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今天总结一下通过 Python 更新 Elasticsearch 数据的几个方法

Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎,它能让你以前所未有的速度和规模,去探索你的数据。它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合

全局更新

在 Elasticsearch 中,通过指定文档的 _id, 使用 Elasticsearch 自带的 index api 可以实现插入一条 document , 如果该 _id 已存在,将直接更新该 document

因此,通过 index API 来对已有的文档实现更新,其实是进行了一次 reindex 的操作如 ES 中已有数据如下

通过代码将其更新:

es.index(index="test", doc_type="doc", id="dfebcXcBCWwWKoXwQ2Gk", body={
            "name": "Python编程实战",
            "num": 5})

修改后结果

通过这种方法修改,因为是 reindex 过程,所以当数据量或者 document 很大的时候,效率非常的低

局部更新

update

Elasticsearch 中的 update API 支持根据用户提供的脚本去实现更新

Update 更新操作允许 ES 获得某个指定的文档,可以通过脚本等操作对该文档进行更新。

可以把它看成是先删除再索引的原子操作,只是省略了返回的过程,这样即节省了来回传输的网络流量,也避免了中间时间造成的文档修改冲突。

在 Python 中可以直接通过包装好的接口来更新

es.update(index="test", doc_type="doc", id="4Z6XcXcBChYTHL1ZdwjL", body={"doc": {"name": "Jerry"}})

注意 body 参数,我们需要添加 doc 或者 script 变量来指定修改的内容

增加字段:

es.update(index="test", doc_type="doc", id="4Z6XcXcBChYTHL1ZdwjL", body={"doc": {"name": "Jerry", "age": 25}})

运行完之后,在 kibana 上查看结果

搜索更新

update_by_query

update_by_query,顾名思义,这种更新方式,即通过查询再更新。

该方法的优点是可以指定某些数据,然后达到更新的目的

在 ES 中,我们通过 update_by_query 中的 query 和 script 来实现先查询再更新的机制

在上面的操作中:query 字段,表示我们要查询的条件,根据该条件找到对应的数据script 字段包含以下关键字:

  • source 是将要执行的脚本内容;

  • lang 表示的是当前脚本的语言*;

  • param 则是脚本执行的参数;

参考详情:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/modules-scripting-painless.html

批量更新

在实际需求中,面对最多的还是批量更新

当然你也可以通过 for 循环一条一条来更新,不过这种方法效率太低了。

尤其是面对数据量很大的时候,那真的是急死人..

好在 ES 有提供批量操作的接口 bulk

在 Python 中可以直接导入使用

from elasticsearch.helpers import bulk

那么在 bulk 中如何使用 update 呢?请看代码

  actions = []
  for item in data_list:
     _id = item.get("_id")
     doc = item.get("doc")
     index_action = {
            '_op_type': 'update',
            '_index': index_name,
            '_type': "doc",
            '_id': _id,
            'doc': doc
     }
     actions.append(index_action)

 if actions:
     bulk(es, actions)

可以看到有个 doc 的参数,和上面介绍的 update 方法类似,doc中的值便是我们需要修改的字段内容

_op_type 为操作类型为update,表明是更新的操作

以该种方式组合的 index_action 组成数组,通过 bulk 便能实现批量更新 !

以上便是通过 Python 更新 Elasticsearch 的几种方法

个人推荐通过 update 接口或者 bulk 批量来做更新,你学废了吗?

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的Python 实战教程,请持续关注我们哦!

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