python基础--Mac下Elasticsearch的使用
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- 环境配置
- 安装elasticsearch
- 安装Java SDK
- 安装分词器
- 安装elasticdump数据迁移
- 测试运行
- 名词概念、查看index、查看type
- 新建、删除index
- 新建index
- 删除index
- 中文分词设置
- 创建含有分词的index
- 数据操作
- 增加
- 新增记录/Index/Type(PUT方式)
- 新增记录/Index/Type(POST方式)
- 一步生成index和记录
- 查看记录
- 删除记录
- 更新记录
- 增加
- 数据查询
-
- 返回index下所有记录
- 全文检索
-
- 逻辑运算
- or
- and
- 其他
- index增加、get查询
- search
- 删除
- 环境配置
-
环境配置
环境依赖：
操作系统：Mac
Python：3.6.5
ElasticSearch：5.6.9
Java：1.8
elasticdump
elasticsearch-analysis-ik 6.3.2
安装elasticsearch
通过pip install elasticsearch进行安装
或者通过brew install [email protected]安装
配置elasticsearch环境变量
admindeMBP:lab admin$ echo 'export PATH="/usr/local/opt/[email protected]/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
admindeMBP:lab admin$ ls /usr/local/opt/elasticsearch@5.6/bin
elasticsearch elasticsearch-keystore elasticsearch-plugin elasticsearch-translog
配置好path变量，进行查看
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ which elasticsearch
/usr/local/opt/elasticsearch@5.6/bin/elasticsearch
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ 安装Java SDK
由于elasticsearch是利用Java进行开发的，所以我们还需要安装Java环境
官网：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
版本：jdk1.8
安装分词器
参考https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
首先通过which elasticsearch-plugin查看是否安装plugin
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ which elasticsearch-plugin
/usr/local/opt/elasticsearch@5.6/bin/elasticsearch-plugin我本机已经安装，然后就去安装elasticsearch-analysis-ik分词器
目前官方最新版本是v6.3.2
然后就下载即可，通过如下命令
elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v5.6.9/elasticsearch-analysis-ik-5.6.9.zip安装elasticdump数据迁移
通过npm install -g elasticdump进行安装
然后通过如下命令查看是否安装，我本机已经安装
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ which elasticdump
/usr/local/bin/elasticdump测试运行
如果一切正常，Elastic 就会在默认的9200端口运行。这时，打开另一个命令行窗口，请求该端口，会得到说明信息。
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ curl localhost:9200
{
"name" : "hOWqTfH",
"cluster_name" : "elasticsearch_zhiliao",
"cluster_uuid" : "hWBc33irTL-wCsEbnLTjgw",
"version" : {
"number" : "5.6.9",
"build_hash" : "877a590",
"build_date" : "2018-04-12T16:25:14.838Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.6.1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}上面代码中，请求9200端口，Elastic 返回一个 JSON 对象，包含当前节点、集群、版本等信息。
名词概念、查看index、查看type
Cluster
Elastic 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个 Elastic 实例。
单个 Elastic 实例称为一个节点（node）。一组节点构成一个集群（cluster）。
Index
Elastic 会索引所有字段，经过处理后写入一个反向索引（Inverted Index）。查找数据的时候，直接查找该索引。
所以，Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index（索引）。它是单个数据库的同义词。每个 Index （即数据库）的名字必须是小写。
下面的命令可以查看当前节点的所有 Index。
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ curl -X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v'
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open question E6iJvA5RTpq1LnJQr748dQ 5 1 66974 8169 41.9mb 41.9mb
yellow open index_2 pgyxlcW9QHORddZeLNGeDg 5 1 2 0 8.1kb 8.1kb
yellow open my-index wNnhnRtNTkaVziWKU_7_mA 5 1 0 0 839b 839b
yellow open qa v6avnFsfSResWMs0LcAXdQ 5 1 8 0 66.7kb 66.7kb
yellow open qrelations pemnB8e-SumcYVNQRyYNAA 5 1 88736 6301 14.3mb 14.3mb
