如何在Python中进行Elasticsearch操作？
什么是elasticsearch？
elasticsearch（es）是一个建立在apache lucene之上的高度可用的分布式开源搜索引擎。它基于java构建的，因此可用于许多平台。数据以json格式非结构化存储，这也使其成为一种nosql数据库。与其他nosql数据库不同，es还提供搜索引擎功能和其他相关功能。
elasticsearch用例
es可用于多种目的，下面给出了其中的几个：
你运营着提供大量动态内容的网站，比如电子商务网站或者博客。通过实施es，你不仅可以为web应用程序提供强大的搜索引擎，还可以在应用程序中提供原生自动补全功能。
你可以获取不同类型的日志数据，然后可以使用它来查找趋势和统计信息。
设置和运行
安装elasticsearch最简单的方法就是下载并运行可执行文件。必须确保使用的是java 7或更高版本。
下载后解压缩并运行它的二进制文件。
滚动窗口中会出现很多文字。如果你看到像下面这样的，那么它应该是完成了。
但是，由于眼见为实，通过curl 查看类似于这样的欢迎界面以便你知道确实成功安装了：
在我开始访问python中的elastic search之前，我们来做一些基本的东西。 正如我提到es提供了一个rest api接口，我们将使用它来执行不同的任务。
基本示例
你要做的第一件事就是创建索引。一切都以索引形式存储。rdbms概念中索引相当于一个数据库，因此不要将它与你在rdbms中学习的典型索引概念混淆。使用postman来运行rest api。
如果它成功运行，你会看到如下所示的回应：
所以我们使用company为名创建了一个数据库。换句话说，我们创建了一个名为“company”的索引。你将看到如下所示的内容：
暂时不用管mappings是什么，我们会在后面讨论它。它实际上做的只是创建一个你自己的schema文档。creation_date是不言自明的。number_of_shards表示将保留此索引数据的分区数量。将整个数据保存在单个磁盘上毫无意义。如果你运行的是多个elastic节点的集群，那么整个数据都会被分割。简而言之，如果有5个分片，则整个数据可以在5个分片中使用，并且elasticsearch集群可以服务来自其任何节点的请求。
副本讨论的是你的数据的镜像。如果你熟悉主从概念，那么这对你来说不应该是新事物。你可以了解更多关于基本es概念。
创建索引的curl版本是单线程的。
你也可以一次执行索引创建和记录插入任务。你所要做的就是以json格式传递你的记录。你可以在postman中使用下面的东西：
请确保你将content-type设置为application/json.
一个名为company的索引会被创建如果它原本不存在的话，然后在这里创建一个名为employees的新类型。type实际上是rdbms中的表的es版本。
上述请求将输出以下json结构：
你传递/1作为你的记录的id，但这是不必要的。它所做的只是将_id字段设置为值1，然后数据以json格式传递，最终作为新记录或文档插入。
你可以看到元和实际记录。
curl版本将是：
如果你想更新该记录怎么办？这很简单。你所要做的就是改变你的json记录。如下所示：
它会生成以下输出：
注意现在_result字段设置为updated而不是created。
当然，你也可以删除某些记录。
如果你疯了，或者你的女朋友甩了你，你可以通过从命令行运行curl -xdelete localhost:9200/_all来毁掉整个世界。
让我们做一些基本的搜索。 它将搜索employees类型下的所有字段并返回相关记录。
max_score字段表示记录的相关性，即记录的最高分数。如果有多个记录，那么它会是一个不同的数字。
你还可以通过传递字段名称将搜索条件限制到某个字段。
我刚刚介绍了基本的例子。es可以做很多事情，但是希望你自己通过阅读文档来进一步探索它，而我将继续介绍在python中使用es。
在python中使用elasticsearch
说实话，es的rest api已经足够好了，可以让你使用requests库执行所有任务。不过，你可以使用elasticsearch的python库专注于主要任务，而不必担心如何创建请求。
通过pip安装它，然后你可以在你的python程序中访问它。
为确保它的安装正确，请从命令行运行以下基本片段：
网页搜索和elasticsearch
我们来讨论一下使用elasticsearch的一些实际用例。我们的目标是访问在线食谱并将它们存储在elasticsearch中以用于搜索和分析。我们将首先从allrecipes中获取数据并将其存储在es中。我们还将创建一个严格的模式或映射，以便我们确保数据以正确的格式和类型进行索引。最后只要列出沙拉食谱的清单。我们开始吧！
获取数据
所以这是获取数据的基本程序。因为我们需要json格式的数据，所以我对其进行了相应的转换。
创建索引
我们得到了所需的数据，接下来我们必须存储它。我们要做的第一件事就是创建一个索引。让我们将其命名为recipes。 该类型将被称为salads。我要做的另一件事是创建我们的文档结构的映射。
在我们创建索引之前，我们必须连接elasticsearch服务器。
