使用python在es中基本操作详解（添加索引、查询索引、删除索引、判断索引是否存在、添加数据、更新数据、查询数据）

1.添加索引

示例代码1：

from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)doc = {    "mappings": {        "properties": {            "grade": {                "type": "long"            },            "id": {                "type": "long"            },            "name": {                "type": "text",                "fields": {                    "keyword": {                        "type": "keyword",                        "ignore_above": 256                    }                }            },            "sex": {                "type": "text",                "fields": {                    "keyword": {                        "type": "keyword",                        "ignore_above": 256                    }                }            },            "subject": {                "type": "text",                "fields": {                    "keyword": {                        "type": "keyword",                        "ignore_above": 256                    }                }            }        }    }}# 创建索引res = es.index(index="test_index", id=1, document=doc)print(res)print(res['result'])# 创建索引res2 = es.index(index='test_index2', document=doc)print(res2)

运行结果：

示例代码2：

from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)doc = {    "mappings": {        "properties": {            "grade": {                "type": "long"            },            "id": {                "type": "long"            },            "name": {                "type": "text",                "fields": {                    "keyword": {                        "type": "keyword",                        "ignore_above": 256                    }                }            },            "sex": {                "type": "text",                "fields": {                    "keyword": {                        "type": "keyword",                        "ignore_above": 256                    }                }            },            "subject": {                "type": "text",                "fields": {                    "keyword": {                        "type": "keyword",                        "ignore_above": 256                    }                }            }        }    }}# 创建索引res = es.index(index="test_index", id=1, document=doc)print(res)print(res['result'])print("*" * 100)# 创建索引res2 = es.index(index='test_index2', document=doc)print(res2)print(res2['result'])print("*" * 100)# 创建索引  res3运行两次会报错res3 = es.indices.create(index="test_index3", body=doc)print(res3)# print(res3['result'])  # 注意：此行运行会报错print("*" * 100)# 创建索引  res4多次执行会报错res4 = es.create(index='test_index4', id=1, document=doc)print(res4)print(res4['result'])

运行结果：

示例代码3：

from elasticsearch import Elasticsearchfrom datetime import datetimees = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)doc = {    'author': 'dgw',    'text': 'Elasticsearch: cool. bonsai cool.',    'timestamp': datetime.now(),}res = es.index(index="test_index", id=1, document=doc)print(res)print(res['result'])

运行结果：

注意：对比上面几种建立索引的方法，是有一定区别的。根据响应结果可以看出：es. indices.create()方法是标准的创建索引的方法，其它几种方法在创建索引的同时也会生成一条数据，并且生成mapping不是我们自己定义的类型，分别如下图所示：

2.查询索引

示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearchfrom datetime import datetimees = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)doc = {    'author': 'dgw',    'text': 'Elasticsearch: cool. bonsai cool.',    'timestamp': datetime.now(),}# 创建索引res = es.index(index="test_index", id=1, document=doc)print(res)print(res['result'])# 查询数据res2 = es.get(index="test_index", id=1)print(res2)print(res2['_source'])es.indices.refresh(index="test_index")query = {    "match_all": {}}res3 = es.search(index='test_index', query=query)print(res3)print("Got %d Hits:" % res3['hits']['total']['value'])for hit in res3['hits']['hits']:    print("%(timestamp)s %(author)s: %(text)s" % hit["_source"])

运行结果：

3.删除索引/数据

示例代码1：

from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)# 判断索引是否存在，存在则删除索引if es.indices.exists(index="test_index"):    print('test_index索引存在，即将删除')    es.indices.delete(index="test_index")else:    print('test_index索引不存在！')

运行结果：

示例代码2：

from elasticsearch import Elasticsearchimport timees = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)doc = {    'mappings': {        'properties': {            'name': {                'type': 'text'            },            'id': {                'type': 'integer'            },        }    }}# 判断索引是否存在，存在则删除索引if es.indices.exists(index="test_index"):    print('test_index索引存在，即将删除')    es.indices.delete(index="test_index")else:    print('索引不存在！可以创建')# 创建索引res = es.indices.create(index="test_index", body=doc)print(res)print("*" * 100)# 添加数据es.index(index="test_index", id='1', document={"name": "北京张三", "id": 1})es.index(index="test_index", id='2', document={"name": "河北李四", "id": 2})# 使用create时，当id已经存在时会报错es.create(index="test_index", id="3", document={"name": "北京王五", "id": 3})es.create(index="test_index", id='4', document={"name": "上海赵六", "id": 4})time.sleep(1)  # 如果不加时间停顿的话，下面查询的结果为空，上面添加数据需要时间# 使用search查询数据query = {    "query": {        "match_all": {}    },    "from": 0,    "size": 10}res = es.search(index="test_index", body=query)print(res)# 删除指定id数据res = es.delete(index="test_index", id=3)print(res)time.sleep(1)  # 如果不加时间停顿的话，下面查询的结果可能受影响，上面删除数据需要时间# 使用search查询数据query2 = {    "query": {        "match_all": {}    },    "from": 0,    "size": 10}res2 = es.search(index="test_index", body=query2)print(res2)

