Django笔记四十一之Django中使用es
本文首发于公众号：Hunter后端
前面在 Python 连接 es 的操作中，有过介绍如何使用 Python 代码连接 es 以及对 es 数据进行增删改查。
这一篇笔记介绍一下如何为 es 的 索引 index 定义一个 model，像 Django 里的 model 一样使用 es。
因为本篇笔记要介绍的内容是直接嵌入在 Django 系统使用，所以本篇笔记直接归属于 Django 笔记系列。
本篇笔记目录如下：
- es_model 示例及配置介绍
- 数据的增删改查
- 字段列表操作
- 嵌套类型操作
- 类函数
- 排序、取字段等操作
1、es_model 示例及配置介绍
es 连接配置
首先我们要定义一下 es 的连接配置，这个在之前 Python 连接 es 的操作中有过介绍。
因为我们的 es 放在 Django 系统里，所以在系统启动的时候就要加载，因此我们一般将其配置在 settings.py 中，示例如下：
# hunter/settings.py
from elasticsearch_dsl import connections
connections.configure(
default={"hosts": "localhost:9200"},
)
模型示例
我们在 blog application 下建立一个 es_models.py 文件用于存储我们的 es 索引模型：
# blog/es_models.py
from elasticsearch_dsl import Document, InnerDoc, Keyword, Text, Date, Integer, Float, Boolean
class BlogEs(Document):
name = Keyword()
tag_line = Text(fields={"keyword": Keyword()}, analyzer="ik_max_word")
char_count = Integer()
is_published = Boolean()
pub_datetime = Date()
blog_id = Integer()
id = Integer()
class Index:
name = "blog"
using = "private"
文件顶部引入的 Keyword，Text，Integer 等都是我们之前在介绍 es 的时候在 Python 里对应的数据类型。
Document
我们在建立每一个索引模型的时候都要继承 Document，然后再定义相应的字段。
在 BlogEs 中，我们这里将大部分常用的字段都定义上了，包括 Keyword，Text，Integer， Date等。
其中，对于 tag_line 字段，这里将其定义为 Text，那么所存储的文本内容会被分词之后存储，而我们同时定义它的子类型为 Keyword，则说明同时会将其文本作为一个整体存储，字段可以通过 tag_line__keyword 的方式搜索。
分词模式
我们还为 tag_line 增加了一个 analyzer 参数，它的值是我们前面在 es 笔记中安装的中文分词插件的一种分词模式，表示的是可以对存储的文本进行重复分词。
这里对中文分词模式做一下简单的介绍，我们安装的分词插件有两种模式，一种 ik_smart，一种是 ik_max_word：
ik_smart
这种模式的分词是将文本只拆分一次，假设要分词的文本是 "一个苹果"，那么分词的结果就是，"一个" 和 "苹果"。
ik_max_word
ik_max_word 的作用是将文本按照语义进行可能的重复分词，比如文本是 "一个苹果"，那么分词的结果就是 "一个"，"一"，"个"，"苹果"。
Index
我们在每个 es 模型下都要定义一个 Index，其中的属性这里介绍两个，一个是 name，一个是 using。
name 表示的是索引名称
using 表示的是使用的 es 链接，es 的链接定义我们前面在 settings.py 里有定义，可以指定 using 的名称，这里不对 using 赋值的话默认取值为 default
keyword 和 text
什么时候用到 Keyword，什么时候用 Text 呢，这里再赘述一下
选取哪种类型主要取决于我们字段的业务属性
一些需要用于整体搜索的字段可以使用 Keyword 类型，姓名，邮箱、标签等
大段文字的、不会被整体搜索的、需要搜索某些关键词的字段可以用 Text 字段，比如博客标题，正文内容等
模型初始化
在首次使用每个 es 模型前，我们都需要对模型进行初始化的操作，其含义就是将索引各字段对应的 mapping 写入 es 中，这里我们通过 python3 manage.py shell 来完成这个操作：
from blog.es_models import BlogEs
BlogEs.init()
初始化之后，我们可以在 kibana 里看到对应的 es 索引。
接下来我们尝试对模型的数据进行增删改查等操作。
2、数据的增删改查
1.创建数据
单条创建数据
创建数据的方式很简单，我们引入该 BlogEs，对其实例化后，对字段进行挨个赋值，然后进行 save() 操作即可完成对一条数据的创建。
示例如下：
from blog.es_models import BlogEs
blog_es = BlogEs(
name="如何学好Django",
tag_line="这是一条tag_line",
)
blog_es.char_count = 98
blog_es.is_published = True
blog_es.pub_datetime = "2023-02-11 12:56:46"
blog_es.blog_id = 25
blog_es.meta.id = 25
blog_es.id = 78
blog_es.save()
这里我们指定了 meta.id，指定的是这条数据的 _id 字段，后面我们通过 get() 方法获取数据的时候，所使用到的就是这个字段。
