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python调用elasticsearch(Python-ElasticSearch搜索查询的讲解)

更多 时间:2022-01-21 00:20:22 类别:脚本大全 浏览量:236

python调用elasticsearch

Python-ElasticSearch搜索查询的讲解

Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可能是目前存在的,不论开源还是私有的,拥有最先进,高性能和全功能搜索引擎功能的库。但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了利用它,你需要编写 Java 程序,并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包。 更坏的情况是,你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的。Lucene 是 很 复杂的。

在上一篇文章中介绍了ElasticSearch的简单使用,接下来记录一下ElasticSearch的查询:

查询所有数据

  • ?
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  • 2
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  • 7
  • 8
  • 9
  • # 搜索所有数据
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type")
  • # 或者
  • body = {
  •   "query":{
  •     "match_all":{}
  •   }
  • }
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
  • term与terms

  • ?
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  • # term
  • body = {
  •   "query":{
  •     "term":{
  •       "name":"python"
  •     }
  •   }
  • }
  • # 查询name="python"的所有数据
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
  • # terms
  • body = {
  •   "query":{
  •     "terms":{
  •       "name":[
  •         "python","android"
  •       ]
  •     }
  •   }
  • }
  • # 搜索出name="python"或name="android"的所有数据
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
  • match与multi_match

  • ?
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  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • # match:匹配name包含python关键字的数据
  • body = {
  •   "query":{
  •     "match":{
  •       "name":"python"
  •     }
  •   }
  • }
  • # 查询name包含python关键字的数据
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
  • # multi_match:在name和addr里匹配包含深圳关键字的数据
  • body = {
  •   "query":{
  •     "multi_match":{
  •       "query":"深圳",
  •       "fields":["name","addr"]
  •     }
  •   }
  • }
  • # 查询name和addr包含"深圳"关键字的数据
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
  • ids

  • ?
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  • 11
  • 12
  • body = {
  •   "query":{
  •     "ids":{
  •       "type":"test_type",
  •       "values":[
  •         "1","2"
  •       ]
  •     }
  •   }
  • }
  • # 搜索出id为1或2d的所有数据
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
  • 复合查询bool

    bool有3类查询关系,must(都满足),should(其中一个满足),must_not(都不满足)

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  • body = {
  •   "query":{
  •     "bool":{
  •       "must":[
  •         {
  •           "term":{
  •             "name":"python"
  •           }
  •         },
  •         {
  •           "term":{
  •             "age":18
  •           }
  •         }
  •       ]
  •     }
  •   }
  • }
  • # 获取name="python"并且age=18的所有数据
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
  • 切片式查询

  • ?
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  • 9
  • body = {
  •   "query":{
  •     "match_all":{}
  •   }
  •   "from":2  # 从第二条数据开始
  •   "size":4  # 获取4条数据
  • }
  • # 从第2条数据开始,获取4条数据
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
  • 范围查询

  • ?
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  • 11
  • 12
  • body = {
  •   "query":{
  •     "range":{
  •       "age":{
  •         "gte":18,    # >=18
  •         "lte":30    # <=30
  •       }
  •     }
  •   }
  • }
  • # 查询18<=age<=30的所有数据
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
  • 前缀查询

  • ?
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  • 9
  • body = {
  •   "query":{
  •     "prefix":{
  •       "name":"p"
  •     }
  •   }
  • }
  • # 查询前缀为"赵"的所有数据
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
  • 通配符查询

  • ?
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  • 9
  • body = {
  •   "query":{
  •     "wildcard":{
  •       "name":"*id"
  •     }
  •   }
  • }
  • # 查询name以id为后缀的所有数据
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
  • 排序

  • ?
  • 1
  • 2
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  • 6
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  • 8
  • 9
  • 10
  • body = {
  •   "query":{
  •     "match_all":{}
  •   }
  •   "sort":{
  •     "age":{         # 根据age字段升序排序
  •       "order":"asc"    # asc升序,desc降序
  •     }
  •   }
  • }
  • filter_path

    响应过滤

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • # 只需要获取_id数据,多个条件用逗号隔开
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",filter_path=["hits.hits._id"])
  • # 获取所有数据
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",filter_path=["hits.hits._*"])
  • count

    执行查询并获取该查询的匹配数

  • ?
  • 1
  • 2
  • # 获取数据量
  • es.count(index="my_index",doc_type="test_type")
  • 度量类聚合

    • 获取最小值
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  • body = {
  •   "query":{
  •     "match_all":{}
  •   },
  •   "aggs":{            # 聚合查询
  •     "min_age":{         # 最小值的key
  •       "min":{         # 最小
  •         "field":"age"    # 查询"age"的最小值
  •       }
  •     }
  •   }
  • }
  • # 搜索所有数据,并获取age最小的值
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
    • 获取最大值
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  • body = {
  •   "query":{
  •     "match_all":{}
  •   },
  •   "aggs":{            # 聚合查询
  •     "max_age":{         # 最大值的key
  •       "max":{         # 最大
  •         "field":"age"    # 查询"age"的最大值
  •       }
  •     }
  •   }
  • }
  • # 搜索所有数据,并获取age最大的值
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
    • 获取和
  • ?
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  • body = {
  •   "query":{
  •     "match_all":{}
  •   },
  •   "aggs":{            # 聚合查询
  •     "sum_age":{         # 和的key
  •       "sum":{         # 和
  •         "field":"age"    # 获取所有age的和
  •       }
  •     }
  •   }
  • }
  • # 搜索所有数据,并获取所有age的和
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
    • 获取平均值
  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
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  • 7
  • 8
  • 9
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  • 12
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  • body = {
  •   "query":{
  •     "match_all":{}
  •   },
  •   "aggs":{            # 聚合查询
  •     "avg_age":{         # 平均值的key
  •       "sum":{         # 平均值
  •         "field":"age"    # 获取所有age的平均值
  •       }
  •     }
  •   }
  • }
  • # 搜索所有数据,获取所有age的平均值
  • es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
  • 更多的搜索用法:

    https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/api.html

    总结

    以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对开心学习网的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

    原文链接:https://blog.csdn.net/y472360651/article/details/76652021

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