运行结果：

4.判断索引是否存在

        为防止在创建索引的时候出现重复，产生错误，在创建之前最好判断一下索引是否存在。

示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch(hosts='http://47.93.5.86:9200')# print(es)doc = {    "mappings": {        "properties": {            "grade": {                "type": "long"            },            "id": {                "type": "long"            },            "name": {                "type": "text",                "fields": {                    "keyword": {                        "type": "keyword",                        "ignore_above": 256                    }                }            },            "sex": {                "type": "text",                "fields": {                    "keyword": {                        "type": "keyword",                        "ignore_above": 256                    }                }            },            "subject": {                "type": "text",                "fields": {                    "keyword": {                        "type": "keyword",                        "ignore_above": 256                    }                }            }        }    }}# 创建索引res = es.index(index="test_index", id=1, document=doc)print(res)print(res['result'])# 判断索引是否存在es_exist = es.exists(index="test_index", id=2)print(es_exist)# 判断索引是否存在es_exist = es.indices.exists(index='test_index')print(es_exist)

运行结果：

5.添加数据

示例代码1：

from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)doc = {    'mappings': {        'properties': {            'name': {                'type': 'text'            },            'id': {                'type': 'integer'            },        }    }}# 判断索引是否存在，存在则删除索引if es.indices.exists(index="test_index"):    print('test_index索引存在，即将删除')    es.indices.delete(index="test_index")else:    print('索引不存在！可以创建')# 创建索引res = es.indices.create(index="test_index", body=doc)print(res)print("*" * 100)# 添加数据es.index(index="test_index", id='1', document={"name": "北京张三", "id": 1})es.index(index="test_index", id='2', document={"name": "河北李四", "id": 2})# 查询数据res = es.get(index="test_index", id=1)print(res)

运行结果：

示例代码2：

from elasticsearch import Elasticsearchimport timees = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)doc = {    'mappings': {        'properties': {            'name': {                'type': 'text'            },            'id': {                'type': 'integer'            },        }    }}# 判断索引是否存在，存在则删除索引if es.indices.exists(index="test_index"):    print('test_index索引存在，即将删除')    es.indices.delete(index="test_index")else:    print('索引不存在！可以创建')# 创建索引res = es.indices.create(index="test_index", body=doc)print(res)print("*" * 100)# 添加数据# index可以自动生成ides.index(index="test_index", id='1', document={"name": "北京张三", "id": 1})es.index(index="test_index", id='2', document={"name": "河北李四", "id": 2})# 使用create时，当id已经存在时会报错，id唯一标识，当id不存在时也报错es.create(index="test_index", id="3", document={"name": "北京王五", "id": 3})es.create(index="test_index", id='4', document={"name": "上海赵六", "id": 4})time.sleep(1)  # 如果不加时间停顿的话，下面查询的结果为空，上面添加数据需要时间# 使用search查询数据query = {    "query": {        "match_all": {}    },    "from": 0,    "size": 10}res = es.search(index="test_index", body=query)print(res)

运行结果：

6.更新数据

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。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

示例代码1：

from elasticsearch import Elasticsearchimport timees = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)doc = {    'mappings': {        'properties': {            'name': {                'type': 'text'            },            'id': {                'type': 'integer'            },        }    }}# 判断索引是否存在，存在则删除索引if es.indices.exists(index="test_index"):    print('test_index索引存在，即将删除')    es.indices.delete(index="test_index")else:    print('索引不存在！可以创建')# 创建索引res = es.indices.create(index="test_index", body=doc)print(res)print("*" * 100)# 添加数据es.index(index="test_index", id='1', document={"name": "北京张三", "id": 1})es.index(index="test_index", id='2', document={"name": "河北李四", "id": 2})es.index(index="test_index", id='3', document={"name": "北京王五", "id": 3})es.index(index="test_index", id='4', document={"name": "上海赵六", "id": 4})time.sleep(1)  # 如果不加时间停顿的话，下面查询的结果为空，上面添加数据需要时间# 使用search查询数据query = {    "query": {        "match_all": {}    },    "from": 0,    "size": 10}res = es.search(index="test_index", body=query)print(res)print("*" * 100)# 更新数据  如果当前id存在则为更新，若不存在则为新增# 注意：当id存在时的更新为整体替换，而不是局部替换es.index(index="test_index", id='4', document={"name": "山西王五"})es.index(index="test_index", id='5', document={"name": "山东周八", "id": 888})es.index(index="test_index", id='6', document={"name": "上海孙七", "id": 6})time.sleep(1)  # 如果不加时间停顿的话，下面查询的结果为空，上面添加数据需要时间# 查询数据query2 = {    "query": {        "match_all": {}    },    "from": 0,    "size": 10}res2 = es.search(index="test_index", body=query2)print(res2)