如果不指定 meta.id，那么 es 会自动为我们给该字段赋值，上面我们创建了数据之后，在 kibana 中查询结果如下：
{
"_index" : "blog",
"_type" : "_doc",
"_id" : "25",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"name" : "如何学好Django",
"tag_line" : "这是一条tag_line",
"char_count" : 98,
"is_published" : true,
"pub_datetime" : "2023-02-11T12:56:46",
"blog_id" : 25,
"id" : 78
}
}
至此，我们单条数据即创建完毕。
批量创建数据
那么如何批量创建数据呢，貌似这里的官方文档并没有直接提供批量创建的方法，但是不要紧，我们可以使用 Python 连接 es 的笔记四的批量创建数据的方式。
2.查询数据
查询数据可以分为两种，一种是按照 _id 参数进行查询，比如 get() 和 mget()，一种是根据其他字段进行查询。
get()
我们可以使用 get() 方法获取单条数据，这个就和 Django 的 model 的 get() 方式一样。
但是 get() 方法只能使用 id 参数进行查询，不接受其他字段，比如我们 BlogEs 里定义的 name，char_count 这些字段在这个方法里都不支持
而且，这里的 id，指的是我们上面展示的这条数据的 _id 字段，并非_source 里面我们可以自定义的 id 字段。
比如我们上面在 _source 里手动定义了 id 字段的值为 78，我们去获取数据 id=78：
BlogEs.get(id=78)
上面这条会报错，而我们去获取写入的 id=25：
BlogEs.get(id=25)
则可以返回数据，因为这里的 id 参数指定的是 meta.id
在这里如果我们获取不存在的 _id 字段，则会报错，为了防止这种情况，我们可以在 get() 方法里加上 ignore=404 来忽略这种报错，如果不存在对应条件的数据，则返回 None：
BlogEs.get(id=22, ignore=404)
因为不存在 _id=22 的数据，所以返回的数据就是 None
mget()
如果我们已知多条 _id 的值，我们通过 mget() 方法来一次性获取多条数据，传入的值是一个列表
id_list = [25, 78]
BlogEs.mget(id_list)
# [BlogEs(index='blog', id='25'), None]
如果在这个列表里有不存在于 es 的数据，那么对应返回的数据则是 None
query()
通过 es_model 使用 query 的方式和使用 Python 直接进行 es 的方式差不多，都是使用 query() 方法，示例如下：
from elasticsearch_dsl import Q as ES_Q
from blog.es_models import BlogEs
s = BlogEs.search()
query = s.query(ES_Q({"term": {"name": "如何学好Django"}}))
result = query.execute()
print(result)
# <Response: [BlogEs(index='blog', id='25')]>
或者使用 doc_type() 方法：
from elasticsearch_dsl import Search
s = Search()
s = s.doc_type(BlogEs)
query = s.query(ES_Q({"term": {"blog_id": 25}}))
result = query.execute()
print(result)
3.修改数据
我们修改的 es 数据来源可以是 get() 或者 query() 的方式
blog = BlogEs.get(id=25)
blog.name = "get修改"
blog.save()
s = BlogEs.search()
query = s.query(ES_Q({"term": {"blog_id": 25}}))
result = query.execute()
blog = result[0]
blog.name = "query修改"
blog.save()
使用 es_model 对数据进行修改有一个很方便的地方就是可以直接对数据进行 save 操作，相比 Python 连接 es 的方式而言。
4.删除数据
对于单条数据，我们可以直接使用 delete() 方法：
blog = BlogEs.get(id=25)
blog.delete()
也可以使用 query().delete() 的方式：
s = BlogEs.search()
query = s.query(ES_Q({"term": {"blog_id": 25}}))
query.delete()
3、字段列表操作
在 Python 里，常用字段有 Keyword，Text，Date，Integer，Boolean，Float 等，和 es 中字段相同，但是如果我们想存储一个相同元素类型的列表字段如何操作呢？
比如我们想存储一个列表字段，里面的元素都是 Integer，假设 BlogEs 里存储一个 id_list，里面都是整数，应该如何定义和操作呢？
答案是直接操作。
因为 es 里并没有列表这个类型的字段，所以我们如果要为一个字段赋值为列表，可以直接定义元素类型为目标类型，比如整型，字符串等，但是列表元素必须一致，然后操作的时候按照列表类型来操作即可。
以下是 BlogEs 的定义，省去了其他字段：
class BlogEs(Document):
id_list = Integer()
class Index:
name = "blog"
1.创建列表字段
创建时定义 id_list:
blog_es = BlogEs()
blog_es.meta.id = 10