yellow open index_1 mM3Mu8f0RGevilONzlQ4ew 5 1 1 0 4.4kb 4.4kbDocument
Index 里面单条的记录称为 Document（文档）。许多条 Document 构成了一个 Index。
同一个 Index 里面的 Document，不要求有相同的结构（scheme），但是最好保持相同，这样有利于提高搜索效率。
Type
Document 可以分组，比如weather这个 Index 里面，可以按城市分组（北京和上海），也可以按气候分组（晴天和雨天）。这种分组就叫做 Type，它是虚拟的逻辑分组，用来过滤 Document。
不同的 Type 应该有相似的结构（schema），举例来说，id字段不能在这个组是字符串，在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据（比如products和logs）应该存成两个 Index，而不是一个 Index 里面的两个 Type（虽然可以做到）。
这里我只列出了某一个index的数据
以如下的index_1 为例
es.index(index="index_1", doc_type="index_1", id=1, body={"any": "index_1_1_data", "age": 30})
es.index(index="index_1", doc_type="index_2", id=2, body={"any": "index_1_2_data", "age": 40})下面的命令可以列出每个 Index 所包含的 Type。
curl 'localhost:9200/_mapping?pretty=true'
{
"index_1":{
"mappings":{
"index_2":{
"properties":{
"age":{ "type":"long" },
"any":{ "type":"text", "fields":{ "keyword":{ "type":"keyword", "ignore_above":256 } } } }
},
"index_1":{
"properties":{
"age":{ "type":"long" },
"any":{ "type":"text", "fields":{ "keyword":{ "type":"keyword", "ignore_above":256 } } } }
}
}
}
}
新建、删除index
首先列出当前的index
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ curl -X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v'
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open question E6iJvA5RTpq1LnJQr748dQ 5 1 66974 8169 41.9mb 41.9mb
yellow open index_2 pgyxlcW9QHORddZeLNGeDg 5 1 2 0 8.1kb 8.1kb
yellow open my-index wNnhnRtNTkaVziWKU_7_mA 5 1 0 0 839b 839b
yellow open index_1 np0ouRCDRC-eXDrilpSFjQ 5 1 3 0 11.7kb 11.7kb
yellow open qa v6avnFsfSResWMs0LcAXdQ 5 1 8 0 66.7kb 66.7kb
yellow open qrelations pemnB8e-SumcYVNQRyYNAA 5 1 88736 6301 14.3mb 14.3mb新建index
新建 Index，可以直接向 Elastic 服务器发出 PUT 请求。下面的例子是新建一个名叫weather的 Index。
curl -X PUT 'localhost:9200/weather'
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ curl -X PUT 'localhost:9200/weather'
{"acknowledged":true,"shards_acknowledged":true,"index":"weather"}zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ 在次列举出所有的index
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ curl -X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v'
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open weather 8xNoUnPhReyihkPgxQZtzw 5 1 0 0 324b 324b
yellow open index_1 np0ouRCDRC-eXDrilpSFjQ 5 1 3 0 11.7kb 11.7kb
yellow open qrelations pemnB8e-SumcYVNQRyYNAA 5 1 88736 6301 14.3mb 14.3mb
yellow open qa v6avnFsfSResWMs0LcAXdQ 5 1 8 0 66.7kb 66.7kb
yellow open question E6iJvA5RTpq1LnJQr748dQ 5 1 66974 8169 41.9mb 41.9mb
yellow open index_2 pgyxlcW9QHORddZeLNGeDg 5 1 2 0 8.1kb 8.1kb
yellow open my-index wNnhnRtNTkaVziWKU_7_mA 5 1 0 0 839b 839b我们发现增加了weather的index
我们看下新建的weather索引的数据格式，如下是新建的weather索引的数据格式
"weather":{
"mappings":{
}
}删除index
然后我们通过然后，我们发出 DELETE 请求，删除这个 Index
curl -X DELETE 'localhost:9200/weather'
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ curl -X DELETE 'localhost:9200/weather'
{"acknowledged":true}zhiliaod-X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v'
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open question E6iJvA5RTpq1LnJQr748dQ 5 1 66974 8169 41.9mb 41.9mb
yellow open index_2 pgyxlcW9QHORddZeLNGeDg 5 1 2 0 8.1kb 8.1kb
yellow open my-index wNnhnRtNTkaVziWKU_7_mA 5 1 0 0 839b 839b