这里有很多要说的事。首先，我们传递了一个包含整个文档结构映射的配置变量。映射是模式这一术语在elastic的版本。就像我们在表格中设置特定的字段数据类型一样，我们在这里做类似的事情。检查文档，它涵盖的不仅仅是这些。所有字段都是文本类型，但是calories类型为integer。
接下来，我确保索引不存在，然后创建它。参数ignore = 400在检查后不再需要，但存在性证明是必要的，因为这可以防止错误地覆盖现有索引。虽然这很危险。这就像覆盖数据库。
如果索引成功创建，你可以验证它，它会输出如下所示的内容：
通过传递dynamic:strict我们使elasticsearch严格检查任何传入的文档。在这里，salads实际上是文档类型。type实际上是elasticsearch对rdbms表的回答。
记录索引
下一步是存储实际的数据或文档。
运行它，你会看到：
你能猜到为什么会这样吗？由于我们没有在我们的映射中设置ingredients，因此es不允许我们存储包含ingredients字段的文档。现在你知道事先分配映射的优势了。你可以通过这样做避免破坏数据。现在，让我们稍微修改一下映射，现在看起来如下所示：
我们添加nested类型的ingrdients，然后分配内部字段的数据类型，即在我们的案例中的text。
nested数据类型允许设置嵌套的json对象的类型。再次运行它，你将看到以下输出：
由于你根本没有传递_id，因此es本身为存储的文档分配了一个动态id。 我使用chrome，借助名为elasticsearch toolbox的工具使用es数据查看器来查看数据。
在我们继续之前，让我们在calories字段中发送一个字符串，看看它是如何发生的。请记住，我们已将其设置为整数。 在编制索引时出现以下错误：
所以现在你知道为文档分配一个映射的好处了。如果你不这样做，它仍然会工作，因为elasticsearch将在运行时分配它自己的映射。
查询记录
现在，记录被编入索引，是时候根据我们的需要查询它们了。我将创建一个名为search()的函数，它将显示我们的查询结果。
这是非常基本的。 你在其中传递索引和搜索条件。让我们尝试一些查询。
如果你想获得卡路里超过20的记录怎么办？
你也可以指定想要返回的列或字段。上述查询将返回卡路里大于20的所有记录。此外，它将仅在_source下显示title字段。
结论
elasticsearch是一个功能强大的工具，它可以提供强大的功能帮助你来返回最准确的结果集，从而使你现有的或新的应用程序可搜索。我刚刚讲述了它的要点，你可以继续阅读文档并熟悉这个强大的工具。尤其是模糊搜索功能非常棒。如果我有机会，我会在即将发布的帖子中介绍query dsl。
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elasticsearch用例
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你运营着提供大量动态内容的网站，比如电子商务网站或者博客。通过实施es，你不仅可以为web应用程序提供强大的搜索引擎，还可以在应用程序中提供原生自动补全功能。
你可以获取不同类型的日志数据，然后可以使用它来查找趋势和统计信息。
设置和运行
安装elasticsearch最简单的方法就是下载并运行可执行文件。必须确保使用的是java 7或更高版本。
下载后解压缩并运行它的二进制文件。
滚动窗口中会出现很多文字。如果你看到像下面这样的，那么它应该是完成了。
但是，由于眼见为实，通过curl 查看类似于这样的欢迎界面以便你知道确实成功安装了：
在我开始访问python中的elastic search之前，我们来做一些基本的东西。 正如我提到es提供了一个rest api接口，我们将使用它来执行不同的任务。
基本示例
你要做的第一件事就是创建索引。一切都以索引形式存储。rdbms概念中索引相当于一个数据库，因此不要将它与你在rdbms中学习的典型索引概念混淆。使用postman来运行rest api。
如果它成功运行，你会看到如下所示的回应：
所以我们使用company为名创建了一个数据库。换句话说，我们创建了一个名为“company”的索引。你将看到如下所示的内容：
暂时不用管mappings是什么，我们会在后面讨论它。它实际上做的只是创建一个你自己的schema文档。creation_date是不言自明的。number_of_shards表示将保留此索引数据的分区数量。将整个数据保存在单个磁盘上毫无意义。如果你运行的是多个elastic节点的集群，那么整个数据都会被分割。简而言之，如果有5个分片，则整个数据可以在5个分片中使用，并且elasticsearch集群可以服务来自其任何节点的请求。
副本讨论的是你的数据的镜像。如果你熟悉主从概念，那么这对你来说不应该是新事物。你可以了解更多关于基本es概念。
创建索引的curl版本是单线程的。
你也可以一次执行索引创建和记录插入任务。你所要做的就是以json格式传递你的记录。你可以在postman中使用下面的东西：
请确保你将content-type设置为application/json.