blog_es.id_list = [1, 2, 3]
blog_es.save()
2.修改列表字段
修改 id_list，修改时可以直接重定义，也可以 append 添加，只要我们在定义字段时用的列表，那么在修改时可以直接对其进行列表操作：
blog_es = BlogEs.get(id=10)
blog_es.id_list = [1,4, 5] # 直接重新定义
blog_es.id_list.append(8) # 原数组添加元素
blog_es.id_list.append(9)
blog_es.save()
3.查询列表字段
查询 id_list 中元素
现在我们创建两条数据，之后的查询都基于这两条数据
blog_es = BlogEs()
blog_es.meta.id = 50
blog_es.id_list = [1, 2, 3]
blog_es.save()
blog_es_2 = BlogEs()
blog_es_2.meta.id = 50
blog_es_2.id_list = [1, 4, 5, 8, 9]
blog_es_2.save()
如果我们想查询 id_list 中包含了 1 的数据，可以如下操作：
s = BlogEs.search()
condition = ES_Q({"term": {"id_list": 1}})
query = s.query(condition)
result = query.execute()
如果想查询 id_list 中包含了 1 或者 8 的数据，任意包含其中一个元素即可，那么可以如下操作：
s = BlogEs.search()
condition = ES_Q({"terms": {"id_list": [1, 8]}})
query = s.query(condition)
result = query.execute()
如果想查询包含了 1 且 包含了 8 的数据，可以如下操作：
s = BlogEs.search()
condition = ES_Q({"term": {"id_list": 1}}) & ES_Q({"term": {"id_list": 8}})
query = s.query(condition)
result = query.execute()
4、嵌套类型操作
嵌套的类型是 Nested，前面我们介绍的数据存储方式都是简单的 key-value 的形式，嵌套的话，可以理解成是一个字段作为 key，它的 value 则又是一个 key-value。
以下是一个示例：
# blog/es_models.py
from elasticsearch_dsl import Document, InnerDoc, Keyword, Text, Date, Boolean, Nested
class Comment(InnerDoc):
author = Text()
content = Text()
class Post(Document):
title = Text()
created_at = Date()
published = Boolean()
comments = Nested(Comment)
class Index:
name = "post"
在这里，我们用 Nested() 作为嵌套字段的类型，其中，我们通过定义 Comment 作为嵌套的对象
注意：嵌套的 Comment 继承自 InnerDoc，且不需要进行 init() 操作。
1. 嵌套数据的创建
接下来我们创建几条数据，嵌套的字段 comments 为列表类型，保存多个 Comment 数据
先初始化 Post：
from blog.es_models import Post
Post.init()
创建两条数据：
from blog.es_models import Post, Comment
comment_list = [
Comment(author="张三", content="这是评论1"),
Comment(author="李四", content="这是评论2"),
]
post = Post(
title="post_title",
published=1,
comments=comment_list
)
post.save()
comment_list_2 = [
Comment(author="张三", content="这是评论3"),
Comment(author="王五", content="这是评论4"),
]
post_2 = Post(
title="post_title_2",
published=1,
comments=comment_list_2
)
post_2.save()
2. 嵌套数据的查询
嵌套数据的查询也是使用 elasticsearch_dsl.Q，但是使用方式略有不同，他需要使用到 path 参数，然后指出我们查询的字段路径
比如我们想查询 comment 下 author 字段值为 author_1 的数据，查询示例如下：
from elasticsearch_dsl import Q as ES_Q
s = Post.search()
condition = ES_Q("nested", path="comments", query=ES_Q("term", comments__author="张三"))
query = s.query(condition)
result = query.execute()
3. 嵌套数据的修改和删除
删除和修改和之前的操作一样，对于 comments 字段的内容进行修改后 save() 操作即可
这里我们演示示例如下：
# 获取某个 meta.id 的数据
# 然后打印出 comments 字段值
# 之后进行修改，保存操作
post = Post.get(id="yebzsYYSls5E4GzFd_WA")
print(post.comments)
post.comments = [Comment(author="孙悟空", content="孙悟空的评论")]