yellow open index_1 np0ouRCDRC-eXDrilpSFjQ 5 1 3 0 11.7kb 11.7kb
yellow open qrelations pemnB8e-SumcYVNQRyYNAA 5 1 88736 6301 14.3mb 14.3mb
yellow open qa v6avnFsfSResWMs0LcAXdQ 5 1 8 0 66.7kb 66.7kb
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ 我们在次列出所有的index就发现已经没有之前的weather的索引了
中文分词设置
创建含有分词的index
在本文第一部分已经介绍了如何安装分词器就，现在我们就来新建一个 Index，指定需要分词的字段
curl -X PUT 'localhost:9200/index_safly' -d '
> {
> "mappings": {
> "person": {
> "properties": {
> "user": {
> "type": "text",
> "analyzer": "ik_max_word",
> "search_analyzer": "ik_max_word"
> },
> "title": {
> "type": "text",
> "analyzer": "ik_max_word",
> "search_analyzer": "ik_max_word"
> },
> "desc": {
> "type": "text",
> "analyzer": "ik_max_word",
> "search_analyzer": "ik_max_word"
> }
> }
> }
> }
> }'按下回车键执行上述操作后，会输出如下的返回结果，索引创建成功
{"acknowledged":true,"shards_acknowledged":true,"index":"index_safly"}上面代码中，首先新建一个名称为index_safly的 Index，里面有一个名称为person的 Type。person有三个字段user、title、desc
这三个字段都是中文，而且类型都是文本（text），所以需要指定中文分词器，不能使用默认的英文分词器。
Elastic 的分词器称为 analyzer。我们对每个字段指定分词器。
上面代码中，analyzer是字段文本的分词器，search_analyzer是搜索词的分词器。ik_max_word分词器是插件ik提供的，可以对文本进行最大数量的分词。
数据操作
增加
在进行操作index_safly索引之前，我们先看看该索引的数据格式
{
"index_safly":{
"mappings":{
"person":{
"properties":{
"desc":{ "type":"text", "analyzer":"ik_max_word" },
"title":{ "type":"text", "analyzer":"ik_max_word" },
"user":{ "type":"text", "analyzer":"ik_max_word" } }
}
}
}
}新增记录/Index/Type(PUT方式)
向指定的 /Index/Type 发送 PUT 请求，就可以在 Index 里面新增一条记录。比如，向/index_safly/person发送请求，就可以新增一条人员记录。
curl -X PUT 'localhost:9200/index_safly/person/1' -d
'{"user":"小王","title":"工程师","desc":"写代码的屌丝"}'服务器返回的 JSON 对象，会给出 Index、Type、Id、Version 等信息。
{
"_index":"index_safly",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_version":1,
"result":"created",
"_shards":{
"total":2,
"successful":1,
"failed":0
},
"created":true
}新增记录/Index/Type(POST方式)
如果你仔细看，会发现请求路径是/accounts/person/1，最后的1是该条记录的 Id。它不一定是数字，任意字符串（比如abc）都可以。
新增记录的时候，也可以不指定 Id，这时要改成 POST 请求。
curl -X POST 'localhost:9200/index_safly/person' -d
'{"user":"小李","title":"工程师","desc":"写代码的屌丝"}'上面代码中，向/accounts/person发出一个 POST 请求，添加一个记录。这时，服务器返回的 JSON 对象里面，_id字段就是一个随机字符串。
{
"_index":"index_safly",
"_type":"person",
"_id":"AWTuZFsIPNA23LAXcpO7",
"_version":1,
"result":"created",
"_shards":{
"total":2,
"successful":1,
"failed":0
},
"created":true
}一步生成index和记录
注意，如果没有先创建 Index（这个例子是accounts），直接执行上面的命令，Elastic 也不会报错，而是直接生成指定的 Index。所以，打字的时候要小心，不要写错 Index 的名称。我们看下执行结果
curl -X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v'
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open index_safly -l4j2UPpTgu64jsk7jzUvA 5 1 2 0 7.6kb 7.6kb
yellow open index_1 np0ouRCDRC-eXDrilpSFjQ 5 1 3 0 11.7kb 11.7kb
yellow open qrelations pemnB8e-SumcYVNQRyYNAA 5 1 88736 6301 14.3mb 14.3mb
yellow open qa v6avnFsfSResWMs0LcAXdQ 5 1 8 0 66.7kb 66.7kb
yellow open question E6iJvA5RTpq1LnJQr748dQ 5 1 66974 8169 41.9mb 41.9mb
yellow open index_2 pgyxlcW9QHORddZeLNGeDg 5 1 2 0 8.1kb 8.1kb
yellow open my-index wNnhnRtNTkaVziWKU_7_mA 5 1 0 0 839b 839b
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ curl -X POST 'localhost:9200/index_temp/person' -d '{"user":"小李","title":"工程师","desc":"写代码的屌丝"}'
