ElasticSearch - () Python操作es

1.Python模块的安装

pip install elasticsearch

2.Python 连接ElasticSearch

from elasticsearch import  Elasticsearch
# es = Elasticsearch()    # 默认连接本地elasticsearch
# es = Elasticsearch(['127.0.0.1:9200'])  # 连接本地9200端口
es = Elasticsearch(
    ["192.168.1.10", "192.168.1.11", "192.168.1.12"], # 连接集群，以列表的形式存放各节点的IP地址
    sniff_on_start=True,    # 连接前测试
    sniff_on_connection_fail=True,  # 节点无响应时刷新节点
    sniff_timeout=60    # 设置超时时间
)

3.配置忽略响应的状态码

es = Elasticsearch(['127.0.0.1:9200'],ignore=400)  # 忽略返回的400状态码
es = Elasticsearch(['127.0.0.1:9200'],ignore=[400, 405, 502])  # 以列表的形式忽略多个状态码

4.es连接对象的操作

es.index，向指定索引添加或者更新文档，如果索引不存在，首先会创建改索引，然后再执行添加或者更新操作。

print(es.index(index='w2', doc_type='doc', id='4', body={"name":"可可", "age": 18}))    # 正常
print(es.index(index='w2', doc_type='doc', id=5, body={"name":"卡卡西", "age":22}))     # 正常
print(es.index(index='w2', doc_type='doc', body={"name": "鸣人", "age": 22}))  # 可以不指定id，默认生成一个id

es.get，查询索引中指定文档

print(es.get(index='w2', doc_type='doc', id=5))

es.get_source，通过索引类型和ID获取文档的来源，直接返回需要的字典

print(es.get_source(index='py3', doc_type='doc', id='1'))  # {'name': '王五', 'age': 19}

es.search，执行搜索查询并获取与查询匹配的搜索匹配。这个用的最多，可以跟复杂的查询条件。
- index: 要搜索的以逗号分隔的索引名称列表; 使用_all 或空字符串对所有索引执行操作。
- doc_type: 要搜索的以逗号分隔的文档类型列表; 留空以对所有类型执行操作。
- body: 使用Query DSL（QueryDomain Specific Language查询表达式）的搜索定义。
- _source: 返回_source字段的true或false，或返回的字段列表，返回指定字段。
- _source_exclude：要从返回的_source字段中排除的字段列表，返回的所有字段中，排除哪些字段。
- _source_include：从_source字段中提取和返回的字段列表，跟_source差不多。

print(es.search(index='py3', doc_type='doc', body={"query": {"match":{"age": 20}}}))  # 一般查询
print(es.search(index='py3', doc_type='doc', body={"query": {"match":{"age": 19}}},_source=['name', 'age']))  # 结果字段过滤
print(es.search(index='py3', doc_type='doc', body={"query": {"match":{"age": 19}}},_source_exclude  =[ 'age']))
print(es.search(index='py3', doc_type='doc', body={"query": {"match":{"age": 19}}},_source_include =[ 'age']))

es.count ，执行查询获取查询到的数量

body = {
    "query": {
        "match": {
            "age": 18
        }
    }
}
print(es.count(index='py2', doc_type='doc', body=body))  # {'count': 1, '_shards': {'total': 5, 'successful': 5, 'skipped': 0, 'failed': 0}}
print(es.count(index='py2', doc_type='doc', body=body)['count'])  # 1
print(es.count(index='w2'))  # {'count': 6, '_shards': {'total': 5, 'successful': 5, 'skipped': 0, 'failed': 0}}
print(es.count(index='w2', doc_type='doc'))  # {'count': 6, '_shards': {'total': 5, 'successful': 5, 'skipped': 0, 'failed': 0}}

es.create，添加一条数据，索引不存在的话创建索引添加数据

print(es.create(index='py3', doc_type='doc', id='1', body={"name": '王五', "age": 20}))
print(es.get(index='py3', doc_type='doc', id='3'))

es.delete，删除指定的文档

print(es.delete(index='py3', doc_type='doc', id='4'))

es.delete_by_query，删除与查询匹配的所有文档。

print(es.delete_by_query(index='py3', doc_type='doc', body={"query": {"match":{"age": 20}}}))

es.exists，查询elasticsearch中是否存在指定的文档，返回一个布尔值。

print(es.exists(index='py3', doc_type='doc', id='1'))