post.save()
# 获取某个 meta.id 的数据
# 打印当前值
# 然后置空做删除处理
post = Post.get(id="yebzsYYSls5E4GzFd_WA")
print(post.comments)
post.comments = []
post.save()
# 查看置空 comments 字段后的数据情况
post = Post.get(id="yebzsYYSls5E4GzFd_WA")
print(post.comments)
5、类函数
每个 es_model 和 Django 里的 model 一样，可以自定义函数来操作，比如我们想创建一条 Title 数据，参数直接传入，可以如下操作
先定义我们的 model 然后重新进行 init() 操作：
from elasticsearch_dsl import Document, Text, Date, Boolean
from django.utils import timezone
class Title(Document):
title = Text()
created_at = Date()
published = Boolean()
class Index:
name = "title"
def create(self, title="", created_at=timezone.now(), published=True):
self.title = title
self.created_at = created_at
self.published = published
self.save()
创建数据：
from blog.es_models import Title
Title.init()
Title().create(title="this is a title")
6、排序、取字段等操作
使用 es_model 对 es 进行排序、计数、指定字段返回和直接使用 Python 的方式无异，下面介绍一下示例。
1. 排序 sort()
如果我们想对 char_count 字段进行排列操作，可以直接使用 sort()
这里我们复用前面的 search() 操作：
s = BlogEs.search()
condition = ES_Q()
query = s.query(condition)
按照 char_count 倒序：
query = query.sort("-char_count")
按照 char_count 正序：
query = query.sort("char_count")
多字段排序，按照 char_count 和 name 字段排序：
query = query.sort("-char_count", "name")
2.指定字段返回 source()
这里我们指定 char_count 和 name 字段返回：
query = query.source("char_count", "name")
3.extra()
排序和指定字段返回我们也可以将参数传入 extra()，然后进行操作，比如按照 char_count 字段正序排列，name 字段倒序，以及只返回 char_count 和 name 字段
query = query.extra(
sort=[
{"char_count": {"order": "asc"}},
{"name": {"order": "desc"}}
],
_source=["char_count", "name"]
)
4.分页操作
也可以在 extra() 中通过 from 和 size 实现分页操作：
query = query.extra(
**{
"from": 2,
"size": 3
}
)
原文链接：[前面在 Python 连接 es 的操作中，有过介绍如何使用 Python 代码连接 es 以及对 es 数据进行增删改查。
这一篇笔记介绍一下如何为 es 的 索引 index 定义一个 model，像 Django 里的 model 一样使用 es。
因为本篇笔记要介绍的内容是直接嵌入在 Django 系统使用，所以本篇笔记直接归属于 Django 笔记系列。
本篇笔记目录如下：
- es_model 示例及配置介绍
- 数据的增删改查
- 字段列表操作
- 嵌套类型操作
- 类函数
- 排序、取字段等操作
1、es_model 示例及配置介绍
es 连接配置
首先我们要定义一下 es 的连接配置，这个在之前 Python 连接 es 的操作中有过介绍。
因为我们的 es 放在 Django 系统里，所以在系统启动的时候就要加载，因此我们一般将其配置在 settings.py 中，示例如下：
# hunter/settings.py
from elasticsearch_dsl import connections
connections.configure(
default={"hosts": "localhost:9200"},
)
模型示例
我们在 blog application 下建立一个 es_models.py 文件用于存储我们的 es 索引模型：
# blog/es_models.py
from elasticsearch_dsl import Document, InnerDoc, Keyword, Text, Date, Integer, Float, Boolean
class BlogEs(Document):
name = Keyword()
tag_line = Text(fields={"keyword": Keyword()}, analyzer="ik_max_word")
char_count = Integer()
is_published = Boolean()
pub_datetime = Date()
blog_id = Integer()
id = Integer()
class Index:
name = "blog"
using = "private"
