python elasticsearch dsl_学习python库：elasticsearch-dsl

一、简介

elasticsearch-dsl是基于elasticsearch-py封装实现的，提供了更简便的操作elasticsearch的方法。

二、具体使用

elasticsearch的官方文档介绍一共包括六个部分，分别是：configuration、search dsl、persistence、update by query、API document。

2.1 Configuration

有许多方式可以配置连接，最简单且有效的方式是设置默认连接，该默认连接可以被未传递其他连接的API调用使用。

2.1.1 Default connection

默认连接的实现需要使用到connections.create_connection()方法。

from elasticsearch_dsl importconnections

connections.create_connection(hosts=['localhost'], timeout=20)

同时还可以通过alias给连接设置别名，后续可以通过别名来引用该连接，默认别名为default

from elasticsearch_dsl importconnections

connections.create_connection(alias='my_new_connection', hosts=['localhost'], timeout=60)

2.1.2 Multiple clusters

可以通过configure定义多个指向不同集群的连接。

from elasticsearch_dsl importconnections

connections.configure(

default={'hosts': 'localhost'},

dev={'hosts': ['esdev1.example.com:9200'],'sniff_on_start': True

}

)

还可以通过add_connection手动添加连接。

2.1.2.4 Using aliases

下面的例子展示了如何使用连接别名。

s = Search(using='qa')

2.1.3 Manual

如果你不想提供一个全局的连接，你可以通过使用using参数传递一个elasticsearch.Elasticsearch的实例做为连接，如下：

s = Search(using=Elasticsearch('localhost'))

你还可以通过下面的方式来覆盖已经关联的连接。

s = s.using(Elasticsearch('otherhost:9200'))

2.2 Search DSL

2.2.1 The search object

search对象代表整个搜索请求，包括：queries、filters、aggregations、sort、pagination、additional parameters、associated client。

API被设置为可链接的。search对象是不可变的，除了聚合，对对象的所有更改都将导致创建包含该更改的浅表副本。

当初始化Search对象时，你可以传递low-level elasticsearch客户端作为参数。

from elasticsearch importElasticsearchfrom elasticsearch_dsl importSearch

client=Elasticsearch()

s= Search(using=client)

注意

所有的方法都返回一个该对象的拷贝，这样可以保证它被传递给外部代码时是安全的。

该API是可以链接的，允许你组合多个方法调用在一个语句中：

s = Search().using(client).query("match", title="python")

执行execute方法将请求发送给elasticsearch：

response = s.execute()

如果仅仅是想要遍历返回结果提示，可以通过遍历Search对象(前提是执行过execute方法)：

for hit ins:print(hit.title)

可以通过to_dict()方法将Search对象序列化为一个dict对象，这样可以方便调试。

print(s.to_dict())

2.2.1.1 Delete By Query

可以通过调用Search对象上的delete方法而不是execute来实现删除匹配查询的文档，如下：

s = Search(index='i').query("match", title="python")

response= s.delete()

2.2.1.2 Queries

该库为所有的Elasticsearch查询类型都提供了类。以关键字参数传递所有的参数，最终会把参数序列化后传递给Elasticsearch，这意味着在原始查询和它对应的dsl之间有这一个清理的一对一的映射。

from elasticsearch_dsl.query importMultiMatch, Match#{"multi_match": {"query": "python django", "fields": ["title", "body"]}}

MultiMatch(query='python django', fields=['title', 'body'])#{"match": {"title": {"query": "web framework", "type": "phrase"}}}

Match(title={"query": "web framework", "type": "phrase"})

你可以使用快捷方式Q通过命名参数或者原始dict类型数据来构建一个查询实例：

from elasticsearch_dsl importQ

Q("multi_match", query='python django', fields=['title', 'body'])

Q({"multi_match": {"query": "python django", "fields": ["title", "body"]}})

通过.query()方法将查询添加到Search对象中：

q = Q("multi_match", query='python django', fields=['title', 'body'])

s= s.query(q)

该方法还可以接收所有Q的参数作为参数。

s = s.query("multi_match", query='python django', fields=['title', 'body'])

