使用Elasticsearch Python SDK 查询Easysearch

news2024/11/13 13:24:46

随着数据分析需求的不断增长，能够高效地查询和分析大数据集变得越来越重要。Elasticsearch作为一种强大的分布式搜索和分析引擎，被广泛应用于各种场景。Easyearch 支持原生 Elasticsearch 的 DSL 查询语法，确保原业务代码无需调整即可无缝迁移。同时，EasySearch还支持 SQL 查询，为熟悉 SQL 的开发人员提供更加便捷的数据分析方式。此外，EasySearch 兼容 Elasticsearch 的 SDK 和现有索引存储格式，支持冷热架构和索引生命周期管理，确保用户能够轻松实现数据的无缝衔接。

Elasticsearch Python客户端提供了一种简便的方法，使得开发者可以通过DSL、SQL语法对Elasticsearch索引进行查询。同时，Elasticsearch Python客户端还提供了高级功能如批量操作API。本文将详细介绍如何安装和使用Elasticsearch Python客户端，以便在Python应用程序中对Elasticsearch执行DSL和SQL查询。

1. 安装 Elasticsearch Python 客户端

要使用Elasticsearch Python客户端，首先需要通过pip进行安装。打开终端或命令提示符，并运行以下命令：

pip install elasticsearch==7.13.1

如果使用默认版本安装，会安装8.x的依赖，可能会报错 elasticsearch.UnsupportedProductError: The client noticed that the server is not Elasticsearch and we do not support this unknown product.

由于Elasticsearch 7.10.2以后变更了许可模式，引入了 Server Side Public License (SSPL) 和 Elastic License，很多基于Elasticsearch 7.10.2分支出来的搜索引擎需要使用7.x版本的SDK和agent，比如Beats全家桶。

在这里插入图片描述
这是一个获取集群信息的demo，使用es.cluster.health() 调用 Elasticsearch 集群的健康检查API，返回集群的健康状态。

由于使用了自签名证书，所以在初始化时加上 verify_certs=False 参数，同时使用 warnings.filterwarnings("ignore") 设置 Python 的警告系统，忽略所有发出的警告。这在生产代码中通常不推荐，因为它会隐藏潜在的问题，但在开发或测试环境中，如果警告信息太多干扰调试，可能会暂时使用。

import urllib3
import elasticsearch
from elasticsearch import Elasticsearch
import warnings
from pprint import pprint

# 禁用所有警告
warnings.filterwarnings("ignore")

print(elasticsearch.VERSION)
# 禁用警告
urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)

url = "https://ip:9200/"
user_passwd = ('user', 'passwd')

# 建立连接
es = Elasticsearch(
    [url],
    http_auth=user_passwd,
    verify_certs=False,
)

# 检查集群健康状态
health = es.cluster.health()
pprint(health)

2. 准备示例数据

在进行查询之前，我们需要在 Easyearch 中创建一些示例数据。

# 定义示例数据
sample_data = [
    {"index": {"_index": "my_index"}},
    {"field": "value1", "another_field": 10},
    {"index": {"_index": "my_index"}},
    {"field": "value2", "another_field": 20},
    {"index": {"_index": "my_index"}},
    {"field": "value3", "another_field": 30},
    {"index": {"_index": "my_index"}},
    {"field": "bulk_value1", "another_field": 100},
    {"index": {"_index": "my_index"}},
    {"field": "bulk_value2", "another_field": 200},
    {"index": {"_index": "my_index"}},
    {"field": "bulk_value3", "another_field": 300}
]

# 批量插入示例数据
response = es.bulk(body=sample_data)
print(response)

3. 使用 REST API 进行查询

REST API 是与 EasySearch 进行通信的常用方式。通过 REST API，开发者可以发送 HTTP 请求来执行各种操作，包括索引文档、搜索数据等。以下示例展示了如何在 Python 中执行 REST 查询。

由于是REST API，我们可以先使用Postman进行测试。

在这里插入图片描述

我们可以看到HTTP端点可以正常返回，然后就可以使用编程方式进行访问了：

import requests
from requests.auth import HTTPBasicAuth
from pprint import pprint

url = "https://ip:9200/"
user_passwd = ('user', 'passwd')

# 构建查询参数
query = {
    "query": {
        "match": {
            "field": "value1"
        }
    }
}

dsl = f"{url}/my_index/_search"

response = requests.get(dsl, json=query, auth=HTTPBasicAuth(*user_passwd), verify=False)
pprint(response.json())

