Python-ElasticSearch
2023-01-31 04:01:26
python
elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可能是目前存在的，不论开源还是私有的，拥有最先进，高性能和全功能搜索引擎功能的库。但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了利用它，你需要编写 Java 程序，并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包。 更坏的情况是，你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的。Lucene 是 很 复杂的。
在上一篇博客中介绍了ElasticSearch的简单使用，接下来记录一下ElasticSearch的查询：
#创建index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
#插入数据,(这里省略插入其他两条数据，后面用)
es.index(index="my-index",doc_type="test-type",id=01,body={"any":"data01","timestamp":datetime.now()})
#get获取数据
#查询数据，两种get and search
#get获取
res = es.get(index="my-index", doc_type="test-type", id=01)
es.get(index='indexName', doc_type='typeName', id='idValue')
#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
#批量写入、删除、更新
doc = [
{"index": {}},
{'name': 'jackaaa', 'age': 2000, 'sex': 'female', 'address': u'北京'},
{"index": {}},
{'name': 'jackbbb', 'age': 3000, 'sex': 'male', 'address': u'上海'},
{"index": {}},
{'name': 'jackccc', 'age': 4000, 'sex': 'female', 'address': u'广州'},
{"index": {}},
{'name': 'jackDDD', 'age': 1000, 'sex': 'male', 'address': u'深圳'},
]
doc = [
{'index': {'_index': 'indexName', '_type': 'typeName', '_id': 'idValue'}}
{'name': 'jack', 'sex': 'male', 'age': 10 }
{'delete': {'_index': 'indexName', '_type': 'typeName', '_id': 'idValue'}}
{"create": {'_index' : 'indexName', "_type" : 'typeName', '_id': 'idValue'}}
{'name': 'lucy', 'sex': 'female', 'age': 20 }
{'update': {'_index': 'indexName', '_type': 'typeName', '_id': 'idValue'}}
{'doc': {'age': '100'}}
]
es.bulk(index='indexName'， doc_type='typeName', body=doc)
#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)
查询所有数据
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
term
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)
#切片式查询
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
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
"max_age":{ # 最大值的key
"max":{ # 最大
"field":"age" # 查询"age"的最大值
}
}
}
}
# 搜索所有数据，并获取age最大的值
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)
更多的搜索用法：
https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/api.html
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