{"_index":"index_temp","_type":"person","_id":"AWTuZjKXPNA23LAXcpO9","_version":1,"result":"created","_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},"created":true}zhiliaodeMBP:~ zhiliao$
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ curl -X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v'
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open index_safly -l4j2UPpTgu64jsk7jzUvA 5 1 2 0 7.6kb 7.6kb
yellow open index_1 np0ouRCDRC-eXDrilpSFjQ 5 1 3 0 11.7kb 11.7kb
yellow open index_temp qS7IWYm-ROOFBjnNgVCE4w 5 1 1 0 5.2kb 5.2kb
yellow open qrelations pemnB8e-SumcYVNQRyYNAA 5 1 88736 6301 14.3mb 14.3mb
yellow open qa v6avnFsfSResWMs0LcAXdQ 5 1 8 0 66.7kb 66.7kb
yellow open question E6iJvA5RTpq1LnJQr748dQ 5 1 66974 8169 41.9mb 41.9mb
yellow open index_2 pgyxlcW9QHORddZeLNGeDg 5 1 2 0 8.1kb 8.1kb
yellow open my-index wNnhnRtNTkaVziWKU_7_mA 5 1 0 0 839b 839b
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ 最后我们看下生成的index_temp的数据格式
{
"index_temp":{
"mappings":{
"person":{
"properties":{
"desc":{ "type":"text", "fields":{ "keyword":{ "type":"keyword", "ignore_above":256 } } },
"title":{ "type":"text", "fields":{ "keyword":{ "type":"keyword", "ignore_above":256 } } },
"user":{ "type":"text", "fields":{ "keyword":{ "type":"keyword", "ignore_above":256 } } } }
}
}
}
}查看记录
向/Index/Type/Id发出 GET 请求，就可以查看这条记录。
通过curl 'localhost:9200/index_safly/person/1?pretty=true'
输出如下结果
{
"_index" : "index_safly",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"found" : true,
"_source" : {
"user" : "小王",
"title" : "工程师",
"desc" : "写代码的屌丝"
}
}上面代码请求查看/index_safly/person/1这条记录，URL 的参数pretty=true表示以易读的格式返回。
返回的数据中，found字段表示查询成功，_source字段返回原始记录。
如果 Id 不正确，就查不到数据，found字段就是false
zhiliaodeMBP:~ zhiliao$ curl 'localhost:9200/index_safly/person/12?pretty=true'
{
"_index" : "index_safly",
"_type" : "person",
"_id" : "12",
"found" : false
}删除记录
删除记录就是发出 DELETE 请求。
通过命令curl -X DELETE 'localhost:9200/index_safly/person/AWTuZFsIPNA23LAXcpO7'删除那条我们随机生成ID的记录
返回如下结果：
{
"found":true,
"_index":"index_safly",
"_type":"person",
"_id":"AWTuZFsIPNA23LAXcpO7",
"_version":2,
"result":"deleted",
"_shards":{
"total":2,
"successful":1,
"failed":0
}
}更新记录
更新记录就是使用 PUT 请求，重新发送一次数据
curl -X PUT 'localhost:9200/index_safly/person/1' -d '
> {
> "user" : "张三",
> "title" : "工程师",
> "desc" : "数据库管理，软件开发"
> }' 然后返回如下的结果
{
"_index":"index_safly",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_version":2,
"result":"updated",
"_shards":{
"total":2,
"successful":1,
"failed":0
},
"created":false
}可以看到，记录的 Id 没变，但是版本（version）从1变成2，操作类型（result）从created变成updated，created字段变成false，因为这次不是新建记录
我们在来查询下修改后的记录
curl 'localhost:9200/index_safly/person/1?pretty=true'
{
"_index" : "index_safly",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 2,
"found" : true,
"_source" : {
"user" : "张三",
"title" : "工程师",
"desc" : "数据库管理，软件开发"
}
}我们看到数据被修改了
数据查询
返回index下所有记录
使用 GET 方法，直接请求/Index/Type/_search，就会返回所有记录
使用curl 'localhost:9200/index_safly/person/_search'来查询该index下的 所有数据
{
"took":1,
"timed_out":false,
"_shards":{
"total":5,
"successful":5,
"skipped":0,
"failed":0
},
"hits":{
"total":1,
"max_score":1,
"hits":[
{
"_index":"index_safly",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_score":1,
"_source":{
"user":"张三",
"title":"工程师",
"desc":"数据库管理，软件开发"
}
}
]