2.2.1.2.1 Dotted fields

有时候你想要引用一个在其他字段中的字段，例如多字段(title.keyword)或者在一个json文档中的address.city。为了方便，Q允许你使用双下划线‘__’代替关键词参数中的‘.’

s =Search()

s= s.filter('term', category__keyword='Python')

s= s.query('match', address__city='prague')

除此之外，如果你愿意，也可以随时使用python的kwarg解压缩功能。

s =Search()

s= s.filter('term', **{'category.keyword': 'Python'})

s= s.query('match', **{'address.city': 'prague'})

2.2.1.2.2 Query combination

查询对象可以通过逻辑运算符组合起来：

Q("match", title='python') | Q("match", title='django')#{"bool": {"should": [...]}}

Q("match", title='python') & Q("match", title='django')#{"bool": {"must": [...]}}

~Q("match", title="python")#{"bool": {"must_not": [...]}}

当调用.query()方法多次时，内部会使用&操作符：

s =s.query().query()print(s.to_dict())#{"query": {"bool": {...}}}

如果你想要精确控制查询的格式，可以通过Q直接构造组合查询：

q = Q('bool',

must=[Q('match', title='python')],

should=[Q(...), Q(...)],

minimum_should_match=1)

s= Search().query(q)

2.2.1.3 Filters

如果你想要在过滤上下文中添加查询，可以使用filter()函数来使之变的简单。

s =Search()

s= s.filter('terms', tags=['search', 'python'])

在背后，这会产生一个bool查询，并将指定的条件查询放入其filter分支，等价与下面的操作：

s =Search()

s= s.query('bool', filter=[Q('terms', tags=['search', 'python'])])

如果你想要使用post_filter元素进行多面导航，请使用.post_filter()方法，你还可以使用exculde()方法从查询中排除项目：

s =Search()

s= s.exclude('terms', tags=['search', 'python'])

2.2.1.4 Aggregations

你可以是使用A快捷方式来定义一个聚合。

from elasticsearch_dsl importA

A('terms', field='tags')#{"terms": {"field": "tags"}}

为了实现聚合嵌套，你可以使用.bucket()、.metirc()以及.pipeline()方法。

a = A('terms', field='category')#{'terms': {'field': 'category'}}

a.metric('clicks_per_category', 'sum', field='clicks')\

.bucket('tags_per_category', 'terms', field='tags')#{#'terms': {'field': 'category'},#'aggs': {#'clicks_per_category': {'sum': {'field': 'clicks'}},#'tags_per_category': {'terms': {'field': 'tags'}}#}#}

为了将聚合添加到Search对象中，使用.aggs属性，它是作为一个top-level聚合的。

s =Search()

a= A('terms', field='category')

s.aggs.bucket('category_terms', a)#{#'aggs': {#'category_terms': {#'terms': {#'field': 'category'#}#}#}#}

或者：

s =Search()

s.aggs.bucket('articles_per_day', 'date_histogram', field='publish_date', interval='day')\

.metric('clicks_per_day', 'sum', field='clicks')\

.pipeline('moving_click_average', 'moving_avg', buckets_path='clicks_per_day')\

.bucket('tags_per_day', 'terms', field='tags')

s.to_dict()#{#"aggs": {#"articles_per_day": {#"date_histogram": { "interval": "day", "field": "publish_date" },#"aggs": {#"clicks_per_day": { "sum": { "field": "clicks" } },#"moving_click_average": { "moving_avg": { "buckets_path": "clicks_per_day" } },#"tags_per_day": { "terms": { "field": "tags" } }#}#}#}#}

你可以通过名字来访问一个存在的桶。

s =Search()

s.aggs.bucket('per_category', 'terms', field='category')

s.aggs['per_category'].metric('clicks_per_category', 'sum', field='clicks')

s.aggs['per_category'].bucket('tags_per_category', 'terms', field='tags')

2.2.1.5 Sorting

要指定排序顺序，可以使用.order()方法。

s =Search().sort('category','-title',

{"lines" : {"order" : "asc", "mode" : "avg"}}

)