文件顶部引入的 Keyword，Text，Integer 等都是我们之前在介绍 es 的时候在 Python 里对应的数据类型。
Document
我们在建立每一个索引模型的时候都要继承 Document，然后再定义相应的字段。
在 BlogEs 中，我们这里将大部分常用的字段都定义上了，包括 Keyword，Text，Integer， Date等。
其中，对于 tag_line 字段，这里将其定义为 Text，那么所存储的文本内容会被分词之后存储，而我们同时定义它的子类型为 Keyword，则说明同时会将其文本作为一个整体存储，字段可以通过 tag_line__keyword 的方式搜索。
分词模式
我们还为 tag_line 增加了一个 analyzer 参数，它的值是我们前面在 es 笔记中安装的中文分词插件的一种分词模式，表示的是可以对存储的文本进行重复分词。
这里对中文分词模式做一下简单的介绍，我们安装的分词插件有两种模式，一种 ik_smart，一种是 ik_max_word：
ik_smart
这种模式的分词是将文本只拆分一次，假设要分词的文本是 "一个苹果"，那么分词的结果就是，"一个" 和 "苹果"。
ik_max_word
ik_max_word 的作用是将文本按照语义进行可能的重复分词，比如文本是 "一个苹果"，那么分词的结果就是 "一个"，"一"，"个"，"苹果"。
Index
我们在每个 es 模型下都要定义一个 Index，其中的属性这里介绍两个，一个是 name，一个是 using。
name 表示的是索引名称
using 表示的是使用的 es 链接，es 的链接定义我们前面在 settings.py 里有定义，可以指定 using 的名称，这里不对 using 赋值的话默认取值为 default
keyword 和 text
什么时候用到 Keyword，什么时候用 Text 呢，这里再赘述一下
选取哪种类型主要取决于我们字段的业务属性
一些需要用于整体搜索的字段可以使用 Keyword 类型，姓名，邮箱、标签等
大段文字的、不会被整体搜索的、需要搜索某些关键词的字段可以用 Text 字段，比如博客标题，正文内容等
模型初始化
在首次使用每个 es 模型前，我们都需要对模型进行初始化的操作，其含义就是将索引各字段对应的 mapping 写入 es 中，这里我们通过 python3 manage.py shell 来完成这个操作：
from blog.es_models import BlogEs
BlogEs.init()
初始化之后，我们可以在 kibana 里看到对应的 es 索引。
接下来我们尝试对模型的数据进行增删改查等操作。
2、数据的增删改查
1.创建数据
单条创建数据
创建数据的方式很简单，我们引入该 BlogEs，对其实例化后，对字段进行挨个赋值，然后进行 save() 操作即可完成对一条数据的创建。
示例如下：
from blog.es_models import BlogEs
blog_es = BlogEs(
name="如何学好Django",
tag_line="这是一条tag_line",
)
blog_es.char_count = 98
blog_es.is_published = True
blog_es.pub_datetime = "2023-02-11 12:56:46"
blog_es.blog_id = 25
blog_es.meta.id = 25
blog_es.id = 78
blog_es.save()
这里我们指定了 meta.id，指定的是这条数据的 _id 字段，后面我们通过 get() 方法获取数据的时候，所使用到的就是这个字段。
如果不指定 meta.id，那么 es 会自动为我们给该字段赋值，上面我们创建了数据之后，在 kibana 中查询结果如下：
{
"_index" : "blog",
"_type" : "_doc",
"_id" : "25",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"name" : "如何学好Django",
"tag_line" : "这是一条tag_line",
"char_count" : 98,
"is_published" : true,
"pub_datetime" : "2023-02-11T12:56:46",
"blog_id" : 25,
"id" : 78
}
}
至此，我们单条数据即创建完毕。
批量创建数据
那么如何批量创建数据呢，貌似这里的官方文档并没有直接提供批量创建的方法，但是不要紧，我们可以使用 Python 连接 es 的笔记四的批量创建数据的方式。
2.查询数据
查询数据可以分为两种，一种是按照 _id 参数进行查询，比如 get() 和 mget()，一种是根据其他字段进行查询。
get()
我们可以使用 get() 方法获取单条数据，这个就和 Django 的 model 的 get() 方式一样。
但是 get() 方法只能使用 id 参数进行查询，不接受其他字段，比如我们 BlogEs 里定义的 name，char_count 这些字段在这个方法里都不支持
而且，这里的 id，指的是我们上面展示的这条数据的 _id 字段，并非_source 里面我们可以自定义的 id 字段。
比如我们上面在 _source 里手动定义了 id 字段的值为 78，我们去获取数据 id=78：
BlogEs.get(id=78)
上面这条会报错，而我们去获取写入的 id=25：
BlogEs.get(id=25)
则可以返回数据，因为这里的 id 参数指定的是 meta.id
在这里如果我们获取不存在的 _id 字段，则会报错，为了防止这种情况，我们可以在 get() 方法里加上 ignore=404 来忽略这种报错，如果不存在对应条件的数据，则返回 None：
BlogEs.get(id=22, ignore=404)
因为不存在 _id=22 的数据，所以返回的数据就是 None
mget()
如果我们已知多条 _id 的值，我们通过 mget() 方法来一次性获取多条数据，传入的值是一个列表
