**注意事项-------使用ealsticsearch要配置java的开发环境JDK(1.8以上)

ealsticsearch：               索引(Index)    类型(type)    文档(Document)   字段(Fields)

关系型数据库：                 数据库         表            行               列

---

from elasticsearch import Elasticsearch
 

默认host为localhost,port为9200.但也可以指定host与port

es = Elasticsearch("http://127.0.0.1:9200")
 

插入数据,index，doc_type名称可以自定义，id可以根据需求赋值,body为内容

es.index(index="my_index",doc_type="test_type",id=0,body={"name":"python","addr":"深圳"})
es.index(index="my_index",doc_type="test_type",id=1,body={"name":"java","addr":"北京"})
 

同样是插入数据，create() 方法需要我们指定 id 字段来唯一标识该条数据，而 index() 方法则不需要，如果不指定 id，会自动生成一个 id

es.create(index="my_index",doc_type="test_type",id=1,body={"name":"python","addr":"深圳"})
 

删除指定的index、type、id的文档

es.delete(index='indexName', doc_type='typeName', id=1)
 

删除index

es.indices.delete(index='news', ignore=[400, 404])
 
query = {'query': {'match_all': {}}}# 查找所有文档
query1 = {'query': {'match': {'sex': 'famale'}}}# 删除性别为女性的所有文档
query2 = {'query': {'range': {'age': {'lt': 11}}}}# 删除年龄小于11的所有文档
query3 = {'query': {'term': {'name': 'jack'}}}# 查找名字叫做jack的所有文档
 
 

删除所有文档

es.delete_by_query(index="my_index",doc_type="test_type",body=query)
 

get：获取指定index、type、id所对应的文档

es.get(index="my_index",doc_type="test_type",id=1)
 

search：查询满足条件的所有文档，没有id属性，且index，type和body均可为None

result = es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=query)
print(result'hits'[0])# 返回第一个文档的内容
 

update：更新指定index、type、id所对应的文档

更新的主要点：

1. 需要指定 id

2. body={"doc": } , 这个doc是必须的

es.update(index="my_index",doc_type="test_type",id=1,body={"doc":{"name":"python1","addr":"深圳1"}})

---

---查询所有数据
 # 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

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

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
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
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
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

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
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

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
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

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

获取数据量

es.count(index="my_index",doc_type="test_type")

---度量类聚合
获取最小值
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
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
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
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)