7、python操作ElasticSearch

首先得需要安装elasticsearch

pip install elasticsearch

from elasticsearch import ElasticSearch
es = ElasticSearch()

创建索引

创建索引，索引的名字是my-index,如果已经存在了，就返回个400，
这个索引可以现在创建，也可以在后面插入数据的时候再临时创建

es.indices.create(index='my-index',ignore)

插入数据

es.index(index="my-index",doc_type="test-type",id=01,body={"any":"data01","timestamp":datetime.now()})

删除数据

#delete：删除指定index、type、id的文档
es.delete(index='indexName', doc_type='typeName', id='idValue')

#条件删除
delete_by_query：删除满足条件的所有数据，查询条件必须符合DLS格式

query = {'query': {'match': {'sex': 'famale'}}}# 删除性别为女性的所有文档

query = {'query': {'range': {'age': {'lt': 11}}}}# 删除年龄小于11的所有文档

es.delete_by_query(index='indexName', body=query, doc_type='typeName')

条件更新

update_by_query：更新满足条件的所有数据，写法同上删除和查询

delete_by_query：删除满足条件的所有数据，查询条件必须符合DLS格式

query = {'query': {'match': {'sex': 'famale'}}}# 删除性别为女性的所有文档

query = {'query': {'range': {'age': {'lt': 11}}}}# 删除年龄小于11的所有文档

es.update_by_query(index='indexName', body=query, doc_type='typeName')

 #批量更新也可以采用如下的方式进行json拼装，最后写入

for line in list:
            action = {
                "_index": self.index_name,
                "_type": self.index_type,
                "_id": i, #_id 也可以默认生成，不赋值
                "_source": {
                    "date": line['date'],
                    "source": line['source'].decode('utf8'),
                    "link": line['link'],
                    "keyword": line['keyword'].decode('utf8'),
                    "title": line['title'].decode('utf8')}
            }
            i += 1
            ACTIONS.append(action)
success, _ = bulk(self.es, ACTIONS, index=self.index_name, raise_on_error=True)

查询数据

#查询所有的数据

es.search(index="my_index",doc_type="test_type")
# 或者
body = {
    "query":{
        "match_all":{}
    }
}
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

#term与terms

body = {
    "query":{
        "term":{
            "name":"python"
        }
    }
}
# 查询name="python"的所有数据
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
terms

body = {
    "query":{
        "terms":{
            "name":[
                "python","android"
            ]
        }
    }
}
# 搜索出name="python"或name="android"的所有数据
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body

#match与multi_match

# match:匹配name包含python关键字的数据
body = {
    "query":{
        "match":{
            "name":"python"
        }
    }
}
# 查询name包含python关键字的数据
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

multi_match:在name和addr里匹配包含深圳关键字的数据

body = {
    "query":{
        "multi_match":{
            "query":"深圳",
            "fields":["name","addr"]
        }
    }
}
# 查询name和addr包含"深圳"关键字的数据
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

#ids

body = {
    "query":{
        "ids":{
            "type":"test_type",
            "values":[
                "1","2"
            ]
        }
    }
}
# 搜索出id为1或2d的所有数据
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

复合查询bool

bool有3类查询关系，must(都满足),should(其中一个满足),must_not(都不满足)

body = {
    "query":{
        "bool":{
            "must":[
                {
                    "term":{
                        "name":"python"
                    }
                },
                {
                    "term":{
                        "age":18
                    }
                }
            ]
        }
    }
}
# 获取name="python"并且age=18的所有数据
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

切片查询

body = {
    "query":{
        "match_all":{}
    }
    "from":2    # 从第二条数据开始
    "size":4    # 获取4条数据
}
# 从第2条数据开始，获取4条数据
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

范围查询

body = {
    "query":{
        "range":{
            "age":{
                "gte":18,       # >=18
                "lte":30        # <=30
            }
        }
    }
}
# 查询18<=age<=30的所有数据
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

前缀查询

body = {
    "query":{
        "prefix":{
            "name":"p"
        }
    }
}
# 查询前缀为"赵"的所有数据
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

通配符查询

body = {
    "query":{
        "wildcard":{
            "name":"*id"
        }
    }
}
# 查询name以id为后缀的所有数据
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

排序

body = {
    "query":{
        "match_all":{}
    }
    "sort":{
        "age":{                 # 根据age字段升序排序
            "order":"asc"       # asc升序，desc降序
        }
    }
}

filter_path和count

#filter_path
响应过滤

# 只需要获取_id数据,多个条件用逗号隔开
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",filter_path=["hits.hits._id"])

# 获取所有数据
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",filter_path=["hits.hits._*"])

#count
执行查询并获取该查询的匹配数

# 获取数据量
es.count(index="my_index",doc_type="test_type")

#度量类聚合
获取最小值

body = {
    "query":{
        "match_all":{}
    },
    "aggs":{                        # 聚合查询
        "min_age":{                 # 最小值的key
            "min":{                 # 最小
                "field":"age"       # 查询"age"的最小值
            }
        }
    }
}
# 搜索所有数据，并获取age最小的值
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

获取最大值

body = {
    "query":{
        "match_all":{}
    },
    "aggs":{                        # 聚合查询
        "min_age":{                 # 最小值的key
            "min":{                 # 最小
                "field":"age"       # 查询"age"的最小值
            }
        }
    }
}
# 搜索所有数据，并获取age最小的值
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

获取和

body = {
    "query":{
        "match_all":{}
    },
    "aggs":{                        # 聚合查询
        "sum_age":{                 # 和的key
            "sum":{                 # 和
                "field":"age"       # 获取所有age的和
            }
        }
    }
}
# 搜索所有数据，并获取所有age的和
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

获取平均值

body = {
    "query":{
        "match_all":{}
    },
    "aggs":{                        # 聚合查询
        "avg_age":{                 # 平均值的key
            "sum":{                 # 平均值
                "field":"age"       # 获取所有age的平均值
            }
        }
    }
}
# 搜索所有数据，获取所有age的平均值
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)