可以通过不传任何参数调用sort()函数来重置排序。

2.2.1.6 Pagination

要指定from、size，使用slicing API：

s = s[10:20]#{"from": 10, "size": 10}

要访问匹配的所有文档，可以使用scan()函数，scan()函数使用scan、scroll elasticsearch API：

for hit ins.scan():print(hit.title)

需要注意的是这种情况下结果是不会被排序的。

2.2.1.7 Highlighting

要指定高亮的通用属性，可以使用highlight_options()方法：

s = s.highlight_options(order='score')

可以通过highlight()方法来为了每个单独的字段设置高亮：

s = s.highlight('title')#or, including parameters:

s = s.highlight('title', fragment_size=50)

然后，响应中的分段将在每个结果对象上以.meta.highlight.FIELD形式提供，其中将包含分段列表：

response =s.execute()for hit inresponse:for fragment inhit.meta.highlight.title:print(fragment)

2.2.1.8 Suggestions

要指定一个suggest请求在你的search对象上，可以使用suggest()方法：

#check for correct spelling

s = s.suggest('my_suggestion', 'pyhton', term={'field': 'title'})

2.2.1.9 Extra properties and parameters

要为search对象设置额外的属性，可以使用.extra()方法。可以用来定义body中的key，那些不能通过指定API方法来设置的，例如explain、search_filter。

s = s.extra(explain=True)

要设置查询参数，可以使用.params()方法：

s = s.params(routing="42")

如果要限制elasticsearch返回的字段，可以使用source()方法：

#only return the selected fields

s = s.source(['title', 'body'])#don't return any fields, just the metadata

s =s.source(False)#explicitly include/exclude fields

s = s.source(includes=["title"], excludes=["user.*"])#reset the field selection

s = s.source(None)

2.2.1.10 Serialization and Deserialization

查询对象可以通过使用.to_dict()方法被序列化为一个字典。

你也可以使用类方法from_dict从一个dict创建一个Search对象。这会创建一个新的Search对象并使用字典中的数据填充它。

s = Search.from_dict({"query": {"match": {"title": "python"}}})

如果你希望修改现有的Search对象，并覆盖其属性，则可以使用update_from_dict()方法就地更改实例。

s = Search(index='i')

s.update_from_dict({"query": {"match": {"title": "python"}}, "size": 42})

2.2.2 Response

你可以通过调用execute方法来执行你的搜索，它会返回一个Response对象，Response对象允许你通过属性的方式访问返回结果字典中的任何key。

print(response.success())#True

print(response.took)#12

print(response.hits.total.relation)#eq

print(response.hits.total.value)#142

print(response.suggest.my_suggestions)

如果想要检查response对象的内容，可以通过to_dict方法访问原始数据。

2.2.2.1 Hits

可以通过hits属性访问返回的匹配结果，或者遍历Response对象。

response =s.execute()print('Total %d hits found.' %response.hits.total)for h inresponse:print(h.title, h.body)

2.2.2.2 Result

每个匹配项被封装到一个类中，可以方便通过类属性来访问返回结果字典中的key，所有的元数据存储在meta属性中。

response =s.execute()

h=response.hits[0]print('/%s/%s/%s returned with score %f' %(

h.meta.index, h.meta.doc_type, h.meta.id, h.meta.score))

2.2.2.3 Aggregations

可以通过aggregations属性来访问聚合结果：

for tag inresponse.aggregations.per_tag.buckets:print(tag.key, tag.max_lines.value)

2.2.3 MultiSearch

可以通过MultiSearch类同时执行多个搜索，它将会使用_msearch API：

from elasticsearch_dsl importMultiSearch, Search

ms= MultiSearch(index='blogs')

ms= ms.add(Search().filter('term', tags='python'))

ms= ms.add(Search().filter('term', tags='elasticsearch'))

responses=ms.execute()for response inresponses:print("Results for query %r." %response.search.query)for hit inresponse:print(hit.title)

