作者:JackTian
来源:公众号「杰哥的IT之旅」
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当我们在工作中,如果频繁查询 Elasticsearch 某个索引中的某个字段命中的记录数量时,可以通过 Python 的 Elasticsearch 库来查询,从而提升工作效率。
代码大致思路如下:
第一步:从 elasticsearch 模块导入 Elasticsearch 类,该类是用来连接和操作 Elasticsearch
第二步 :安装 Elasticsearch 库,若未安装 elasticsearch 模块,可执行:pip install elasticsearch
命令进行安装
第三步:连接 Elasticsearch,定义 Elasticsearch 对象,并指定所要连接的 URL、端口、用户名、密码、超时时间
第四步 :指定所要查询的索引,定义名为index_name
的变量,值为:es 的索引名,在 Elasticsearch 中,索引是一个类似数据库的概念,用于存储数据
第五步 :创建查询条件,定义名为query
的字典,该字典包含了查询条件。
查询条件是一个bool
类型的查询,其中包含了多个terms
查询,每个terms
查询是用来匹配commandId
字段等于指定值的记录
第六步 :执行查询并获取结果,使用es.search()
方法执行查询,并将结果存储在results
变量中。这个结果是一个字典,包含了查询的结果和其他相关信息
第七步 :打印聚合统计信息,循环遍历结果字典中的aggregations
字段,并打印每个commandId
的值及其对应的记录总数
完整代码如下:
python3
# 精准匹配多个指令ID,查询有多少条日志
from elasticsearch import Elasticsearch
# 如果没有 elasticsearch 模块,执行如下命令进行安装。
# pip install elasticsearch
# 连接 Elasticsearch
es = Elasticsearch(hosts="http://localhost:29204/", http_auth=("elastic", "elastic"), timeout=30)
# 指定要查询的索引
index_name = 'idc_payloadresult_20231204'
# 查询条件
query = {
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"terms": {
"commandId": ["1024", "2048", "3072", "4096", "5120"]
}
}
],
"must_not": [],
"should": []
}
},
"from": 0,
"size": 10,
"sort": [],
"aggs": {
"commandId_counts": {
"terms": {
"field": "commandId",
},
"aggs": {
"total_count": {
"sum": {
"field": "total"
}
}
}
}
}
}
# 执行查询并获取结果
results = es.search(index=index_name, body=query)
# 打印结果中的聚合统计信息,包括每个 commandId 的总数
for bucket in results['aggregations']['commandId_counts']['buckets']:
print(bucket)
以上就是今天所要分享的全部内容了。
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