Elasticsearch 的安装与使用（三）: python操作Elasticsearch增删改查

1.python链接ES：

	from elasticsearch import Elasticsearch
	self.es = Elasticsearch([{'host': "192.168.1.88", 'port': 9200}])

可以指定链接的ES的IP

2.ES插入数据:

2.1 插入单条数据

    for i in range(10):
        self.es.index(index="my-index", doc_type="test-type", body={"any": "data01", "timestamp": i})

2.2批量插入数据 [{},{}]

from elasticsearch import helpers
helpers.bulk(self.es, [{'_index':"my-index",'_type':'test-type'}, {}])

3.ES删除数据:

3.1 删除单条数据 指定id

self.es.delete(index='my-index', doc_type='test-type', id='jqcvIGsB6xO89rzf_sKP')

3.2 删除指定条件数据 批量删除

 # 根据指定条件删除  查询条件必须符合DLS格式
query = {

        # 查询语句
        "query": {
            'range': {'timestamp': {'lte': "2019-06-04T10:06:12.629748"}}
        }
    }
    self.es.delete_by_query(index='my-index', doc_type='test-type', body=query)

4.ES更新数据:

ES不支持更新操作，具体更新操作底层实现的原理是: 删除原来索引的数据，插入新索引的数据。每一次更新，es的_version字段内容会递增。

4.1 依据id更新单条数据：

# 更新单条数据
    doc = {
        'doc': {'test': "哈哈哈",
                'sdfs':"fdasfsdf"
                }

    }
    self.es.update(index='my-index', doc_type='test-type', id="tqdHIGsB6xO89rzfnsIL", body=doc)

4.2 依据条件，批量更新数据:

 body = {
        # 查询条件
        'query': {
            'term': {
                "timestamp": 6
            }
        },
        # 更新内容  第一种更新方式
        'script': {
            "source": "ctx._source.key_name = 'update_value'",
        },

        # 更新内容 第二种更新方式
        'script': {
            'source': "ctx._source.key_name = params.tags",
            "params": {
                "tags": "hahhah"
            },
        },

        # 更新内容 第三种更新方式
        'script': {
            "source": "if(ctx._source.key_name == 'es_value'){ctx._source.key2_name='update_value'}else{ctx._source.key2_name='update_value'}", # if else 更新


        }
    }
    
self.es.update_by_query(index='my-index', doc_type='test-type', body=body)

5.ES查询数据:

5.1 普通查询:

第一种方式:
 # 返回全部数据
    result = self.es.search(index='my-index', doc_type='test-type')
    
 第二种方式:
    body ={
        'query':{
            'match_all':{}
        }
    }
    result = self.es.search(index='my-index',doc_type='test-type',body=body)

5.2 条件查询:

5.2.1 term 精确查询

 # term 查询timestamp为0的所有数据
    body = {
        'query': {
            'term': {
                'properties.provinces_name.keyword': '陕西'
            }
        },

    }

5.2.2 terms查询多个条件

 # terms 查询多个条件 返回timestamp为0或者1的所有数据
    body = {
        'query': {
            'terms': {
                'timestamp': [0, 1]
            }
        }
    }

5.2.3 match 匹配多个分词

 # # match 精确匹配 test 值为lalalla的数据
    body = {
        'query': {
            'match': {
                'properties.provinces_name.keyword': '陕西省'
            }
        }
    }

match 的效果 测试 对于中文来说，等价于term，如果匹配的是英文词语，例如 ‘pre fix hha’ 则会匹配 包含 pre 和 fix 已经 hha三个词的key。

5.2.4 multi_match 匹配多个key中包含关键字的数据

# multi_match  匹配多个key中包含关键字的数据
    body = {
        'query': {
            'multi_match': {
                "query": "关键字",
                "fields": ['test', '待匹配key']
            }
        }
    }

5.2.5 ids 依据id匹配多个值

body = {
            'query': {
                'ids': {
                    'values': ['SacWIGsB6xO89rzf1RBH', 'VqcWIGsB6xO89rzf1RBH','id值']
                }
            }
        }

5.2.6 range 范围查询

# 范围查询 range
    body = {
        'query': {
            'range': {
                'properties.id': {
                    'gte': 11777028,  # >
                    'lte': 11777151,  # <
                }
            }
        }
    }

5.2.7 前缀查询 prefix

# 前缀查询 prefix
    body = {
        'query': {
            'prefix': {
                'properties.addr.keyword': '陕西省'
            }
        }
    }

5.2.8 wildcard 通配符查询

# 通配符查询 wildcard
    body = {
        'query': {
            'wildcard':{
                'properties.addr.keyword': '陕西*'
            }
        }
    }

wildcard 也可以用做 模糊查询，* 代表着一个任意值。

5.3 复合查询 bool查询, must ，should,must_not

5.3.1 must 返回满足所有条件的值。 and 与

 # must [] 满足所有条件才会返回   
    body = {
        'query': {
            'bool': {
                'must': [
                    {
                        'term': {
                            'properties.addr.keyword': '安康市旬阳县一零二省道',
                        }

                    },
                    {
                        'term': {
                            "properties.name.keyword": "大岭铺"
                        }
                    }

                ]
            }
        }
    }

5.3.2 should 返回满足任意一个条件的值。 or 或

 # should [] 满足任意一个条件

    body = {
        'query': {
            'bool': {
                'should': [
                    {
                        'term': {
                            'properties.addr.keyword': '陕西省安康市汉滨区G69(银百高速)',
                        }
                    },
                    {
                        'term': {
                            "properties.name.keyword": "大岭铺"
                        }
                    }
                ]
            }
        }
    }

5.3.3 must _not 返回不满足所有条件的值。 ! 非

# must_not ! 非 所有条件都不满足

    body = {
        'query': {
            'bool': {
                'must_not': [
                    {
                        'term': {
                            'properties.addr.keyword': '陕西省安康市汉滨区G69(银百高速)',
                        }
                    },
                    {
                        'term': {
                            "properties.name.keyword": "大岭铺"
                        }
                    }
                ]
            }
        },
        'from': 0,   # 返回指定数量
        'size': 50,
    }

ES的条件查询，默认是返回10条数据。 可以通过 “from”,“size”， 来指定返回数据的数量和位置。

5.4 sort 排序

 body = {
        'query': {
            'match_all': {}
        },
        'sort': {
            'properties.id': {                  # 根据某个字段升序降序
                "order": "desc"     # asc升序， desc降序
            }
        }
    }

5.5 响应过滤 file_path

# 只需要获取_id数据，多个条件用逗号隔开
    result = self.es.search(index='map_data', doc_type='Feature',
                            filter_path=['hits.hits._id,hits.hits._source.properties.area_name'])

5.6 count 查询数量

# 查询数据数量 count
    result = self.es.count(index='map_data', doc_type='Feature')
    print(result)

最终的查询语句如下:

	result = self.es.search(index='map_data', doc_type='Feature', body=body)

    print(result['hits']['hits'])
    print(len(result['hits']['hits']))

body 对应的是各个查询方法的语句。

至此 就是python 操作Elasticsearch常用的增删改查的操作。

想要完整代码，还有哪些不懂的小伙伴可以私我留言，或者加我QQ3479920009，备注CSDN。