2.3 Persistence

你可以使用dsl库来定义你的mappings和一个基本的持久化层为你的应用程序。

2.3.1 Document

如果你要为你的文档创建一个model-like的封装，可以使用Document类。它可以被用作创建在elasticsearch中所有需要的mappings和settings。

from datetime importdatetimefrom elasticsearch_dsl importDocument, Date, Nested, Boolean, \

analyzer, InnerDoc, Completion, Keyword, Text

html_strip= analyzer('html_strip',

tokenizer="standard",

filter=["standard", "lowercase", "stop", "snowball"],

char_filter=["html_strip"]

)classComment(InnerDoc):

author= Text(fields={'raw': Keyword()})

content= Text(analyzer='snowball')

created_at=Date()defage(self):return datetime.now() -self.created_atclassPost(Document):

title=Text()

title_suggest=Completion()

created_at=Date()

published=Boolean()

category=Text(

analyzer=html_strip,

fields={'raw': Keyword()}

)

comments=Nested(Comment)classIndex:

name= 'blog'

defadd_comment(self, author, content):

self.comments.append(

Comment(author=author, content=content, created_at=datetime.now()))def save(self, **kwargs):

self.created_at=datetime.now()return super().save(** kwargs)

2.3.1.1 Data types

定义Document实例时，除了可以使用python类型，还可以使用InnerDoc、Range等类型来表示非简单类型的数据。

from elasticsearch_dsl importDocument, DateRange, Keyword, RangeclassRoomBooking(Document):

room=Keyword()

dates=DateRange()

rb=RoomBooking(

room='Conference Room II',

dates=Range(

gte=datetime(2018, 11, 17, 9, 0, 0),

lt=datetime(2018, 11, 17, 10, 0, 0)

)

)#Range supports the in operator correctly:

datetime(2018, 11, 17, 9, 30, 0) in rb.dates #True

#you can also get the limits and whether they are inclusive or exclusive:

rb.dates.lower #datetime(2018, 11, 17, 9, 0, 0), True

rb.dates.upper #datetime(2018, 11, 17, 10, 0, 0), False

#empty range is unbounded

Range().lower #None, False

2.3.1.2 Note on dates

当实例化一个Date字段时，可以通过设置default_timezone参数来明确指定时区。

classPost(Document):

created_at= Date(default_timezone='UTC')

2.3.1.3 Document life cycle

在你第一次使用Post文档类型前，你需要在elasticsearch中创建mappings。可以通过Index对象或者调用init()方法直接创建mappings。

#create the mappings in Elasticsearch

Post.init()

所有metadata字段，可以通过meta属性访问。

post = Post(meta={'id': 42})#prints 42

print(post.meta.id)#override default index

post.meta.index = 'my-blog'

可以通过get()方法来检索一个存在的文档：

#retrieve the document

first = Post.get(id=42)#now we can call methods, change fields, ...

first.add_comment('me', 'This is nice!')#and save the changes into the cluster again

first.save()

要删除一个文档，直接调用delete()方法即可：

first = Post.get(id=42)

first.delete()

2.3.1.4 Analysis

要为text字段指定analyzer，你只需要使用analyze的名字，使用已有的analyze或者自己定义。

2.3.1.5 Search

为了在该文档类型上搜索，使用search方法即可。

#by calling .search we get back a standard Search object

s =Post.search()#the search is already limited to the index and doc_type of our document

s = s.filter('term', published=True).query('match', title='first')

results=s.execute()#when you execute the search the results are wrapped in your document class (Post)

for post inresults:print(post.meta.score, post.title)

2.3.1.6 class Meta options

在Meta类中定义了多个你可以为你的文档定义的metadata，例如mapping。

2.3.1.7 class Index options

Index类中定义了该索引的信息，它的名字、settings和其他属性。

2.3.1.8 Document Inheritance

2.3.2 Index

在典型情况下，在Document类上使用Index类足够处理任何操作的。在少量case下，直接操作Index对象可能更有用。

Index是一个类，负责保存一个索引在elasticsearch中的所有关联元数据，例如mapping和settings。由于它允许方便的同时创建多个mapping，所以当定义mapping的时候它是最有用的。当在迁移elasticsearch对象的时候是特别有用的。

from elasticsearch_dsl importIndex, Document, Text, analyzer

blogs= Index('blogs')#define custom settings

blogs.settings(

number_of_shards=1,

number_of_replicas=0

)#define aliases

blogs.aliases(

old_blogs={}

)#register a document with the index

blogs.document(Post)#can also be used as class decorator when defining the Document

