****注意事项-------使用ealsticsearch要配置java的开发环境JDK(1.8以上)
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ealsticsearch： 索引(Index) 类型(type) 文档(Document) 字段(Fields)
关系型数据库： 数据库 表 行 列
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from elasticsearch import Elasticsearch
# 默认host为localhost,port为9200.但也可以指定host与port
es = Elasticsearch("http://127.0.0.1:9200")
# 插入数据,index，doc_type名称可以自定义，id可以根据需求赋值,body为内容
es.index(index="my_index",doc_type="test_type",id=0,body={"name":"python","addr":"深圳"})
es.index(index="my_index",doc_type="test_type",id=1,body={"name":"java","addr":"北京"})
#同样是插入数据，create() 方法需要我们指定 id 字段来唯一标识该条数据，而 index() 方法则不需要，如果不指定 id，会自动生成一个 id
es.create(index="my_index",doc_type="test_type",id=1,body={"name":"python","addr":"深圳"})
#删除指定的index、type、id的文档
es.delete(index='indexName', doc_type='typeName', id=1)
#删除index
es.indices.delete(index='news', ignore=[400, 404])
query = {'query': {'match_all': {}}}# 查找所有文档
query1 = {'query': {'match': {'sex': 'famale'}}}# 删除性别为女性的所有文档
query2 = {'query': {'range': {'age': {'lt': 11}}}}# 删除年龄小于11的所有文档
query3 = {'query': {'term': {'name': 'jack'}}}# 查找名字叫做jack的所有文档
#删除所有文档
es.delete_by_query(index="my_index",doc_type="test_type",body=query)
#get：获取指定index、type、id所对应的文档
es.get(index="my_index",doc_type="test_type",id=1)
#search：查询满足条件的所有文档，没有id属性，且index，type和body均可为None
result = es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=query)
print(result['hits']['hits'][0])# 返回第一个文档的内容
#update：更新指定index、type、id所对应的文档
#更新的主要点：
#1. 需要指定 id
#2. body={"doc": <xxxx>} , 这个doc是必须的
es.update(index="my_index",doc_type="test_type",id=1,body={"doc":{"name":"python1","addr":"深圳1"}})
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---查询所有数据
# 搜索所有数据
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
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)