}
}上面代码中，返回结果的 took字段表示该操作的耗时（单位为毫秒），timed_out字段表示是否超时，hits字段表示命中的记录，里面子字段的含义如下。
total：返回记录数，本例是2条。
max_score：最高的匹配程度，本例是1.0。
hits：返回的记录组成的数组。
全文检索
Elastic 的查询非常特别，使用自己的查询语法，要求 GET 请求带有数据体。
curl 'localhost:9200/index_safly/person/_search' -d '
> {
> "query" : { "match" : { "desc" : "软件" }}
> }'上面代码使用 Match 查询，指定的匹配条件是desc字段里面包含”软件”这个词。返回结果如下，查询结果如下：
{
"took":4,
"timed_out":false,
"_shards":{
"total":5,
"successful":5,
"skipped":0,
"failed":0
},
"hits":{
"total":1,
"max_score":0.28582606,
"hits":[
{
"_index":"index_safly",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_score":0.28582606,
"_source":{
"user":"张三",
"title":"工程师",
"desc":"数据库管理，软件开发"
}
}
]
}
}如果查询不到就返回如下的结果：
{
"took":1,
"timed_out":false,
"_shards":{
"total":5,
"successful":5,
"skipped":0,
"failed":0
},
"hits":{
"total":0,
"max_score":null,
"hits":[
]
}
}Elastic 默认一次返回10条结果，可以通过size字段改变这个设置。
curl 'localhost:9200/index_safly/person/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "软件" }},"size":1
}'还可以通过from字段，指定位移。
curl 'localhost:9200/index_safly/person/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "软件" }},"from":1,"size":1
}'逻辑运算
or
如果有多个搜索关键字， Elastic 认为它们是or关系
curl 'localhost:9200/index_safly/person/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "软件 管理" }}
}'查询结果如下，没有变化
{
"took":10,
"timed_out":false,
"_shards":{
"total":5,
"successful":5,
"skipped":0,
"failed":0
},
"hits":{
"total":1,
"max_score":0.5716521,
"hits":[
{
"_index":"index_safly",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_score":0.5716521,
"_source":{
"user":"张三",
"title":"工程师",
"desc":"数据库管理，软件开发"
}
}
]
}
}and
如果要执行多个关键词的and搜索，必须使用布尔查询。
curl 'localhost:9200/index_safly/person/_search' -d '
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "desc": "软件" } },
{ "match": { "desc": "管理" } }
]
}
}
}'输出结果如下：
{
"took":5,
"timed_out":false,
"_shards":{
"total":5,
"successful":5,
"skipped":0,
"failed":0
},
"hits":{
"total":1,
"max_score":0.5716521,
"hits":[
{
"_index":"index_safly",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_score":0.5716521,
"_source":{
"user":"张三",
"title":"工程师",
"desc":"数据库管理，软件开发"
}
}
]
}
}如果不能匹配，如下的检索条件
curl 'localhost:9200/index_safly/person/_search' -d '
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "desc": "软件" } },
{ "match": { "desc": "系统" } }
]
}
}
}'就会输出如下的错误
{
"took":2,
"timed_out":false,
"_shards":{
"total":5,
"successful":5,
"skipped":0,
"failed":0
},
"hits":{
"total":0,
"max_score":null,
"hits":[
]
}
}其他
index增加、get查询
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch(['localhost:9200'])
############index增加############
es.index(index="index_1", doc_type="index_1", id=1, body={"any": "index_1_1_data", "age": 30})
es.index(index="index_1", doc_type="index_1", id=2, body={"any": "index_1_2_data", "age": 40})
es.index(index="index_2", doc_type="index_2", id=1, body={"any": "index_2_1_data", "age": 30})
es.index(index="index_2", doc_type="index_2", id=2, body={"any": "index_2_2_data", "age": 40})
#############get查询############
ret = es.get(index='index_1', doc_type='index_1', id=1)
print(ret)
#############更新字段############
es.update(index='index_1', doc_type='index_1', id=1, body={"doc": {"any": 'jackaaa'}})
ret = es.get(index='index_1', doc_type='index_1', id=1)