运行结果：

局部更新：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。

示例代码2：

from elasticsearch import Elasticsearchimport timees = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)doc = {    'mappings': {        'properties': {            'name': {                'type': 'text'            },            'id': {                'type': 'integer'            },        }    }}# 判断索引是否存在，存在则删除索引if es.indices.exists(index="test_index"):    print('test_index索引存在，即将删除')    es.indices.delete(index="test_index")else:    print('索引不存在！可以创建')# 创建索引res = es.indices.create(index="test_index", body=doc)print(res)print("*" * 100)# 添加数据es.index(index="test_index", id='1', document={"name": "北京张三", "id": 1})es.index(index="test_index", id='2', document={"name": "河北李四", "id": 2})es.index(index="test_index", id='3', document={"name": "北京王五", "id": 3})es.index(index="test_index", id='4', document={"name": "上海赵六", "id": 4})time.sleep(1)  # 如果不加时间停顿的话，下面查询的结果为空，上面添加数据需要时间# 使用search查询数据query = {    "query": {        "match_all": {}    },    "from": 0,    "size": 10}res = es.search(index="test_index", body=query)print(res)print("*" * 100)# 更新数据 局部更新数据 如果当前id存在则为局部更新，若不存在则报错es.update(index="test_index", id='2', doc={"id": 222})es.update(index="test_index", id='4', doc={"name": "山西王五"})es.update(index="test_index", id='3', body={"doc": {"id": "333"}})  # 注意这儿和上面写法的不同# 当update更新的文档id不存在时会报错# es.update(index="test_index", id='5', doc={"name": "山东周八", "id": 6})time.sleep(1)  # 如果不加时间停顿的话，下面查询的结果为空，上面添加数据需要时间# 查询数据query2 = {    "query": {        "match_all": {}    },    "from": 0,    "size": 10}res2 = es.search(index="test_index", body=query2)print(res2)

运行结果：

批量更新：ES 有提供批量操作的接口 bulk

示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearchfrom elasticsearch import helpersimport timees = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)doc = {    'mappings': {        'properties': {            'name': {                'type': 'text'            },            'id': {                'type': 'integer'            },        }    }}# 判断索引是否存在，存在则删除索引if es.indices.exists(index="test_index"):    print('test_index索引存在，即将删除')    es.indices.delete(index="test_index")else:    print('索引不存在！可以创建')# 创建索引res = es.indices.create(index="test_index", body=doc)print(res)print("*" * 100)# 添加数据es.index(index="test_index", id='1', document={"name": "北京张三", "id": 1})es.index(index="test_index", id='2', document={"name": "河北李四", "id": 2})es.index(index="test_index", id='3', document={"name": "北京王五", "id": 3})es.index(index="test_index", id='4', document={"name": "上海赵六", "id": 4})time.sleep(1)  # 如果不加时间停顿的话，下面查询的结果为空，上面添加数据需要时间# 使用search查询数据query = {    "query": {        "match_all": {}    },    "from": 0,    "size": 10}res = es.search(index="test_index", body=query)print(res)print("*" * 100)# 需要更新的词典dic_lst = [{"_index": "test_index", "_id": 2, "_type": "_doc", "_op_type": "update", "doc": {"id": 222}},           {"_index": "test_index", "_id": 3, "_type": "_doc", "_op_type": "update",            "doc": {"name": "天津王五", "id": 333}},           {"_index": "test_index", "_id": 4, "_type": "_doc", "_op_type": "update", "doc": {"name": "山西王五"}}           ]# 批量更新数据，当id存在时是局部更新，当id不存在时报错actions = []for dic in dic_lst:    actions.append(dic)if actions:    helpers.bulk(es, actions)time.sleep(1)  # 如果不加时间停顿的话，下面查询的结果为空，上面添加数据需要时间# 查询数据query2 = {    "query": {        "match_all": {}    },    "from": 0,    "size": 10}res2 = es.search(index="test_index", body=query2)print(res2)

