背景
由于使用官方性能压测工具esrally并不能随心所欲地控制创建索引的内容、索引的结构和数据量，无法创建指定的测试数据集，或者直接投入生产使用。使用java或者spark则需编译使用，修改麻烦，人生苦短，我用python。本文介绍使用python脚本批量写ES数据，需要使用pip提前下载安装es依赖库。
在线安装pip
这主要是为了安装python依赖。
shell
wget [https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py](https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py)
python get-pip.py
[root@manager data]# pip --version
pip 20.3.4 from /usr/lib/python2.7/site-packages/pip (python 2.7)
pip install elasticsearchPython脚本代码
数据实例如下图的效果：
代码全文如下（大多数字段的内容都会随机变化）：
（注意，示例中大部分中文内容是为了增加存储使用量，否则100万条数据仅85MB，当前百万数据占用665MB，可酌情减少字段）
python
# coding: utf-8
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers
import random
import time
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
es = Elasticsearch(hosts='http://10.180.249.94:9200')
# print(es)
names = ['刘一', '陈二', '张三', '李四', '王五', '赵六', '孙七', '周八', '吴九', '郑十']
names2 = ['刘一没有曾用名', '陈二没有曾用名', '张三没有曾用名', '李四也没有曾用名啊', '王五没有曾用名', '赵六也没有曾用名']
sexs = ['男', '女']
subjects = ['语文', '数学', '英语', '生物', '地理','物理','化学','思想','历史']
grades = [85, 77, 96, 74, 85, 69, 84, 59, 67, 69, 86, 96, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86]
ages = [12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30]
likes = ['接天莲叶无穷碧','映日荷花别样红','不识庐山真面目','只缘身在此山中','两个黄鹂鸣翠柳','一行白鹭上青天','姑苏城外寒山寺','夜半钟声到客船','窗含西岭千秋雪','门泊东吴万里船']
webs = ['https://api.paugram.com/help/acgm','https://docs.tenapi.cn/img.html','https://api.mz-moe.cn/img.php','https://www.jinrishici.com/doc/#instance-right','https://www.bookmarkearth.com','https://www.yijianlogo.com/template']
datas = ['西风吹老洞庭波，一夜湘君白发多。醉后不知天在水，满船清梦压星河。','凿破苍苔地，偷他一片天。白云生镜里，明月落阶前。','春风倚棹阖闾城，水国春寒阴复晴。细雨湿衣看不见，闲花落地听无声。','日斜江上孤帆影，草绿湖南万里情。东道若逢相识问，青袍今日误儒生。','浪花有意千里雪，桃李无言一队春。一壶酒，一竿身，快活如侬有几人？','岸阔樯稀波渺茫，独凭危槛思何长。萧萧远树疏林外 ，一半秋山带夕阳。']
dates = ['2002-10-12-11:00:02','2022-12-12-15:18:09','2023-12-08-11:00:02','2022-11-22-16:01:01','2021-09-19-13:55:55','2019-11-11-15:07:06','2010-08-09-11:56:09','2023-06-18-01:06:01','2022-12-12-19:06:04','2023-10-15-16:13:02']
start = time.time()
# 开始批量写入es数据库
# 批量写入数据
for j in range(2000):
print(j)
action = [
{
"_index": "grades_v3",
"_type": "_doc",
"_id": i,
"_source": {
"id": i,
"name": random.choice(names),
"old_name": random.choice(names2),
"sex": random.choice(sexs),
"subject": random.choice(subjects),
"grade": random.choice(grades),
"ages": random.choice(ages),
"likes": random.choice(likes),
"likes2": random.choice(likes),
"others2": random.choice(datas),
"websites": random.choice(webs),
"others": random.choice(likes),
"login_date": random.choice(dates),
"others3": random.choice(datas)
}
} for i in range(10000 * j, 10000 * j + 10000)
]
helpers.bulk(es, action)
end = time.time()
print('Total Time Spent: ', end - start)执行
python esgen.py
写入了2000万条数据约13GB，足以模拟大多数测试需求了，耗时6330秒。
指定创建索引的分片数
默认的索引自动创建只有一个分片，指定分片的代码如下：
python
# 定义要创建的索引及其设置，包括主分片数为3
create_index_body = {
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": 3, # 设置主分片数为3
"number_of_replicas": 1 # 设置副本数为1，可以根据需要调整
}
}
}
# 创建索引
if not es.indices.exists(index="my_index"):
es.indices.create(index="my_index", body=create_index_body) 在后续写入时指定为这个"my_index"即可，名字随意。
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