ES入门教程

ES入门教程

1. 创建ES对象

from elasticsearch import Elasticsearch
# 实例化一个ip为localhost，端口为9200，允许超时一小时的es对象
es = Elasticsearch(hosts="localhost",port=9200,timeout=3600)
# 1. 创建 索引
index_name = "test"
es.indices.create(index=index_name)# 2. 删除 索引
es.indices.delete(index='123')# 3. 插入数据
doc = {"name": "方天", "age": "23"}
es.index(index=index_name, id=2, document=doc)# 4. 删除数据
## 4.1 es.delete  删除指定 id 数据
es.delete(index='test',id='2')# 5. 更新数据
##  5.1 es.update()：更新指定字段
doc = {'name': '李邱俊','age': '20'}
es.update(index='test',id='2',doc=doc)

2. 数据查询（最重要）

1. es.search()：按照指定规则查询

res = es.search(index='test', query={'match_all': {}})
print(res)

参数说明：

参数	说明
index	要查询的索引名称
size	查询多少条数据（默认10）
from_	从第几条开始查询（用于分页）
filter_path	过滤返回字段，只显示指定内容
query	查询规则
sort	排序方式

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2. 常见查询方式

✅ 2.1 查询所有数据：match_all

res = es.search(index='test', query={'match_all': {}})

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✅ 2.2 模糊查询（分词）：match

res = es.search(index='test', query={'match': {'name': '方'}})

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✅ 2.3 短语匹配（不分词）：match_phrase

res = es.search(index='test', query={'match_phrase': {'name': '方天'}})

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✅ 2.4 精确查询单值：term

res = es.search(index='test', query={'term': {'name.keyword': '方天'}})

注意：如果字段是 text 类型，需要用 .keyword 进行精确匹配。

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✅ 2.5 精确查询多值：terms

res = es.search(index='test', query={'terms': {'name.keyword': ['方天', '李邱俊']}})

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✅ 2.6 多字段查询：multi_match

res = es.search(index='test',query={'multi_match': {'query': '方天','fields': ['name', 'age']}}
)

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✅ 2.7 前缀查询：prefix

res = es.search(index='test', query={'prefix': {'name.keyword': '方'}})

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✅ 2.8 通配符查询：wildcard

res = es.search(index='test', query={'wildcard': {'name.keyword': '方?天'}})
? 表示一个字符，* 表示0个或多个字符

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✅ 2.9 正则查询：regexp

res = es.search(index='test', query={'regexp': {'name.keyword': '方.*'}})

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✅ 2.10 多条件查询：bool

must：与（AND）

res = es.search(index='test', query={'bool': {'must': [{'match': {'name': '方天'}},{'term': {'age': '23'}}]}
})

should：或（OR）

res = es.search(index='test', query={'bool': {'should': [{'match': {'name': '方天'}},{'match': {'name': '李邱俊'}}]}
})

must_not：非（NOT）

res = es.search(index='test', query={'bool': {'must_not': [{'term': {'name.keyword': '方天'}}]}
})

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✅ 2.11 存在字段查询：exists

res = es.search(index='test', query={'exists': {'field': 'age'}})

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✅ 2.12 范围查询：range

res = es.search(index='test', query={'range': {'age': {'gte': 20,'lte': 30 }}
})

---

✅ 2.13 嵌套查询：nested

假设数据结构为：

{"name": "方天","info": {"hobby": "篮球","city": "北京"}
}

查询嵌套字段：

res = es.search(index='test', query={'nested': {'path': 'info','query': {'match': {'info.hobby': '篮球'}}}
})

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3. 排序：sort

升序（asc）

res = es.search(index='test', sort={'age': {'order': 'asc'}})

降序（desc）

res = es.search(index='test', sort={'age': {'order': 'desc'}})

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4. 分页查询：size 和 from_

res = es.search(index='test', size=5, from_=0)

---

5. 过滤返回字段：filter_path

res = es.search(index='test',filter_path=['hits.hits._source.name']
)

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6. 完整示例

# 查询 name 包含“方”且 age 在 20 到 30 之间，按 age 升序排列，只返回前 5 条
res = es.search(index='test',query={'bool': {'must': [{'match': {'name': '方'}}],'filter': [{'range': {'age': {'gte': 20, 'lte': 30}}}]}},sort={'age': {'order': 'asc'}},size=5
)# 打印结果
for hit in res['hits']['hits']:print(hit['_source'])

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