ES入門教程

1. 創建ES對象

from elasticsearch import Elasticsearch
# 實例化一個ip為localhost，端口為9200，允許超時一小時的es對象
es = Elasticsearch(hosts="localhost",port=9200,timeout=3600)
# 1. 創建 索引
index_name = "test"
es.indices.create(index=index_name)# 2. 刪除 索引
es.indices.delete(index='123')# 3. 插入數據
doc = {"name": "方天", "age": "23"}
es.index(index=index_name, id=2, document=doc)# 4. 刪除數據
## 4.1 es.delete  刪除指定 id 數據
es.delete(index='test',id='2')# 5. 更新數據
##  5.1 es.update()：更新指定字段
doc = {'name': '李邱俊','age': '20'}
es.update(index='test',id='2',doc=doc)

2. 數據查詢（最重要）

1. es.search()：按照指定規則查詢

res = es.search(index='test', query={'match_all': {}})
print(res)

參數說明：

參數	說明
index	要查詢的索引名稱
size	查詢多少條數據（默認10）
from_	從第幾條開始查詢（用于分頁）
filter_path	過濾返回字段，只顯示指定內容
query	查詢規則
sort	排序方式

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2. 常見查詢方式

? 2.1 查詢所有數據：match_all

res = es.search(index='test', query={'match_all': {}})

---

? 2.2 模糊查詢（分詞）：match

res = es.search(index='test', query={'match': {'name': '方'}})

---

? 2.3 短語匹配（不分詞）：match_phrase

res = es.search(index='test', query={'match_phrase': {'name': '方天'}})

---

? 2.4 精確查詢單值：term

res = es.search(index='test', query={'term': {'name.keyword': '方天'}})

注意：如果字段是 text 類型，需要用 .keyword 進行精確匹配。

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? 2.5 精確查詢多值：terms

res = es.search(index='test', query={'terms': {'name.keyword': ['方天', '李邱俊']}})

---

? 2.6 多字段查詢：multi_match

res = es.search(index='test',query={'multi_match': {'query': '方天','fields': ['name', 'age']}}
)

---

? 2.7 前綴查詢：prefix

res = es.search(index='test', query={'prefix': {'name.keyword': '方'}})

---

? 2.8 通配符查詢：wildcard

res = es.search(index='test', query={'wildcard': {'name.keyword': '方?天'}})
? 表示一個字符，* 表示0個或多個字符

---

? 2.9 正則查詢：regexp

res = es.search(index='test', query={'regexp': {'name.keyword': '方.*'}})

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? 2.10 多條件查詢：bool

must：與（AND）

res = es.search(index='test', query={'bool': {'must': [{'match': {'name': '方天'}},{'term': {'age': '23'}}]}
})

should：或（OR）

res = es.search(index='test', query={'bool': {'should': [{'match': {'name': '方天'}},{'match': {'name': '李邱俊'}}]}
})

must_not：非（NOT）

res = es.search(index='test', query={'bool': {'must_not': [{'term': {'name.keyword': '方天'}}]}
})

---

? 2.11 存在字段查詢：exists

res = es.search(index='test', query={'exists': {'field': 'age'}})

---

? 2.12 范圍查詢：range

res = es.search(index='test', query={'range': {'age': {'gte': 20,'lte': 30 }}
})

---

? 2.13 嵌套查詢：nested

假設數據結構為：

{"name": "方天","info": {"hobby": "籃球","city": "北京"}
}

查詢嵌套字段：

res = es.search(index='test', query={'nested': {'path': 'info','query': {'match': {'info.hobby': '籃球'}}}
})

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3. 排序：sort

升序（asc）

res = es.search(index='test', sort={'age': {'order': 'asc'}})

降序（desc）

res = es.search(index='test', sort={'age': {'order': 'desc'}})

---

4. 分頁查詢：size 和 from_

res = es.search(index='test', size=5, from_=0)

---

5. 過濾返回字段：filter_path

res = es.search(index='test',filter_path=['hits.hits._source.name']
)

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6. 完整示例

# 查詢 name 包含“方”且 age 在 20 到 30 之間，按 age 升序排列，只返回前 5 條
res = es.search(index='test',query={'bool': {'must': [{'match': {'name': '方'}}],'filter': [{'range': {'age': {'gte': 20, 'lte': 30}}}]}},sort={'age': {'order': 'asc'}},size=5
)# 打印結果
for hit in res['hits']['hits']:print(hit['_source'])

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