es.info，获取当前集群的基本信息。
es.ping，如果群集已启动，则返回True，否则返回False。

5. es对象的Indices 创建索引，定义mapping

es.indices.create，在Elasticsearch中创建索引，用的最多。

body = {
    "mappings": {
        "doc": {
            "dynamic": "strict",  # 严格的格式
            "properties": {
                "title": {
                    "type": "text",
                    "analyzer": "ik_max_word"
                },
                "url": {
                    "type": "text"
                },
                "action_type": {
                    "type": "text"
                },
                "content": {
                    "type": "text"
                }
            }
        }
    }
}
es.indices.create('py4', body=body)  # 给索引py4添加索引的映射信息

es.indices.analyze，返回分词结果。

es.indices.analyze(body={'analyzer': "ik_max_word", "text": "皮特和茱丽当选“年度模范情侣”Brad Pitt and Angelina Jolie"})

es.indices.delete，在Elasticsearch中删除索引。

print(es.indices.delete(index='py4'))
print(es.indices.delete(index='w3'))    # {'acknowledged': True}

es.indices.put_alias，为一个或多个索引创建别名，查询多个索引的时候，可以使用这个别名。
- index 别名应指向的逗号分隔的索引名称列表（支持通配符），使用_all对所有索引执行操作。
- name要创建或更新的别名的名称。
- body别名的设置，例如路由或过滤器。

print(es.indices.put_alias(index='py4', name='py4_alias'))  # 为单个索引创建别名
print(es.indices.put_alias(index=['py3', 'py2'], name='py23_alias'))  # 为多个索引创建同一个别名，联查用

es.indices.delete_alias，删除一个或多个别名。

print(es.indices.delete_alias(index='alias1'))
print(es.indices.delete_alias(index=['alias1, alias2']))

es.indices.get_mapping，检索索引或索引/类型的映射定义。

print(es.indices.get_mapping(index='py4'))

es.indices.get_settings，检索一个或多个（或所有）索引的设置。

print(es.indices.get_settings(index='py4'))

es.indices.get，允许检索有关一个或多个索引的信息。

print(es.indices.get(index='py2'))    # 查询指定索引是否存在
print(es.indices.get(index=['py2', 'py3']))

es.indices.get_alias，检索一个或多个别名。

print(es.indices.get_alias(index='py2'))
print(es.indices.get_alias(index=['py2', 'py3']))

es.indices.get_field_mapping，检索特定字段的映射信息。

print(es.indices.get_field_mapping(fields='url', index='py4', doc_type='doc'))
print(es.indices.get_field_mapping(fields=['url', 'title'], index='py4', doc_type='doc'))

5.Cluster（集群相关）

es.cluster.get_settigns，获取集群设置。

print(es.cluster.get_settings())

es.cluster.health，获取有关群集运行状况的非常简单的状态。

print(es.cluster.health())

es.cluster.state，获取整个集群的综合状态信息。

print(es.cluster.state())

es.cluster.stats，返回群集的当前节点的信息。

print(es.cluster.stats())

6.Node (节点相关）

es.nodes.info，返回集群中节点的信息。

print(es.nodes.info())  # 返回所节点
print(es.nodes.info(node_id='node1'))   # 指定一个节点
print(es.nodes.info(node_id=['node1', 'node2']))   # 指定多个节点列表

es.nodes.stats，获取集群中节点统计信息。

print(es.nodes.stats())
print(es.nodes.stats(node_id='node1'))
print(es.nodes.stats(node_id=['node1', 'node2']))

es.nodes.hot_threads，获取指定节点的线程信息。

print(es.nodes.hot_threads(node_id='node1'))
print(es.nodes.hot_threads(node_id=['node1', 'node2']))

es.nodes.usage，获取集群中节点的功能使用信息。

print(es.nodes.usage())
print(es.nodes.usage(node_id='node1'))
print(es.nodes.usage(node_id=['node1', 'node2']))

7.Cat（查询）

es.cat.allocation，返回分片使用情况。

print(es.cat.allocation())
print(es.cat.allocation(node_id=['node1']))
print(es.cat.allocation(node_id=['node1', 'node2'], format='json'))

es.cat.count，Count提供对整个群集或单个索引的文档计数的快速访问。

print(es.cat.count())  # 集群内的文档总数
print(es.cat.count(index='py3'))  # 指定索引文档总数
print(es.cat.count(index=['py3', 'py2'], format='json'))  # 返回两个索引文档和

es.cat.health，从集群中health里面过滤出简洁的集群健康信息。
es.cat.indices，返回索引的信息；也可以使用此命令进行查询集群中有多少索引。
es.cat.master，返回集群中主节点的IP，绑定IP和节点名称。
es.cat.plugins，返回节点的插件信息。
es.cat.shards，返回哪个节点包含哪些分片的信息。

Fred3D

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