python-elasticsearch从创建索引到写入数据

创建索引 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch('192.168.1.1:9200')

mappings = {             "mappings": {                 "type_doc_test": {                           #type_doc_test为doc_type                     "properties": {                         "id": {                             "type": "long",                             "index": "false"                         },                         "serial": {                             "type": "keyword",  # keyword不会进行分词,text会分词                             "index": "false"  # 不建索引                         },                         #tags可以存json格式，访问tags.content                         "tags": {                             "type": "object",                             "properties": {                                 "content": {"type": "keyword", "index": True},                                 "dominant_color_name": {"type": "keyword", "index": True},                                 "skill": {"type": "keyword", "index": True},                             }                         },                         "hasTag": {                             "type": "long",                             "index": True                         },                         "status": {                             "type": "long",                             "index": True                         },                         "createTime": {                             "type": "date",                             "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"                         },                         "updateTime": {                             "type": "date",                             "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"                         }                     }                 }             }         }

res = es.indices.create(index = 'index_test',body =mappings) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 通过以上代码即可创建es索引

写入一条数据 写入数据需要根据 创建的es索引类型对应的数据结构写入：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch('192.168.1.1:9200')

action ={               "id": "1111122222",               "serial":"版本",               #以下tags.content是错误的写法               #"tags.content" :"标签2",               #"tags.dominant_color_name": "域名的颜色黄色",               #正确的写法如下：               "tags":{"content":"标签3","dominant_color_name": "域名的颜色黄色"},               #按照字典的格式写入，如果用上面的那种写法，会直接写成一个tags.content字段。               #而不是在tags中content添加数据，这点需要注意               "tags.skill":"分类信息",               "hasTag":"123",               "status":"11",               "createTime" :"2018-2-2",               "updateTime":"2018-2-3",                 } es.index(index="index_test",doc_type="doc_type_test",body = action) 即可写入一条数据 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 错误的写入

正确的写入

写入多条数据 from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch.helpers import bulk

es = Elasticsearch('192.168.1.1:9200')

ACTIONS = []

action1 ={                     "_index": "indes_test",                     "_type": "doc_type_test",                     "_id":"bSlegGUBmJ2C8ZCSC1R1",                     "_source":{                         "id": "1111122222",                         "serial":"版本",                         "tags.content" :"标签2",                         "tags.dominant_color_name": "域名的颜色黄色",                         "tags.skill":"分类信息",                         "hasTag":"123",                         "status":"11",                         "createTime" :"2018-2-2",                         "updateTime":"2018-2-3",                     }                 } action2 ={                     "_index": "indes_test",                     "_type": "doc_type_test",                     "_id":"bSlegGUBmJ2C8ZCSC1R2",                     "_source":{                         "id": "1111122222",                         "serial":"版本",                         "tags.content" :"标签2",                         "tags.dominant_color_name": "域名的颜色黄色",                         "tags.skill":"分类信息",                         "hasTag":"123",                         "status":"11",                         "createTime" :"2018-2-2",                         "updateTime":"2018-2-3",                     }                 }

ACTIONS.append(action1) ACTIONS.append(action2)

res,_ =bulk(es, ACTIONS, index="indes_test", raise_on_error=True) print(res) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 这个方式是手动指定了id，如果把”_id”这个参数去掉即可自动生成id数据.  如下：

action2 ={                     "_index": "indes_test",                     "_type": "doc_type_test",

                    "_source":{                         "id": "1111122222",                         "serial":"版本",                         "tags.content" :"标签2",                         "tags.dominant_color_name": "域名的颜色黄色",                         "tags.skill":"分类信息",                         "hasTag":"123",                         "status":"11",                         "createTime" :"2018-2-2",                         "updateTime":"2018-2-3",                     }                 } 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 删除一条数据 from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch('192.168.1.1:9200')

res = es.delete(index="index_test",doc_type="doc_type_test", id ="bSlegGUBmJ2C8ZCSC1R1") print(res) 直接替换id的即可删除所需的id 1 2 3 4 5 6 7 查询一条数据 from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch('192.168.1.1:9200')

res = es.get(index="index_test",doc_type="doc_type_test",  id ="bSlegGUBmJ2C8ZCSC1R2") print(res) 直接替换id的即可查询所需的id 1 2 3 4 5 6 7 查询所有数据 from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch('192.168.1.1:9200')

res = es.search(index="index_test",doc_type="doc_type_test") print(res) print(res['hits']['hits'])

通过['hits']参数，可以解析出查询数据的详细内容 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 根据关键词查找

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch('192.168.1.1:9200')

doc = {             "query": {                 "match": {                     "_id": "aSlZgGUBmJ2C8ZCSPVRO"                 }             }         }

res = es.search(index="index_test",doc_type="doc_type_test",body=doc) print（res）

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