数据。在ES中，插入数据是我们使用ES的一个基本功能。本文将基于此，从多个方面对ES插入数据进行详细阐述。
一、ES插入数据带版本号
在ES中，我们通常会对数据进行版本管理，以便于在数据发生变化时能够及时更新。因此，我们可以利用ES提供的api，在插入数据时加入版本号。代码示例如下：
curl -XPUT 'http://localhost:9200/index/type/1?version=1' -d '{"name":"John","age":22}'
在这个例子中，我们使用curl命令向ES中插入数据，其中version=1表示版本号为1。如果我们在插入数据时版本号错误，那么ES将会返回错误信息。
值得注意的是，如果省略版本号，ES将默认将版本号设置为1。
二、ES手动插入数据
除了使用API插入数据外，我们还可以通过手动插入数据的方式，向ES中插入数据。下面是一段使用Python语言手动向ES中插入数据的代码示例：
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch(hosts="localhost", port=9200)
# 插入一条数据
doc = {"name": "John", "age": 22}
es.index(index="index", doc_type="type", id=1, body=doc)
在这个代码示例中，我们首先建立一个ES的连接（这里我们使用了Python中的elasticsearch库）；然后通过index方法向ES中插入数据，其中index表示索引名称，type表示类型，id表示数据的唯一标识符，body表示数据的内容。通过这种方式，我们可以非常灵活地向ES中插入数据。
三、SQL插入CLOB数据
有时候我们需要向ES中插入较大的数据，比如一份大型文档或一整个网页。而在ES中，我们可以使用BLOB或CLOB类型的字段来存储这些大型数据。下面是一个使用SQL语句向ES中插入CLOB类型数据的示例：
INSERT INTO es_test VALUES(1, EMPTY_CLOB()); SELECT clob_column FROM es_test WHERE id = 1 FOR UPDATE; CALL dbms_lob.writeappend(clob_column, length(data), data);
在这个例子中，我们首先插入一条数据，其中id为1，clob_column为CLOB类型字段，初始值为空；然后通过SELECT语句查询这条数据，并使用dbms_lob.writeappend方法将数据写入CLOB类型字段中。
四、ES写入数据
ES提供了多种方式来向ES中写入数据，其中包括bulk、index、create等。下面是一个使用bulk方式向ES中写入数据的代码示例：
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch(hosts="localhost", port=9200)
# 插入多条数据
docs = [
{"name": "John", "age": 22},
{"name": "Tom", "age": 24},
{"name": "Mary", "age": 20},
]
actions = [
{"_index": "index", "_type": "type", "_id": i, "_source": doc} for i, doc in enumerate(docs)
]
es.bulk(actions)
在这个代码示例中，我们首先建立一个ES的连接；然后定义多个数据文档，并将它们存储到一个列表中；接着通过bulk方法向ES中插入数据，其中actions参数为一个列表，每个元素表示一条插入数据的操作指令（包括索引名称、类型、唯一标识符和数据内容）。通过这种方式，我们可以批量地向ES中插入数据，从而提高插入数据的效率。
五、ES数据导入
有时候我们需要从其他数据源中导入数据到ES中，比如从数据库、文件或其他搜索引擎中导入。ES提供了多种数据导入方式，其中包括使用Logstash、使用ES的API、使用ES的Java API等。下面是一个使用Logstash导入数据到ES的示例：
input {
jdbc {
jdbc_driver_library => "/path/to/mysql.jar"
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost/test"
jdbc_user => "user"
jdbc_password => "password"
statement => "SELECT * FROM users WHERE id > :last_id ORDER BY id ASC"
use_column_value => true
tracking_column => "id"
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["localhost:9200"]
index => "users"
document_type => "user"
document_id => "%{id}"
}
}
在这个例子中，我们首先配置Logstash，使其能够连接MySQL数据库，并从中读取数据；然后将数据导入到ES中，其中hosts表示ES的地址、index表示要导入到的索引名称、document_type表示用于区分不同类型数据的类型名称、document_id表示数据的唯一标识符。
六、Oracle插入列数据选取
如果我们需要将Oracle数据库中的列数据选取出来，然后插入到ES中，我们可以使用Python的Oracle驱动和elasticsearch库来实现。下面是一个使用Python将Oracle数据插入到ES的示例：
import cx_Oracle
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch(hosts="localhost", port=9200)
# 获取Oracle列数据
conn = cx_Oracle.connect("user/password@localhost:1521/orcl")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT name, age FROM users")
data = cursor.fetchall()
# 将数据插入到ES中
docs = [
{"name": name, "age": age} for name, age in data
]
actions = [
{"_index": "index", "_type": "type", "_id": i, "_source": doc} for i, doc in enumerate(docs)
]
es.bulk(actions)
在这个代码示例中，我们首先连接Oracle数据库，查询数据，并将数据存储到一个列表中；然后将数据插入到ES中，使用的方式与上一个示例是相同的（使用bulk方法批量插入数据）。
总之，ES插入数据是我们在使用ES时必定会涉及到的一个基本操作。通过本文的讲解，相信您对ES插入数据的相关知识已经更加了解，可以更加灵活地使用ES进行数据存储、搜索和分析。
