1、ES数据库和关系型数据库对比

一个ES集群可以包含多个索引（数据库），每个索引又包含了很多类型（表），类型中包含了很多文档（行），每个文档使用 JSON 格式存储数据，包含了很多字段（列）

关系型数据库	数据库	表	行	列
ES	索引	类型	文档	字段

2、连接ES数据库

需要安装elasticsearch包

pip install elasticsearch

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch([{"host":"ip","port":9200}])

es.search(index='es_python')  # index：选择数据库

3、插入数据

1、创建索引（数据库）

"""索引名 es_python,ignore=400，表示忽视400这个错误，如果存在es_python时，会返回400"""
es.indices.create(index='es_python',ignore=400)

2、插入单条数据

body = {'name':'刘婵',"age":6,
		"sex":"male",'birthday':'1984-01-01',
		"salary":-12000}
es.index(index='es_python',doc_type='_doc',body=body)

3、插入多条数据

doc = [
    {'index':{'_index':'es_python','_type':'_doc','_id':1}},
    {'name':'赵云','age':25,'sex':'male','birthday':'1995-01-01','salary':8000},
    {'index':{'_index':'es_python','_type':'_doc','_id':2}},
    {'name':'张飞','age':24,'sex':'male','birthday':'1996-01-01','salary':8000},
    {'create':{'_index':'es_python','_type':'_doc','_id':3}},
    {'name':'关羽','age':23,'sex':'male','birthday':'1996-01-01','salary':8000},
]
es.bulk(index='es_python',doc_type='_doc',body=doc)

4、查询数据

1、body指定查询条件

body = {
    'from': 0,  # 从0开始
    'size': 2  # 取2个数据。类似mysql中的limit 0, 20。 注：size可以在es.search中指定，也可以在此指定，默认是10
}

# 定义过滤字段，最终只显示此此段信息
filter_path=['hits.hits._source.ziduan1',  # 字段1
             'hits.hits._source.ziduan2']  # 字段2

es.search(index='es_python', filter_path=filter_path, body=body)

2、模糊查询

body = {
    'query': {  # 查询命令
        'match': {  # 查询方法：模糊查询（会被分词）。比如此代码，会查到只包含：“我爱你”， “中国”的内容
            'name': '刘'
        }
    },
　　'size': 20  # 不指定默认是10，最大值不超过10000（可以修改，但是同时会增加数据库压力）
}

# size的另一种指定方法
es.search(index='es_python', filter_path=filter_path, body=body, size=200) 

3、term，精准单值查询

# 注：此方法只能查询一个字段，且只能指定一个值。类似于mysql中的where ziduan='a'
body ={   
    'query':{
        'term':{
            'ziduan1.keyword': '刘婵'  # 查询内容等于“我爱你中国的”的数据。查询中文，在字段后面需要加上.keyword
　　　　     # 'ziduan2': 'liuchan'
        }
    }
}

4、terms，精准多值查询

#此方法只能查询一个字段，但可以同时指定多个值。类似于mysql中的where ziduan in (a, b,c...)
body ={   
    "query":{
        "terms":{
            "ziduan1.keyword": ["刘婵", "赵云"]  # 查询ziduan1="刘婵"或=赵云...的数据
        }
    }
}

5、multi_match，多字段查询

# 查询多个字段中都包含指定内容的数据
body = {
    "query":{
        "multi_match":{
            "query":"我爱你中国",  # 指定查询内容，注意：会被分词
            "fields":["ziduan1", "ziduan2"]  # 指定字段
        }
    }
}

6、prefix，前缀查询

body = {
    'query': {
        'prefix': { 
            'ziduan.keyword': '我爱你'  # 查询前缀是指定字符串的数据
        }
    }
}

# 注：英文不需要加keyword

7、wildcard，通配符查询

body = {
    'query': {
        'wildcard': {
            'ziduan1.keyword': '?刘婵*'  # ?代表一个字符，*代表0个或多个字符
        }
    }
}
# 注：此方法只能查询单一格式的（都是英文字符串，或者都是汉语字符串）。两者混合不能查询出来。

8、regexp，正则匹配

body = {
    'query': {
        'regexp': {
            'ziduan1': 'W[0-9].+'   # 使用正则表达式查询
        }
    }
}

9、bool，多条件查询

# must：[] 各条件之间是and的关系
body = {
        "query":{
            "bool":{
                'must': [{"term":{'ziduan1.keyword': '我爱你中国'}},
                         {'terms': {'ziduan2': ['I love', 'China']}}]
            }
        }
    }

# should: [] 各条件之间是or的关系
body = {
        "query":{
            "bool":{
                'should': [{"term":{'ziduan1.keyword': '我爱你中国'}},
                         {'terms': {'ziduan2': ['I love', 'China']}}]
            }
        }
    }

# must_not：[]各条件都不满足
body = {
        "query":{
            "bool":{
                'must_not': [{"term":{'ziduan1.keyword': '我爱你中国'}},
                         {'terms': {'ziduan2': ['I love', 'China']}}]
            }
        }
    }



# bool嵌套bool
# ziduan1、ziduan2条件必须满足的前提下，ziduan3、ziduan4满足一个即可
body = {
    "query":{
        "bool":{
            "must":[{"term":{"ziduan1":"China"}},  #  多个条件并列  ，注意：must后面是[{}, {}],[]里面的每个条件外面有个{}
                    {"term":{"ziduan2.keyword": '我爱你中国'}},
                    {'bool': {
                        'should': [
                            {'term': {'ziduan3': 'Love'}},
                            {'term': {'ziduan4': 'Like'}}
                        ]
                    }}
            ]
        }
    }
}

建立连接池ES

import os
import json
from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch, RequestsHttpConnection
from elasticsearch import Transport
from elasticsearch.exceptions import NotFoundError
 
 
class ES(object):
 
    _index = ""
    _type = ""
    
    def __init__(self, hosts):
        # 基于requests实例化es连接池
        self.conn_pool = Transport(hosts=hosts, connection_class=RequestsHttpConnection).connection_pool
 
    def get_conn(self):
        """
        从连接池获取一个连接
        """
        conn = self.conn_pool.get_connection()
        return conn
 
    def request(self, method, url, headers=None, params=None, body=None):
        """
        想es服务器发送一个求情
        @method     请求方式
        @url        请求的绝对url  不包括域名
        @headers    请求头信息
        @params     请求的参数：dict
        @body       请求体：json对象(headers默认Content-Type为application/json)
        # return    返回体：python内置数据结构
        """
        conn = self.get_conn()
        try:
            status, headers, body = conn.perform_request(method, url, headers=headers, params=params, body=body)
        except NotFoundError as e:
            return None
        if method == "HEAD":
            return status
        return json.loads(body)
 
    def search(self, query=None, method="GET"):
        url = "/%s/%s/_search" % (self._index, self._type)
        if method == "GET":
            data = self.get(url, params=query)
        elif method == "POST":
            data = self.post(url, body=query)
        else:
            return None
        return data
 
    def get(self, url, params=None, method="GET"):
        """
        使用get请求访问es服务器
        """
        data = self.request(method, url, params=params)
        return data
 
    def put(self, url, body=None, method="PUT"):
        """
        使用put请求访问es
        """
        data = self.request(method, url, body=body)
        return data
 
    def post(self, url, body=None, method="POST"):
        """使用post请求访问服务器"""
        data = self.request(method, url, body=body)
        return data
 
    def head(self, url, *args, **kwargs):
        status = self.request("HEAD", url, *args, **kwargs)
        return status
 
    def delete(self, url, *args, **kwargs):
        ret = self.request("DELETE", url, *args, **kwargs)
        return ret