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Python连接和操作Elasticsearch详细指南

Elasticsearch 是一个强大的搜索引擎,广泛应用于数据存储和搜索场景。通过 Python,我们可以方便地与 Elasticsearch 进行交互。本文将详细介绍如何在本地使用 Python 连接到服务器上的 Elasticsearch,并进行基本的操作。

一、服务器端配置

在开始之前,确保你的 Elasticsearch 服务已经在服务器上正确安装和配置。
ES

以下是一些基本的配置步骤:

1. 修改 Elasticsearch 配置文件

找到 Elasticsearch 的配置文件 elasticsearch.yml,并进行如下修改,以允许远程访问:

network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
discovery.type: single-node

2. 开放防火墙端口

确保服务器的防火墙已经开放了 Elasticsearch 的默认端口 9200。如果你使用的是云服务器,也需要在安全组中开放该端口。

你可以通过在浏览器中输入 http://<你的服务器IP>:9200 来测试是否能够正常访问 Elasticsearch。如果配置正确,你应该能看到如下 Elasticsearch 的欢迎页面。
欢迎页面

二、本地 Python 连接 Elasticsearch

在确保服务器端配置无误后,接下来我们在本地使用 Python 连接到 Elasticsearch。首先,你需要安装 elasticsearch Python 客户端库:

pip install elasticsearch

1. 连接 Elasticsearch

以下是连接到 Elasticsearch 的示例代码:

from elasticsearch import Elasticsearch

# 连接到 Elasticsearch,替换为实际的 IP 地址和密码
es = Elasticsearch('http://192.168.111.199:9200', basic_auth=('elastic', 'Elastic_j625sz'))

# 检查连接
if es.ping():
    print('连接成功')
else:
    print('连接失败')

在上述代码中,basic_auth 参数用于传递用户名和密码。如果你的 Elasticsearch 没有设置密码,可以省略该参数。

image-kkdu.png

2. 索引操作

# 创建索引  
es.indices.create(index="my_index")  

# 删除索引  
es.indices.delete(index="my_index")  

# 检查索引是否存在  
es.indices.exists(index="my_index")

索引操作

3. 文档操作

连接成功后,我们可以开始进行数据存储和搜索操作。以下是一个创建索引并插入数据的示例:

    # 添加文档
    doc1 = {
        "title": "测试文档1",
        "content": "这是一个测试文档1",
        "timestamp": "2024-12-07"
    }
    doc2 = {
        "title": "测试文档2",
        "content": "这是一个测试文档2",
        "timestamp": "2024-12-01"
    }
    # 指定ID插入
    es.index(index="my_index", id="1", document=doc1)
    # 自动生成ID插入
    es.index(index="my_index", document=doc2)

    # 获取文档
    result = es.get(index="my_index", id="1")
    print(result)

    # 更新文档
    update_doc = {
        "doc": {
            "title": "更新后的标题"
        }
    }
    es.update(index="my_index", id="1", body=update_doc)
    print(es.get(index="my_index", id="1"))

    # 删除文档
    es.delete(index="my_index", id="1")

文档操作

4. 搜索内容

接下来,我们可以通过搜索来查找我们存储的数据。

在这之前,定义一个打印文档的方法:

def print_doc(result):
    for hit in result['hits']['hits']:
        print(f"文档ID: {hit['_id']}")
        print(f"得分: {hit['_score']}")
        print(f"文档内容: {json.dumps(hit['_source'], indent=2, ensure_ascii=False)}")
        print("-" * 50)

下面是常用的搜索方式:

    # 简单搜索
    query = {
        "query": {
            "match": {
                "title": "测试"
            }
        }
    }
    result = es.search(index="my_index", body=query)
    print_doc(result)

    # 复杂搜索(bool查询)
    query = {
        "query": {
            "bool": {
                "must": [
                    {"match": {"title": "测试"}},
                    {"range": {"timestamp": {"gte": "2024-01-01"}}}
                ]
            }
        }
    }
    result = es.search(index="my_index", body=query)
    print_doc(result)

    # 分页查询
    query = {
        "query": {"match_all": {}},
        "from": 0,  # 从第几条开始
        "size": 10  # 返回多少条
    }
    result = es.search(index="my_index", body=query)
    print_doc(result)

在这个示例中,我们搜索了包含“测试”这个词的文档,并打印出搜索结果。

搜索内容

5. 聚合查询

# 聚合查询示例  
query = {  
    "aggs": {  
        "popular_titles": {  
            "terms": {  
                "field": "title.keyword",  
                "size": 10  
            }  
        }  
    }  
}  
result = es.search(index="my_index", body=query)

聚合查询

6. 批量操作

# 批量插入  
actions = [  
    {"_index": "my_index", "_source": {"title": "文档1"}},  
    {"_index": "my_index", "_source": {"title": "文档2"}},  
]  
from elasticsearch.helpers import bulk  
bulk(es, actions)

批量操作

三、注意事项

在使用 Elasticsearch 时,有几个注意事项需要牢记:

  1. 确保 Elasticsearch 服务正在运行:在进行任何操作之前,确保 Elasticsearch 服务已经启动。
  2. 检查网络连接:确保本地机器与服务器之间的网络连接畅通。
  3. 认证信息:如果 Elasticsearch 配置了认证,连接时必须提供正确的用户名和密码。
  4. 安全措施:在生产环境中,建议配置合适的安全措施,例如使用 HTTPS 和防火墙规则。
  5. 记得在完成操作后关闭连接:es.close()

四、故障排除

如果在连接或操作 Elasticsearch 时遇到问题,可以尝试以下方法进行排查:

  • 使用 telnet 测试端口连通性:

    telnet <你的服务器IP> 9200
    
  • 检查 Elasticsearch 的日志文件,查看是否有错误信息。

  • 确认 elasticsearch.yml 配置文件中的设置是否正确,并重启 Elasticsearch 服务以应用更改。

结论

通过以上步骤,你应该能够成功使用 Python 连接到 Elasticsearch,并进行基本的文档存储和搜索操作。Elasticsearch 提供了强大的搜索能力,结合 Python 的灵活性,可以帮助你构建高效的数据检索系统。希望这篇文章能帮助你更好地理解如何使用 Python 操作 Elasticsearch。


原文地址:https://blog.csdn.net/u014390502/article/details/144311488

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