python操作Elasticsearch执行增删改查

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基本操作
更多查询方法
- [1. 查询全部数据](#1. 查询全部数据)
- [2. 针对某个确定的值/字符串的查询：term、match](#2. 针对某个确定的值/字符串的查询：term、match)
- [3. 在多个选项中有一个匹配，就查出来：terms](#3. 在多个选项中有一个匹配，就查出来：terms)
- [4. 数值范围查询：range](#4. 数值范围查询：range)
- [5. 多个条件同时触发 bool](#5. 多个条件同时触发 bool)
- [6. 指定返回值个数 size](#6. 指定返回值个数 size)
- [7. 返回指定列 _source](#7. 返回指定列 _source)
完整示例程序

基本操作

首先连接Elasticsearch数据库，然后创建一个自定义的索引

py 复制代码

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

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，

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# 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)

查询操作

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# 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'])

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

py 复制代码

# 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)

删除数据项

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# 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

py 复制代码

_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

py 复制代码

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

py 复制代码

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

3. 在多个选项中有一个匹配，就查出来：terms

py 复制代码

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

4. 数值范围查询：range

查询>=40且<=60的数据

py 复制代码

_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

py 复制代码

_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

py 复制代码

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

7. 返回指定列 _source

py 复制代码

_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

py 复制代码

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'])