Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可能是目前存在的，不论开源还是私有的，拥有最先进，高性能和全功能搜索引擎功能的库。但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了利用它，你需要编写 Java 程序，并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包。 更坏的情况是，你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的。Lucene 是 很 复杂的。
在上一篇博客中介绍了ElasticSearch的简单使用，接下来记录一下ElasticSearch的查询：
#创建index索引
#创建索引，索引的名字是my-index,如果已经存在了，就返回个400，
#这个索引可以现在创建，也可以在后面插入数据的时候再临时创建
es.indices.create(index='my-index',ignore)
#插入数据
#插入数据,(这里省略插入其他两条数据，后面用)
es.index(index="my-index",doc_type="test-type",id=01,body={"any":"data01","timestamp":datetime.now()})
#get获取数据
#查询数据，两种get and search
#get获取
res = es.get(index="my-index", doc_type="test-type", id=01) es.get(index='indexName', doc_type='typeName', id='idValue')
#删除数据
delete：删除指定index、type、id的文档
es.delete(index='indexName', doc_type='typeName', id='idValue')
#条件删除
delete_by_query：删除满足条件的所有数据，查询条件必须符合DLS格式 query = {'query': {'match': {'sex': 'famale'}}}# 删除性别为女性的所有文档 query = {'query': {'range': {'age': {'lt': 11}}}}# 删除年龄小于11的所有文档 es.delete_by_query(index='indexName', body=query, doc_type='typeName')
#条件更新
update_by_query：更新满足条件的所有数据，写法同上删除和查询
#批量写入、删除、更新
delete_by_query：删除满足条件的所有数据，查询条件必须符合DLS格式 query = {'query': {'match': {'sex': 'famale'}}}# 删除性别为女性的所有文档 query = {'query': {'range': {'age': {'lt': 11}}}}# 删除年龄小于11的所有文档 es.delete_by_query(index='indexName', body=query, doc_type='typeName')
#批量更新也可以采用如下的方式进行json拼装，最后写入
for line in list: action = { "_index": self.index_name, "_type": self.index_type, "_id": i, #_id 也可以默认生成，不赋值 "_source": { "date": line['date'], "source": line['source'].decode('utf8'), "link": line['link'], "keyword": line['keyword'].decode('utf8'), "title": line['title'].decode('utf8')} } i += 1 ACTIONS.append(action) success, _ = bulk(self.es, ACTIONS, index=self.index_name, raise_on_error=True)
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
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
bool有3类查询关系，must(都满足),should(其中一个满足),must_not(都不满足) 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)
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