@blogs.documentclassPost(Document):

title=Text()#You can attach custom analyzers to the index

html_strip= analyzer('html_strip',

tokenizer="standard",

filter=["standard", "lowercase", "stop", "snowball"],

char_filter=["html_strip"]

)

blogs.analyzer(html_strip)#delete the index, ignore if it doesn't exist

blogs.delete(ignore=404)#create the index in elasticsearch

blogs.create()

你可以为你的索引设置模板，并使用clone()方法创建一个指定的拷贝：

blogs = Index('blogs', using='production')

blogs.settings(number_of_shards=2)

blogs.document(Post)#create a copy of the index with different name

company_blogs = blogs.clone('company-blogs')#create a different copy on different cluster

dev_blogs = blogs.clone('blogs', using='dev')#and change its settings

dev_blogs.setting(number_of_shards=1)

2.3.2.1 Index Template

elasticsearch-dsl还提供了使用IndexTemplate类在elasticsearch中来管理索引模板的选项，该类与Index的API非常相似。

一旦一个索引模板被保存到elasticsearch，他的内容将会自动应用到匹配模式的新索引上(已存在的索引不会受影响)，即使索引是当索引一个文档时自动创建的。

from datetime importdatetimefrom elasticsearch_dsl importDocument, Date, TextclassLog(Document):

content=Text()

timestamp=Date()classIndex:

name= "logs-*"settings={"number_of_shards": 2}def save(self, **kwargs):#assign now if no timestamp given

if notself.timestamp:

self.timestamp=datetime.now()#override the index to go to the proper timeslot

kwargs['index'] = self.timestamp.strftime('logs-%Y%m%d')return super().save(**kwargs)#once, as part of application setup, during deploy/migrations:

logs = Log._index.as_template('logs', order=0)

logs.save()#to perform search across all logs:

search = Log.search()

2.4 Faceted Search

该API是实验性的，并且也没有用到，所以先跳过。

2.5 Update By Query

2.5.1 The Update By Query object

Update By Query对象允许使用_update_by_query实现在一个匹配过程中更新一个文档。

2.5.1.1 Serialization and Deserialization

该查询对象可以通过.to_dict()方法序列化为一个字典，也可以通过类方法from_dict()从一个字典构建一个对象。

ubq = UpdateByQuery.from_dict({"query": {"match": {"title": "python"}}})

2.5.1.2 Extra properties and parameters

可以通过.extra()方法设置额外的属性：

ubq = ubq.extra(explain=True)

可以通过.params()方法设置查询参数：

ubq = ubq.params(routing="42")

2.5.2 Response

你可以调用.execute()方法执行查询，它会返回一个Response对象。Response对象允许通过属性访问结果字典中的任何key。

response =ubq.execute()print(response.success())#True

print(response.took)#12

如果需要查看response对象的内容，使用to_dic()方法获取它的原始数据即可。

2.6 API Documentation

API Documention详细介绍了elasticsearch-dsl库中的公共类和方法的用法，具体使用的时候直接翻阅参考即可。

三、总结

1、elasticsearch-dsl相比于elasticsearch来说，提供了更简便的方法来操作elasticsearch，减少了生成DSL查询语言的复杂性，推荐使用。

2、elasticsearch-dsl的方法其实还是和elasticsearch的restful API对应的，所以它的API文档有些地方写的并不清晰，例如实例构造可以传递哪些参数？它的说明时可以接收任何关键字参数并会直接把参数传递给elasticsearch，所以要确定哪些参数生效，还是需要我们去查看elasticsearch的restful API文档。