Elasticsearch
Interfejs Python
Szukaj…
Parametry
| Parametr | Detale |
|---|---|
| zastępy niebieskie | Tablica hostów w postaci obiektu zawierającego klucze host i port . Domyślnym host jest „localhost”, a port to 9200. Przykładowy wpis wygląda następująco: [{"host": "ip of es server", "port": 9200}] |
| sniff_on_start | Wartość logiczna, jeśli chcesz, aby klient wąchał węzły podczas uruchamiania, wąchanie oznacza pobranie listy węzłów w klastrze elasticsearch |
| sniff_on_connection_fail | Wartość logiczna wyzwalania wykrywania, jeśli połączenie nie powiedzie się, gdy klient jest aktywny |
| sniffer_timeout | różnica czasu w sekundach między każdym wąchaniem |
| sniff_timeout | czas na pojedyncze żądanie wąchania w kilka sekund |
| retry_on_timeout | Booelan, jeśli klient powinien przekroczyć limit czasu wyzwalania kontaktu z innym węzłem elasticsearch lub po prostu wyrzucić błąd |
| http_auth | Podstawowe uwierzytelnianie HTTP można podać tutaj w formie username:password |
Indeksowanie dokumentu (tj. Dodawanie próbki)
Zainstaluj niezbędną bibliotekę Python poprzez:
$ pip install elasticsearch
Połącz się z Elasticsearch, utwórz dokument (np. Wprowadzanie danych) i „Indeksuj” dokument za pomocą Elasticsearch.
from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
# Connect to Elasticsearch using default options (localhost:9200)
es = Elasticsearch()
# Define a simple Dictionary object that we'll index to make a document in ES
doc = {
'author': 'kimchy',
'text': 'Elasticsearch: cool. bonsai cool.',
'timestamp': datetime.now(),
}
# Write a document
res = es.index(index="test-index", doc_type='tweet', id=1, body=doc)
print(res['created'])
# Fetch the document
res = es.get(index="test-index", doc_type='tweet', id=1)
print(res['_source'])
# Refresh the specified index (or indices) to guarantee that the document
# is searchable (avoid race conditions with near realtime search)
es.indices.refresh(index="test-index")
# Search for the document
res = es.search(index="test-index", body={"query": {"match_all": {}}})
print("Got %d Hits:" % res['hits']['total'])
# Show each "hit" or search response (max of 10 by default)
for hit in res['hits']['hits']:
print("%(timestamp)s %(author)s: %(text)s" % hit["_source"])
Połączenie z klastrem
es = Elasticsearch(hosts=hosts, sniff_on_start=True, sniff_on_connection_fail=True, sniffer_timeout=60, sniff_timeout=10, retry_on_timeout=True)
Tworzenie pustego indeksu i ustawianie mapowania
W tym przykładzie tworzymy pusty indeks (nie indeksujemy w nim żadnych dokumentów), definiując jego mapowanie.
Najpierw tworzymy instancję ElasticSearch a następnie definiujemy mapowanie według własnego wyboru. Następnie sprawdzamy, czy indeks istnieje, a jeśli nie, tworzymy go, określając odpowiednio parametry index i body zawierające odpowiednio nazwę indeksu i treść odwzorowania.
from elasticsearch import Elasticsearch
# create an ElasticSearch instance
es = Elasticsearch()
# name the index
index_name = "my_index"
# define the mapping
mapping = {
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"foo": {'type': 'text'},
"bar": {'type': 'keyword'}
}
}
}
}
# create an empty index with the defined mapping - no documents added
if not es.indices.exists(index_name):
res = es.indices.create(
index=index_name,
body=mapping
)
# check the response of the request
print(res)
# check the result of the mapping on the index
print(es.indices.get_mapping(index_name))
Częściowa aktualizacja i aktualizacja według zapytania
Częściowa aktualizacja: Używane, gdy wymagana jest częściowa aktualizacja dokumentu, tj. W poniższym przykładzie name pola dokumentu o identyfikatorze doc_id zostanie zaktualizowana do „John”. Pamiętaj, że jeśli pola brakuje, zostanie ono dodane do dokumentu.
doc = {
"doc": {
"name": "John"
}
}
es.update(index='index_name',
doc_type='doc_name',
id='doc_id',
body=doc)
Aktualizuj za pomocą zapytania: Używany, gdy jest potrzebny do aktualizacji dokumentów spełniających warunek, tj. W poniższym przykładzie aktualizujemy wiek dokumentów, których name zgodna z „John”.
q = {
"script": {
"inline": "ctx._source.age=23",
"lang": "painless"
},
"query": {
"match": {
"name": "John"
}
}
}
es.update_by_query(body=q,
doc_type='doc_name',
index='index_name')