基於Python操作ElasticSearch

2021-08-13 23:18:49 字數 2666 閱讀 2933

python:2.7

es依賴包:pyelasticsearch

elasticsearch:5.5.1 / 6.0.1

作業系統:windows 10 / centos 7

本文主要就es基本的crud操作做以歸納整理,es官方對python的依賴支援有很多,eg:pyelasticsearch、esclient、elasticutils、pyes、rawes、surfiki refine等。博主在工作中只涉及到了pyelasticsearch,所以本文主要就該依賴做說明,其他的依賴包可詳見官網。

pyelasticsearch依賴包的安裝命令:pip install elasticsearch

pyelasticsearch依賴所提供的介面不是很多,下面主要從單一操作和批量操作兩大類做以討論和分析。

插入

create:必須指定待查詢的idnex、type、id和查詢體body;缺一不可,否則報錯

index:相比於create,index的用法就相對靈活很多;id並非是乙個必選項,如果指定,則該文件的id就是指定值,若不指定,則系統會自動生成乙個全域性唯一的id賦給該文件。

eg:

body = 

es = elasticsearch(['localhost:9200'])

es.index(index='indexname', doc_type='typename', body, id=none)

刪除

delete:刪除指定index、type、id的文件

es.delete(index='indexname', doc_type='typename', id='idvalue')
查詢

get:獲取指定index、type、id所對應的文件

es.get(index='indexname', doc_type='typename', id='idvalue')
更新

update:跟新指定index、type、id所對應的文件

es.update(index='indexname', doc_type='typename', id='idvalue', body=)
條件查詢

search:查詢滿足條件的所有文件,沒有id屬性,且index,type和body均可為none。

body的語法格式必須符合dsl(domain specific language )格式

query = }}# 查詢所有文件

query = }}# 查詢名字叫做jack的所有文件

query = }}}# 查詢年齡大於11的所有文件

alldoc = es.search(index='indexname', doc_type='typename', body=query)

print alldoc['hits']['hits'][0]# 返回第乙個文件的內容

條件刪除

delete_by_query:刪除滿足條件的所有資料,查詢條件必須符合dls格式

query = }}# 刪除性別為女性的所有文件

query = }}}# 刪除年齡小於11的所有文件

es.delete_by_query(index='indexname', body=query, doc_type='typename')

條件更新

update_by_query:更新滿足條件的所有資料,寫法同上刪除和查詢

批量插入、刪除、更新

bulk:在這重點和大家聊聊bulk方法,前面的所有方法都很簡單,唯獨這個bulk在筆者開始接觸的時候,花費了不少時間;這個方法可以同時執行多個操作,單隻請求一次,從而在批量操作的時候,可以很大程度上減少程式系統開銷。此外,bulk不僅可以一次性批量執行插入、或者刪除操作,還可以在一次請求中,既可以插入、又可以刪除和更新操作。

但是需要注意的是,任何一種操作都有固定的文件格式,只有完全符合該格式要求,才可執行成功。廢話不多說,直接上**:

doc = [},,

},,},,

},,

] doc = [}}

}}

}] es.bulk(index='indexname', doc_type='typename', body=doc)

通過上面兩個例子可以看出,在用bulk在批量操作的時候,對於不同的操作型別,一定要與之對應乙個操作頭資訊(eg:}, }, …),否則會報transporterror(400, u』illegal_argument_exception』)的錯誤。

說到這裡,在實際過程中,很多時候就會在此處要專門去批湊這樣的乙個字典陣列。假設有如下場景:

如果要批量插入一批資料,如上述第乙個例子,則在現有資料集的基礎上,很容易想到乙個解決方法:通過list的奇偶合併的方法快速實現所需要的字典陣列。在這推薦一種python的技巧:[::2]和[1::2]來實現奇偶合併。具體可詳見我的部落格:python程式設計技巧。

本文的完整例子可詳見我的github

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