python的Elasticsearch -获取查询删除的文档

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它基于Lucene库构建而成，提供了一个分布式的多租户全文搜索引擎。它被广泛应用于各种场景，包括日志分析、实时数据分析、全文搜索、推荐系统等。

Elasticsearch的优势包括：

1. 分布式架构：Elasticsearch采用分布式架构，可以将数据分布在多个节点上，实现数据的高可用性和横向扩展。
2. 实时性能：Elasticsearch具有快速的搜索和分析性能，可以在毫秒级别内返回查询结果。
3. 强大的查询功能：Elasticsearch支持丰富的查询语法，包括全文搜索、精确匹配、范围查询、模糊查询等，可以满足各种复杂的查询需求。
4. 多租户支持：Elasticsearch支持多租户的数据隔离，可以为不同的用户或应用程序提供独立的搜索环境。
5. 可扩展性：Elasticsearch可以通过添加更多的节点来扩展存储和处理能力，支持水平扩展。

对于Python开发者来说，可以使用Elasticsearch的官方Python客户端库elasticsearch-py来与Elasticsearch进行交互。该库提供了丰富的API，可以进行索引、搜索、删除等操作。

以下是一些常用的elasticsearch-py库的操作示例：

1. 连接到Elasticsearch集群：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(['localhost:9200'])

1. 创建索引：

index_name = 'my_index'
body = {
    'settings': {
        'number_of_shards': 1,
        'number_of_replicas': 0
    }
}

es.indices.create(index=index_name, body=body)

1. 索引文档：

index_name = 'my_index'
doc_id = '1'
doc = {
    'title': 'Elasticsearch Introduction',
    'content': 'Elasticsearch is a distributed search and analytics engine.'
}

es.index(index=index_name, id=doc_id, body=doc)

1. 查询文档：

index_name = 'my_index'
query = {
    'query': {
        'match': {
            'title': 'Elasticsearch'
        }
    }
}

result = es.search(index=index_name, body=query)

1. 删除文档：

index_name = 'my_index'
doc_id = '1'

es.delete(index=index_name, id=doc_id)

以上示例仅为简单的操作示例，elasticsearch-py库提供了更多丰富的API和功能，可以根据具体需求进行使用。

腾讯云提供了Elasticsearch的托管服务，称为Tencent Cloud Elasticsearch（ES）。您可以通过Tencent Cloud ES来快速搭建和管理Elasticsearch集群，无需关注底层的服务器和运维工作。您可以通过以下链接了解更多关于Tencent Cloud ES的信息：

Tencent Cloud Elasticsearch

请注意，以上答案仅供参考，具体的技术选型和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。