运行结果：

7.查询数据

示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearchimport timees = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)doc = {    'mappings': {        'properties': {            'name': {                'type': 'text'            },            'id': {                'type': 'integer'            },        }    }}# 判断索引是否存在，存在则删除索引if es.indices.exists(index="test_index"):    print('test_index索引存在，即将删除')    es.indices.delete(index="test_index")else:    print('索引不存在！可以创建')# 创建索引res = es.indices.create(index="test_index", body=doc)print(res)print("*" * 100)# 添加数据es.index(index="test_index", id='1', document={"name": "北京张三", "id": 1})es.index(index="test_index", id='2', document={"name": "河北李四", "id": 2})es.index(index="test_index", id='3', document={"name": "北京王五", "id": 3})time.sleep(1)  # 如果不加时间停顿的话，下面查询的结果为空，上面添加数据需要时间# 查询数据# 使用get查询数据,按id来查询res = es.get(index="test_index", id=1)print(res)print("*" * 100)# 使用search查询数据query1 = {    "query": {        "match_all": {}    },    "from": 0,    "size": 10}res2 = es.search(index="test_index", body=query1)print(res2)print("*" * 100)# 精确查找termquery2 = {    "query": {        "term": {            "name": {                "value": "北"            }        }    }}res2 = es.search(index="test_index", body=query2)print(res2)print("*" * 100)# 精确查找termsquery3 = {    "query": {        "terms": {            "name": [                "张",                "李"            ]        }    }}res3 = es.search(index="test_index", body=query3)print(res3)print("*" * 100)# 模糊查找matchquery4 = {    "query": {        "match": {            "name": "京"        }    }}res = es.search(index="test_index", body=query4)print(res)print("*" * 100)# 查询id和name包含query5 = {    "query": {        "multi_match": {            "query": "张三",            "fields": ["name"]        }    }}res = es.search(index="test_index", body=query5)print(res)print("*" * 100)# 搜索出id为1或者2的所有数据query6 = {    "query": {        "ids": {            "type": "_doc",            "values": ["1", "2"]        }    }}res = es.search(index="test_index", body=query6)print(res)print("*" * 100)

运行结果：

test_index索引存在，即将删除{'acknowledged': True, 'shards_acknowledged': True, 'index': 'test_index'}****************************************************************************************************{'_index': 'test_index', '_type': '_doc', '_id': '1', '_version': 1, '_seq_no': 0, '_primary_term': 1, 'found': True, '_source': {'name': '北京张三', 'id': 1}}****************************************************************************************************{'took': 0, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 1, 'successful': 1, 'skipped': 0, 'failed': 0}, 'hits': {'total': {'value': 3, 'relation': 'eq'}, 'max_score': 1.0, 'hits': [{'_index': 'test_index', '_type': '_doc', '_id': '1', '_score': 1.0, '_source': {'name': '北京张三', 'id': 1}}, {'_index': 'test_index', '_type': '_doc', '_id': '2', '_score': 1.0, '_source': {'name': '河北李四', 'id': 2}}, {'_index': 'test_index', '_type': '_doc', '_id': '3', '_score': 1.0, '_source': {'name': '北京王五', 'id': 3}}]}}****************************************************************************************************{'took': 0, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 1, 'successful': 1, 'skipped': 0, 'failed': 0}, 'hits': {'total': {'value': 3, 'relation': 'eq'}, 'max_score': 0.13353139, 'hits': [{'_index': 'test_index', '_type': '_doc', '_id': '1', '_score': 0.13353139, '_source': {'name': '北京张三', 'id': 1}}, {'_index': 'test_index', '_type': '_doc', '_id': '2', '_score': 0.13353139, '_source': {'name': '河北李四', 'id': 2}}, {'_index': 'test_index', '_type': '_doc', '_id': '3', '_score': 0.13353139, '_source': {'name': '北京王五', 'id': 3}}]}}****************************************************************************************************{'took': 0, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 1, 'successful': 1, 'skipped': 0, 'failed': 0}, 'hits': {'total': {'value': 2, 'relation': 'eq'}, 'max_score': 1.0, 'hits': [{'_index': 'test_index', '_type': '_doc', '_id': '1', '_score': 1.0, '_source': {'name': '北京张三', 'id': 1}}, {'_index': 'test_index', '_type': '_doc', '_id': '2', '_score': 1.0, '_source': {'name': '河北李四', 'id': 2}}]}}****************************************************************************************************{'took': 0, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 1, 'successful': 1, 'skipped': 0, 'failed': 0}, 'hits': {'total': {'value': 2, 'relation': 'eq'}, 'max_score': 0.4700036, 'hits': [{'_index': 'test_index', '_type': '_doc', '_id': '1', '_score': 0.4700036, '_source': {'name': '北京张三', 'id': 1}}, {'_index': 'test_index', '_type': '_doc', '_id': '3', '_score': 0.4700036, '_source': {'name': '北京王五', 'id': 3}}]}}****************************************************************************************************{'took': 0, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 1, 'successful': 1, 'skipped': 0, 'failed': 0}, 'hits': {'total': {'value': 1, 'relation': 'eq'}, 'max_score': 1.9616582, 'hits': [{'_index': 'test_index', '_type': '_doc', '_id': '1', '_score': 1.9616582, '_source': {'name': '北京张三', 'id': 1}}]}}****************************************************************************************************{'took': 0, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 1, 'successful': 1, 'skipped': 0, 'failed': 0}, 'hits': {'total': {'value': 2, 'relation': 'eq'}, 'max_score': 1.0, 'hits': [{'_index': 'test_index', '_type': '_doc', '_id': '1', '_score': 1.0, '_source': {'name': '北京张三', 'id': 1}}, {'_index': 'test_index', '_type': '_doc', '_id': '2', '_score': 1.0, '_source': {'name': '河北李四', 'id': 2}}]}}****************************************************************************************************