# 处理查询结果
if response.status_code == 200:
    results = response.json()
    for hit in results['hits']['hits']:
        print(hit)
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")

4. 使用 Elasticsearch Python SDK 进行 DSL 增删改查

DSL（Domain-Specific Language）是 Elasticsearch/EasySearch的原生查询语言，允许用户构建复杂的查询。以下示例展示了如何在 Elasticsearch Python SDK 中执行 DSL 查询。

# 构建 DSL 查询
dsl_query = {
    "query": {
        "match": {
            "field": "value1"
        }
    }
}

# 执行 DSL 查询
response = es.search(index="my_index", body=dsl_query)

results = response.get("hits")
# 处理查询结果
if results:
    for hit in results['hits']:
        print(hit)
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")

插入数据

如果不指定document ID，那么随机生成一个ID并写入。

doc = {"field": "value4", "another_field": 9999}
response = es.index(index="my_index", body=doc)
print(response)

更新数据

指定ID为1来手动更新索引：

doc = {"field": "value4", "another_field": 9999}
response = es.index(index="my_index", body=doc, id=1)
print(response)

更新单条数据

# 更新单条数据
update_body = {"doc": {"another_field": 50}}
response = es.update(index="my_index", id="1", body=update_body)
pprint(response)

删除数据

# 删除单条数据
response = es.delete(index="my_index", id="1")
pprint(response)

5. 使用 Elasticsearch Python SDK 进行 SQL 查询

创建客户端实例后，我们可以使用 sql 方法执行 SQL 查询。以下示例展示了如何执行一个简单的 SELECT 查询。

# 执行 SQL 查询
query_sql = {
    "query": "SELECT * FROM my_index"
}

res = es.sql.query(body=query_sql)
pprint(res)

6. 使用 Elasticsearch Python SDK 进行批量操作

批量操作 API 允许用户一次性对多个文档进行创建、更新或删除操作，极大提高了操作效率。以下示例展示了如何使用 Elasticsearch Python SDK 中的批量操作。

批量插入数据

# 定义批量插入数据
bulk_data = [
    {"index": {"_index": "my_index"}},
    {"field": "bulk_value1", "another_field": 100},
    {"index": {"_index": "my_index"}},
    {"field": "bulk_value2", "another_field": 200},
    {"index": {"_index": "my_index"}},
    {"field": "bulk_value3", "another_field": 300}
]

# 执行批量插入操作
response = es.bulk(body=bulk_data)
pprint(response)

批量更新数据

# 定义批量更新数据
bulk_update_data = [
    {"update": {"_id": "1", "_index": "my_index"}},
    {"doc": {"another_field": 110}},
    {"update": {"_id": "2", "_index": "my_index"}},
    {"doc": {"another_field": 220}}
]

# 执行批量更新操作
response = es.bulk(body=bulk_update_data)
pprint(response)

批量删除数据

# 定义批量删除数据
bulk_delete_data = [
    {"delete": {"_id": "1", "_index": "my_index"}},
    {"delete": {"_id": "2", "_index": "my_index"}}
]

# 执行批量删除操作
response = es.bulk(body=bulk_delete_data)
print(response)

7. 使用 Elasticsearch Python SDK 进行索引级别操作

Elasticsearch Python SDK 还支持索引级别的操作，如创建索

引、删除索引和检查索引是否存在。以下是一些示例：

创建索引

# 创建索引
index_body = {
    "settings": {
        "number_of_shards": 1,
        "number_of_replicas": 0
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "field": {"type": "text"},
            "another_field": {"type": "integer"}
        }
    }
}
response = es.indices.create(index="new_index", body=index_body)
pprint(response)

删除索引

# 删除索引
response = es.indices.delete(index="new_index")
pprint(response)

检查索引是否存在

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

8. 总结

Elasticsearch Python SDK 提供了一种简便的方法，使得开发者可以通过熟悉的 DSL 和 SQL 语法对 EasySearch 进行查询。同时，SDK 还提供了一些高级功能如批量操作 API，使得查询和数据操作更加高效。开发者可以更灵活地构建复杂查询，充分利用 EasySearch 的强大功能。无论您是执行简单的 SQL 查询，还是构建复杂的 DSL 和 REST 查询，Elasticsearch Python SDK 都能满足您的需求。如果您还未尝试过这个强大的工具，现在就安装并使用它吧！通过 EasySearch，您将能够更加高效地处理和分析大数据集，为您的数据驱动决策提供有力支持。

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