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第17篇-使用Python的初学者Elasticsearch教程

2020-06-21 13:58:25  阅读:259  来源: 互联网

标签:index name 17 Python res megacorp Elasticsearch first


Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它使您能够以前所未有的速度和规模探索数据。它用于全文搜索,结构化搜索,分析以及所有这三种方法的组合。弹性搜索是基于Apache Lucecne(一个全文本搜索引擎库)构建的开源搜索引擎。

安装并运行Elasticsearch:

安装Elasticsearch的唯一要求是Java的最新版本。要安装Elasticsearch,请从elastic.co/downlaods/elasticsearch下载并提取存档文件,然后只需运行bin \ elasticsearch.bat。在浏览器@'http:// localhost:9200'中对其进行测试。

指数:-

索引就像传统数据库中的数据库。它是存储相关文档的地方。要检索任何文档,我们需要三条信息

  1. 索引—数据库

  2. 数据类型-文档类型

  3. ID-文件ID

让我们开始表演吧……

 

# Import Elasticsearch package

from elasticsearch import Elasticsearch

# Connect to the elastic cluster

es=Elasticsearch([{'host':'localhost','port':9200}])

es<Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])>

 

Elasticsearch是面向文档的,这意味着它可以存储整个对象或文档。它不仅存储它们,而且索引每个文档的内容以使其可搜索。在Elasticsearch中,您可以对文档进行索引,搜索,排序和过滤。

Elasticsearch使用JSON作为文档的序列化格式。

现在让我们开始索引员工文档。

在Elasticsearch中存储数据的行为称为索引编制。

Elasticsearch集群可以包含多个索引,而索引又包含多个类型。这些类型包含多个文档,并且每个文档都有多个字段。

e1={

"first_name":"nitin",

"last_name":"panwar",

"age": 27,

"about": "Love to play cricket",

"interests": ['sports','music'],

}print e1{'interests': ['sports', 'music'], 'about': 'Love to play cricket', 'first_name': 'nitin', 'last_name': 'panwar', 'age': 27}

插入文件:

#现在让我们将此文档存储在Elasticsearch

res = es.index(index ='megacorp',doc_type ='employee',id = 1,body = e1)中简单!无需先执行任何管理任务,例如创建索引或指定每个字段包含的数据类型。我们可以直接为文档建立索引。Elasticsearch附带所有内容的默认值,因此使用默认值在后台处理了所有必要的管理任务。

检索文档:

在Elasticsearch中这很容易。我们只需执行一个HTTP GET请求并指定文档的地址-索引,类型和ID。使用这三段信息,我们可以返回原始JSON文档。

# Let's insert some more documents

e2={

"first_name" : "Jane",

"last_name" : "Smith",

"age" : 32,

"about" : "I like to collect rock albums",

"interests": [ "music" ]

}

e3={

"first_name" : "Douglas",

"last_name" : "Fir",

"age" : 35,

"about": "I like to build cabinets",

"interests": [ "forestry" ]

}res=es.index(index='megacorp',doc_type='employee',id=2,body=e2)

print res['created']

res=es.index(index='megacorp',doc_type='employee',id=3,body=e3)

print res['created']False

True

 

删除文件:

 

res=es.get(index='megacorp',doc_type='employee',id=3)

print res{u'_type': u'employee', u'_source': {u'interests': [u'forestry'], u'age': 35, u'about': u'I like to build cabinets', u'last_name': u'Fir', u'first_name': u'Douglas'}, u'_index': u'megacorp', u'_version': 1, u'found': True, u'_id': u'3'}

 

搜索精简版:

GET非常简单-取回所需的文档。让我们尝试一些更高级的操作,例如简单的搜索!