一个名为company的索引会被创建如果它原本不存在的话，然后在这里创建一个名为employees的新类型。type实际上是rdbms中的表的es版本。
上述请求将输出以下json结构：
你传递/1作为你的记录的id，但这是不必要的。它所做的只是将_id字段设置为值1，然后数据以json格式传递，最终作为新记录或文档插入。
你可以看到元和实际记录。
curl版本将是：
如果你想更新该记录怎么办？这很简单。你所要做的就是改变你的json记录。如下所示：
它会生成以下输出：
注意现在_result字段设置为updated而不是created。
当然，你也可以删除某些记录。
如果你疯了，或者你的女朋友甩了你，你可以通过从命令行运行curl -xdelete localhost:9200/_all来毁掉整个世界。
让我们做一些基本的搜索。 它将搜索employees类型下的所有字段并返回相关记录。
max_score字段表示记录的相关性，即记录的最高分数。如果有多个记录，那么它会是一个不同的数字。
你还可以通过传递字段名称将搜索条件限制到某个字段。
我刚刚介绍了基本的例子。es可以做很多事情，但是希望你自己通过阅读文档来进一步探索它，而我将继续介绍在python中使用es。
在python中使用elasticsearch
说实话，es的rest api已经足够好了，可以让你使用requests库执行所有任务。不过，你可以使用elasticsearch的python库专注于主要任务，而不必担心如何创建请求。
通过pip安装它，然后你可以在你的python程序中访问它。
为确保它的安装正确，请从命令行运行以下基本片段：
网页搜索和elasticsearch
我们来讨论一下使用elasticsearch的一些实际用例。我们的目标是访问在线食谱并将它们存储在elasticsearch中以用于搜索和分析。我们将首先从allrecipes中获取数据并将其存储在es中。我们还将创建一个严格的模式或映射，以便我们确保数据以正确的格式和类型进行索引。最后只要列出沙拉食谱的清单。我们开始吧！
获取数据
所以这是获取数据的基本程序。因为我们需要json格式的数据，所以我对其进行了相应的转换。
创建索引
我们得到了所需的数据，接下来我们必须存储它。我们要做的第一件事就是创建一个索引。让我们将其命名为recipes。 该类型将被称为salads。我要做的另一件事是创建我们的文档结构的映射。
在我们创建索引之前，我们必须连接elasticsearch服务器。
这里有很多要说的事。首先，我们传递了一个包含整个文档结构映射的配置变量。映射是模式这一术语在elastic的版本。就像我们在表格中设置特定的字段数据类型一样，我们在这里做类似的事情。检查文档，它涵盖的不仅仅是这些。所有字段都是文本类型，但是calories类型为integer。
接下来，我确保索引不存在，然后创建它。参数ignore = 400在检查后不再需要，但存在性证明是必要的，因为这可以防止错误地覆盖现有索引。虽然这很危险。这就像覆盖数据库。
如果索引成功创建，你可以验证它，它会输出如下所示的内容：
通过传递dynamic:strict我们使elasticsearch严格检查任何传入的文档。在这里，salads实际上是文档类型。type实际上是elasticsearch对rdbms表的回答。
记录索引
下一步是存储实际的数据或文档。
运行它，你会看到：
你能猜到为什么会这样吗？由于我们没有在我们的映射中设置ingredients，因此es不允许我们存储包含ingredients字段的文档。现在你知道事先分配映射的优势了。你可以通过这样做避免破坏数据。现在，让我们稍微修改一下映射，现在看起来如下所示：
我们添加nested类型的ingrdients，然后分配内部字段的数据类型，即在我们的案例中的text。
nested数据类型允许设置嵌套的json对象的类型。再次运行它，你将看到以下输出：
由于你根本没有传递_id，因此es本身为存储的文档分配了一个动态id。 我使用chrome，借助名为elasticsearch toolbox的工具使用es数据查看器来查看数据。
在我们继续之前，让我们在calories字段中发送一个字符串，看看它是如何发生的。请记住，我们已将其设置为整数。 在编制索引时出现以下错误：
所以现在你知道为文档分配一个映射的好处了。如果你不这样做，它仍然会工作，因为elasticsearch将在运行时分配它自己的映射。
查询记录
现在，记录被编入索引，是时候根据我们的需要查询它们了。我将创建一个名为search()的函数，它将显示我们的查询结果。
这是非常基本的。 你在其中传递索引和搜索条件。让我们尝试一些查询。
如果你想获得卡路里超过20的记录怎么办？
你也可以指定想要返回的列或字段。上述查询将返回卡路里大于20的所有记录。此外，它将仅在_source下显示title字段。
结论
elasticsearch是一个功能强大的工具，它可以提供强大的功能帮助你来返回最准确的结果集，从而使你现有的或新的应用程序可搜索。我刚刚讲述了它的要点，你可以继续阅读文档并熟悉这个强大的工具。尤其是模糊搜索功能非常棒。如果我有机会，我会在即将发布的帖子中介绍query dsl。
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