print(ret)
#############添加字段############
es.update(index='index_1', doc_type='index_1', id=1, body={'script': "ctx._source.address = '合肥'"})
ret = es.get(index='index_1', doc_type='index_1', id=1)
print(ret)
#############删除字段############
es.update(index='index_1', doc_type='index_1', id=1, body={'script': "ctx._source.remove('address')"})
ret = es.get(index='index_1', doc_type='index_1', id=1)
print(ret)输出结果如下：
{‘_source’: {‘any’: ‘index_1_1_data’, ‘age’: 30}, ‘_id’: ‘1’, ‘_index’: ‘index_1’, ‘_type’: ‘index_1’, ‘_version’: 12, ‘found’: True}
{‘_source’: {‘any’: ‘jackaaa’, ‘age’: 30}, ‘_id’: ‘1’, ‘_index’: ‘index_1’, ‘_type’: ‘index_1’, ‘_version’: 13, ‘found’: True}
{‘_source’: {‘address’: ‘合肥’, ‘any’: ‘jackaaa’, ‘age’: 30}, ‘_id’: ‘1’, ‘_index’: ‘index_1’, ‘_type’: ‘index_1’, ‘_version’: 14, ‘found’: True}
{‘_source’: {‘any’: ‘jackaaa’, ‘age’: 30}, ‘_id’: ‘1’, ‘_index’: ‘index_1’, ‘_type’: ‘index_1’, ‘_version’: 15, ‘found’: True}
通过log日志看到，输出的4条分别是 get查询、更新字段后、添加字段后，删除字段后的输出结果
search
es.index(index="index_1", doc_type="index_1", id=1, body={"any": "index_1_1_data", "age": 30})
es.index(index="index_1", doc_type="index_1", id=2, body={"any": "index_1_2_data", "age": 40})
es.index(index="index_2", doc_type="index_2", id=1, body={"any": "index_2_1_data", "age": 30})
es.index(index="index_2", doc_type="index_2", id=2, body={"any": "index_2_2_data", "age": 40})
#查询所有的
ret = es.search(index="index_1", doc_type="index_1", body={'query': {'match_all': {}}})
print(ret)
#查询年龄打于35的
ret = es.search(index="index_1", doc_type="index_1", body={'query': {'range': {'age': {'gt': 35}}}})
print(ret)结果如下：
{‘timed_out’: False, ‘_shards’: {‘successful’: 5, ‘failed’: 0, ‘total’: 5, ‘skipped’: 0}, ‘took’: 1, ‘hits’: {‘max_score’: 1.0, ‘total’: 2, ‘hits’: [{‘_index’: ‘index_1’, ‘_source’: {‘age’: 40, ‘any’: ‘index_1_2_data’}, ‘_score’: 1.0, ‘_id’: ‘2’, ‘_type’: ‘index_1’}, {‘_index’: ‘index_1’, ‘_source’: {‘age’: 30, ‘any’: ‘index_1_1_data’}, ‘_score’: 1.0, ‘_id’: ‘1’, ‘_type’: ‘index_1’}]}}
{‘timed_out’: False, ‘_shards’: {‘successful’: 5, ‘failed’: 0, ‘total’: 5, ‘skipped’: 0}, ‘took’: 1, ‘hits’: {‘max_score’: 1.0, ‘total’: 1, ‘hits’: [{‘_index’: ‘index_1’, ‘_source’: {‘age’: 40, ‘any’: ‘index_1_2_data’}, ‘_score’: 1.0, ‘_id’: ‘2’, ‘_type’: ‘index_1’}]}}
删除
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch(['localhost:9200'])
############index增加############
es.index(index="index_1", doc_type="index_1", id=1, body={"any": "index_1_1_data", "age": 30})
es.index(index="index_1", doc_type="index_1", id=2, body={"any": "index_1_2_data", "age": 40})
es.index(index="index_2", doc_type="index_2", id=1, body={"any": "index_2_1_data", "age": 30})
es.index(index="index_2", doc_type="index_2", id=2, body={"any": "index_2_2_data", "age": 40})
es.delete(index="index_1",doc_type="index_1",id=1)
ret = es.search(index="index_1", doc_type="index_1", body={'query': {'match_all': {}}})
print(ret)
结果如下：
{‘_shards’: {‘failed’: 0, ‘successful’: 5, ‘total’: 5, ‘skipped’: 0}, ‘hits’: {‘hits’: [{‘_source’: {‘age’: 40, ‘any’: ‘index_1_2_data’}, ‘_index’: ‘index_1’, ‘_id’: ‘2’, ‘_score’: 1.0, ‘_type’: ‘index_1’}], ‘total’: 1, ‘max_score’: 1.0}, ‘timed_out’: False, ‘took’: 0}