 

res= es.search(index='megacorp',body={'query':{}})

print res['hits']['hits'][{u'_score': 1.0, u'_type': u'employee', u'_id': u'4', u'_source': {u'interests': [u'sports', u'music'], u'age': 27, u'about': u'Love to play football', u'last_name': u'pafdfd', u'first_name': u'asd'}, u'_index': u'megacorp'}, {u'_score': 1.0, u'_type': u'employee', u'_id': u'2', u'_source': {u'interests': [u'music'], u'age': 32, u'about': u'I like to collect rock albums', u'last_name': u'Smith', u'first_name': u'Jane'}, u'_index': u'megacorp'}, {u'_score': 1.0, u'_type': u'employee', u'_id': u'1', u'_source': {u'interests': [u'sports', u'music'], u'age': 27, u'about': u'Love to play cricket', u'last_name': u'panwar', u'first_name': u'nitin'}, u'_index': u'megacorp'}]

现在,让我们搜索姓氏为nitin的用户名。

匹配运算符:

 

res= es.search(index='megacorp',body={'query':{'match':{'first_name':'nitin'}}})

print res['hits']['hits'][{u'_score': 0.2876821, u'_type': u'employee', u'_id': u'1', u'_source': {u'interests': [u'sports', u'music'], u'age': 27, u'about': u'Love to play cricket', u'last_name': u'panwar', u'first_name': u'nitin'}, u'_index': u'megacorp'}]

布尔运算符:

bool使用字典,其中至少包含must,should和must_not中的一个,每个字典都包含匹配列表或其他进一步的搜索运算符。

res= es.search(index='megacorp',body={

'query':{

'bool':{

'must':[{

'match':{

'first_name':'nitin'

}

}]

}

}

})print res['hits']['hits'][{u'_score': 0.2876821, u'_type': u'employee', u'_id': u'1', u'_source': {u'interests': [u'sports', u'music'], u'age': 27, u'about': u'Love to play cricket', u'last_name': u'panwar', u'first_name': u'nitin'}, u'_index': u'megacorp'}]

 

过滤运算符:

让我们使搜索更加复杂。我们仍然希望找到所有姓氏为nitin的员工,但我们只希望年龄在30岁以上的员工。我们的查询将略有变化以适应过滤器,这使我们可以高效地执行结构化搜索:

 

res= es.search(index='megacorp',body={

'query':{

'bool':{

'must':{

'match':{

'first_name':'nitin'

}

},

"filter":{

"range":{

"age":{

"gt":25

}

}

}

}

}

})print res['hits']['hits'][{u'_score': 0.2876821, u'_type': u'employee', u'_id': u'1', u'_source': {u'interests': [u'sports', u'music'], u'age': 27, u'about': u'Love to play cricket', u'last_name': u'panwar', u'first_name': u'nitin'}, u'_index': u'megacorp'}]res= es.search(index='megacorp',body={

'query':{

'bool':{

'must':{

'match':{

'first_name':'nitin'

}

},

"filter":{

"range":{

"age":{

"gt":27

}

}

}

}

}

})print res['hits']['hits'][]

全文搜索

到目前为止,搜索非常简单。让我们尝试更高级的全文搜索。在开始下一种搜索之前,让我再插入一个文档。

 

res= es.search(index='megacorp',body={

'query':{

'bool':{

'must':{

'match':{

'first_name':'nitin'

}

},

"filter":{

"range":{

"age":{

"gt":25

}

}

}

}

}

})print res['hits']['hits'][{u'_score': 0.2876821, u'_type': u'employee', u'_id': u'1', u'_source': {u'interests': [u'sports', u'music'], u'age': 27, u'about': u'Love to play cricket', u'last_name': u'panwar', u'first_name': u'nitin'}, u'_index': u'megacorp'}]res= es.search(index='megacorp',body={

'query':{

'bool':{

'must':{

'match':{

'first_name':'nitin'

}

},

"filter":{

"range":{

"age":{

"gt":27

}

}

}

}

}

})print res['hits']['hits'][]

在上面的示例中,它返回两个记录,但得分不同。

词组搜索

在一个字段中查找单个单词很好,但是有时候您想要匹配短语中单词的确切顺序。

 

res= es.search(index='megacorp',doc_type='employee',body={

'query':{

'match_phrase':{

"about":"play cricket"

}

}

})

for hit in res['hits']['hits']:

print hit['_source']['about']

print hit['_score']

print '**********************'Love to play cricket

0.5753642

**********************

集合体

Elasticsearch具有称为聚合的功能,该功能使您可以对数据进行复杂的分析。它与SQL中的“分组依据”相似,但功能更强大。

res= es.search(index='megacorp',doc_type='employee',body={

"aggs": {

"all_interests": {

"terms": { "field": "interests" }

}

}

})

 

标签:index,name,17,Python,res,megacorp,Elasticsearch,first
来源: https://www.cnblogs.com/Elasticsearchalgolia/p/13172243.html

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