8.复合查询数据

示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)query = {    "query": {        "bool": {            "must": [                {                    "term": {                        "name": {"value": "张"                        }                    }                },                {                    "term": {                        "id": {"value": "1"                        }                    }                }            ]        }    }}res = es.search(index="test_index", body=query)print(res)

运行结果：

9.切片查询数据

示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)query = {    "query": {        "match_all": {}    },    "from": 0,    "size": 2}res = es.search(index="test_index", body=query)print(res)

运行结果：

10.范围查询数据

示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)query = {    "query": {        "range": {            "id": {                "gte": 1,                "lte": 2            }        }    }}res = es.search(index="test_index", body=query)print(res)

运行结果：

11.前缀查询数据

示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)# 查询前缀为“张”的数据。注意：这个要看分词后的前缀query = {    "query": {        "prefix": {            "name": {                "value": "张"            }        }    }}res = es.search(index="test_index", body=query)print(res)

运行结果：

12.通配符查询

wildcard查询：会对查询条件进行分词。还可以使用通配符?(任意单个字符）和*(0个或多个字符)

示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)query = {    "query": {        "wildcard": {            "name": {                "value": "三"            }        }    }}res = es.search(index="test_index", body=query)print(res)

运行结果：

13.正则匹配查询

示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearchimport timees = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)doc = {    "mappings": {        "properties": {            "grade": {                "type": "long"            },            "id": {                "type": "long"            },            "name": {                "type": "text",                "fields": {                    "keyword": {                        "type": "keyword",                        "ignore_above": 256                    }                }            },            "sex": {                "type": "text",                "fields": {                    "keyword": {                        "type": "keyword",                        "ignore_above": 256                    }                }            }        }    }}# 判断索引是否存在，存在则删除索引if es.indices.exists(index="student_info"):    print('test_index索引存在，即将删除')    es.indices.delete(index="student_info")else:    print('索引不存在！可以创建')# 创建索引res = es.indices.create(index="student_info", body=doc)print(res)print("*" * 100)# 添加数据es.index(index="student_info", id='1', document={"name": "北京张三", "id": 1, "sex": "男", "grade": 99})es.index(index="student_info", id='2', document={"name": "河北李四", "id": 2, "sex": "男", "grade": 98})time.sleep(1)  # 如果不加时间停顿的话，下面查询的结果为空，上面添加数据需要时间# 查询数据res = es.get(index="student_info", id=1)print(res)# 正则查询query2 = {    "query": {        "regexp": {            "name.keyword": "(.*?)三(.*?)"        }    }}res = es.search(index="student_info", body=query2)print(res)

运行结果：

14.查询数据排序

示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')# print(es)query = {    "query": {        "match_all": {}    },    "sort": [        {            "id": {                "order": "desc"  # asc升序，desc降序            }        }    ]}res = es.search(index="test_index", body=query)print(res)

运行结果：

来源地址：https://blog.csdn.net/weixin_44799217/article/details/126811330