python操作Elasticsearch执行增删改查

基本操作

1. 首先连接Elasticsearch数据库，然后创建一个自定义的索引

from elasticsearch import Elasticsearch
import random
from elasticsearch import helpers# 连接到本地的 Elasticsearch 服务
es = Elasticsearch(hosts=["http://localhost:9200"])
index_name = "my_index"# 创建一个索引名为 "my_index" 的索引
if es.indices.exists(index=index_name):  # 如果索引存在，删除es.indices.delete(index=index_name)
es.indices.create(index=index_name)  # 新建索引

2. 新增随机数据

这里我们创建随机数据项，包含value_num与value_choice项，

# 新增随机数据项
add_value_list: list = []
for _ in range(1000):num = random.randint(1, 100)add_value_list.append({"_index": index_name,  # 注意！个参数决定要插入到哪个索引中"value_num": random.randint(1, 100),"value_choice": ["c1", 'c2', 'c3'][random.randint(0, 2)],})
# 批量插入数据
helpers.bulk(es, add_value_list)

3. 查询操作

# 查询操作
_body_query = {"query": {"range": {"value_num": {"gte": 40,  # >= 40"lte": 60  # <= 60}}},"size": 20,  # 查询20条
}
response = es.search(index=index_name, body=_body_query)
# 打印查询的结果
for _hit in response["hits"]["hits"]:_value = _hit['_source']print("value_num:", _value["value_num"], " value_choice:", _value['value_choice'])

4. 更新数据项

这里，我们将查询出的数据中，通过文档ID与修改的数据重新为数据赋值

# 更新操作
for _hit in response["hits"]["hits"]:update_body = {"doc": {"value_choice": "c4",  # 更新value_choice字段为c4}}res = es.update(index=index_name, id=_hit['_id'], body=update_body)

5. 删除数据项

# 删除操作
for _hit in response["hits"]["hits"]:res = es.delete(index=index_name, id=_hit['_id'])

更多查询方法

1. 查询全部数据

_body_query = {"query":{"match_all":{}}
}

2. 针对某个确定的值/字符串的查询：term、match

match会执行多个term操作，term操作精度更高

_body_query = {"query": {"match": {"value_choice": "c1"}}
}

_body_query = {"query": {"term": {"value_choice": "c1"}}
}

3. 在多个选项中有一个匹配，就查出来：terms

_body_query = {"query": {"terms": {"value_choice": ["c1", "c2"],}}
}

4. 数值范围查询：range

查询>=40且<=60的数据

_body_query = {"query": {"range": {"value_num": {"gte": 40,  # >= 40"lte": 60  # <= 60}}}
}

5. 多个条件同时触发 bool

布尔查询可以同时查询多个条件，也称为组合查询，构造查询的字典数据时，query后紧跟bool，之后再跟bool的判断条件，判断条件有下面几个：

• filter：过滤器
• must：类似and，需要所有条件都满足
• should：类似or，只要能满足一个即可
• must_not：需要都不满足

写完判断条件后，在判断条件的list里再紧跟查询操作的具体细节

_body_query = {"query": {"bool": {"should": [{"match": {"value_choice": "c1"} # value_choice = "c1"},{"range": {"value_num": {"lte": 50}} # value_num <= 50}]}},
}

6. 指定返回值个数 size

在构造的字典中添加size关键字即可

_body_query = {"query": {"range": {"value_num": {"gte": 40,  # >= 40"lte": 60  # <= 60}}},"size": 20,
}

7. 返回指定列 _source

_body_query = {"query": {"range": {"value_num": {"gte": 40,  # >= 40"lte": 60  # <= 60}}},"_source": ["value_num"] # 这里指定返回的fields
}

完整示例程序

from elasticsearch import Elasticsearch
import random
from elasticsearch import helpers# 连接到本地的 Elasticsearch 服务
es = Elasticsearch(hosts=["http://localhost:9200"])
index_name = "my_index"# 创建一个索引名为 "my_index" 的索引
if es.indices.exists(index=index_name):  # 如果索引存在，删除es.indices.delete(index=index_name)
es.indices.create(index=index_name)  # 新建索引# 生成随机数据
add_value_list: list = []
for _ in range(1000):num = random.randint(1, 100)add_value_list.append({"_index": index_name,  # 注意！个参数决定要插入到哪个索引中"value_num": random.randint(1, 100),"value_choice": ["c1", 'c2', 'c3'][random.randint(0, 2)],})
# 批量插入数据
helpers.bulk(es, add_value_list)# ================== 开始增删改查 ==================
_body_query = {"query": {"range": {"value_num": {"gte": 40,  # >= 40"lte": 60  # <= 60}}},"size": 20,
}response = es.search(index=index_name, body=_body_query)  # 查询10条
# 打印查询的结果
for _hit in response["hits"]["hits"]:_value = _hit['_source']print("value_num:", _value["value_num"], " value_choice:", _value['value_choice'])# 更新操作
for _hit in response["hits"]["hits"]:update_body = {"doc": {"value_choice": "c4",  # 更新value_choice字段为c4}}res = es.update(index=index_name, id=_hit['_id'], body=update_body)# 删除操作
for _hit in response["hits"]["hits"]:res = es.delete(index=index_name, id=_hit['_id'])