Python-ElasticSearch搜索查詢的講解

今天小編就爲大家分享一篇關於Python-ElasticSearch搜索查詢的講解，小編覺得內容挺不錯的，現在分享給大家，具有很好的參考價值，需要的朋友一起跟隨小編來看看吧

Elasticsearch 是一個開源的搜索引擎，建立在一個全文搜索引擎庫 Apache Lucene™ 基礎之上。 Lucene 可能是目前存在的，不論開源還是私有的，擁有最先進，高性能和全功能搜索引擎功能的庫。但是 Lucene 僅僅只是一個庫。爲了利用它，你需要編寫 Java 程序，並在你的 java 程序裏面直接集成 Lucene 包。 更壞的情況是，你需要對信息檢索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎麼工作的。Lucene 是 很 複雜的。

在上一篇文章中介紹了ElasticSearch的簡單使用，接下來記錄一下ElasticSearch的查詢：

查詢所有數據

# 搜索所有數據
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與terms

# term
body = {
  "query":{
    "term":{
      "name":"python"
    }
  }
}
# 查詢name="python"的所有數據
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"的所有數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

match與multi_match

# match:匹配name包含python關鍵字的數據
body = {
  "query":{
    "match":{
      "name":"python"
    }
  }
}
# 查詢name包含python關鍵字的數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
# multi_match:在name和addr裏匹配包含深圳關鍵字的數據
body = {
  "query":{
    "multi_match":{
      "query":"深圳",
      "fields":["name","addr"]
    }
  }
}
# 查詢name和addr包含"深圳"關鍵字的數據
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爲1或2d的所有數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

複合查詢bool

bool有3類查詢關係，must(都滿足),should(其中一個滿足),must_not(都不滿足)

body = {
  "query":{
    "bool":{
      "must":[
        {
          "term":{
            "name":"python"
          }
        },
        {
          "term":{
            "age":18
          }
        }
      ]
    }
  }
}
# 獲取name="python"並且age=18的所有數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

切片式查詢

body = {
  "query":{
    "match_all":{}
  }
  "from":2  # 從第二條數據開始
  "size":4  # 獲取4條數據
}
# 從第2條數據開始，獲取4條數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

範圍查詢

body = {
  "query":{
    "range":{
      "age":{
        "gte":18,    # >=18
        "lte":30    # <=30
      }
    }
  }
}
# 查詢18<=age<=30的所有數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

前綴查詢

body = {
  "query":{
    "prefix":{
      "name":"p"
    }
  }
}
# 查詢前綴爲"趙"的所有數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

通配符查詢

body = {
  "query":{
    "wildcard":{
      "name":"*id"
    }
  }
}
# 查詢name以id爲後綴的所有數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

排序

body = {
  "query":{
    "match_all":{}
  }
  "sort":{
    "age":{         # 根據age字段升序排序
      "order":"asc"    # asc升序，desc降序
    }
  }
}

filter_path

響應過濾

# 只需要獲取_id數據,多個條件用逗號隔開
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",filter_path=["hits.hits._id"])
# 獲取所有數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",filter_path=["hits.hits._*"])

count

執行查詢並獲取該查詢的匹配數

# 獲取數據量
es.count(index="my_index",doc_type="test_type")

度量類聚合

• 獲取最小值

body = {
  "query":{
    "match_all":{}
  },
  "aggs":{            # 聚合查詢
    "min_age":{         # 最小值的key
      "min":{         # 最小
        "field":"age"    # 查詢"age"的最小值
      }
    }
  }
}
# 搜索所有數據，並獲取age最小的值
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

• 獲取最大值

body = {
  "query":{
    "match_all":{}
  },
  "aggs":{            # 聚合查詢
    "max_age":{         # 最大值的key
      "max":{         # 最大
        "field":"age"    # 查詢"age"的最大值
      }
    }
  }
}
# 搜索所有數據，並獲取age最大的值
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

• 獲取和

body = {
  "query":{
    "match_all":{}
  },
  "aggs":{            # 聚合查詢
    "sum_age":{         # 和的key
      "sum":{         # 和
        "field":"age"    # 獲取所有age的和
      }
    }
  }
}
# 搜索所有數據，並獲取所有age的和
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

• 獲取平均值

body = {
  "query":{
    "match_all":{}
  },
  "aggs":{            # 聚合查詢
    "avg_age":{         # 平均值的key
      "sum":{         # 平均值
        "field":"age"    # 獲取所有age的平均值
      }
    }
  }
}
# 搜索所有數據，獲取所有age的平均值
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)

更多的搜索用法：

https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/api.html

總結

以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對神馬文庫的支持。如果你想了解更多相關內容請查看下面相關鏈接