id_list = [25, 78]
BlogEs.mget(id_list)
# [BlogEs(index='blog', id='25'), None]
如果在这个列表里有不存在于 es 的数据，那么对应返回的数据则是 None
query()
通过 es_model 使用 query 的方式和使用 Python 直接进行 es 的方式差不多，都是使用 query() 方法，示例如下：
from elasticsearch_dsl import Q as ES_Q
from blog.es_models import BlogEs
s = BlogEs.search()
query = s.query(ES_Q({"term": {"name": "如何学好Django"}}))
result = query.execute()
print(result)
# <Response: [BlogEs(index='blog', id='25')]>
或者使用 doc_type() 方法：
from elasticsearch_dsl import Search
s = Search()
s = s.doc_type(BlogEs)
query = s.query(ES_Q({"term": {"blog_id": 25}}))
result = query.execute()
print(result)
3.修改数据
我们修改的 es 数据来源可以是 get() 或者 query() 的方式
blog = BlogEs.get(id=25)
blog.name = "get修改"
blog.save()
s = BlogEs.search()
query = s.query(ES_Q({"term": {"blog_id": 25}}))
result = query.execute()
blog = result[0]
blog.name = "query修改"
blog.save()
使用 es_model 对数据进行修改有一个很方便的地方就是可以直接对数据进行 save 操作，相比 Python 连接 es 的方式而言。
4.删除数据
对于单条数据，我们可以直接使用 delete() 方法：
blog = BlogEs.get(id=25)
blog.delete()
也可以使用 query().delete() 的方式：
s = BlogEs.search()
query = s.query(ES_Q({"term": {"blog_id": 25}}))
query.delete()
3、字段列表操作
在 Python 里，常用字段有 Keyword，Text，Date，Integer，Boolean，Float 等，和 es 中字段相同，但是如果我们想存储一个相同元素类型的列表字段如何操作呢？
比如我们想存储一个列表字段，里面的元素都是 Integer，假设 BlogEs 里存储一个 id_list，里面都是整数，应该如何定义和操作呢？
答案是直接操作。
因为 es 里并没有列表这个类型的字段，所以我们如果要为一个字段赋值为列表，可以直接定义元素类型为目标类型，比如整型，字符串等，但是列表元素必须一致，然后操作的时候按照列表类型来操作即可。
以下是 BlogEs 的定义，省去了其他字段：
class BlogEs(Document):
id_list = Integer()
class Index:
name = "blog"
1.创建列表字段
创建时定义 id_list:
blog_es = BlogEs()
blog_es.meta.id = 10
blog_es.id_list = [1, 2, 3]
blog_es.save()
2.修改列表字段
修改 id_list，修改时可以直接重定义，也可以 append 添加，只要我们在定义字段时用的列表，那么在修改时可以直接对其进行列表操作：
blog_es = BlogEs.get(id=10)
blog_es.id_list = [1,4, 5] # 直接重新定义
blog_es.id_list.append(8) # 原数组添加元素
blog_es.id_list.append(9)
blog_es.save()
3.查询列表字段
查询 id_list 中元素
现在我们创建两条数据，之后的查询都基于这两条数据
blog_es = BlogEs()
blog_es.meta.id = 50
blog_es.id_list = [1, 2, 3]
blog_es.save()
blog_es_2 = BlogEs()
blog_es_2.meta.id = 50
blog_es_2.id_list = [1, 4, 5, 8, 9]
blog_es_2.save()
如果我们想查询 id_list 中包含了 1 的数据，可以如下操作：
s = BlogEs.search()
condition = ES_Q({"term": {"id_list": 1}})
query = s.query(condition)
result = query.execute()
如果想查询 id_list 中包含了 1 或者 8 的数据，任意包含其中一个元素即可，那么可以如下操作：
s = BlogEs.search()
condition = ES_Q({"terms": {"id_list": [1, 8]}})
query = s.query(condition)
result = query.execute()
如果想查询包含了 1 且 包含了 8 的数据，可以如下操作：
s = BlogEs.search()
condition = ES_Q({"term": {"id_list": 1}}) & ES_Q({"term": {"id_list": 8}})
query = s.query(condition)
result = query.execute()
4、嵌套类型操作
嵌套的类型是 Nested，前面我们介绍的数据存储方式都是简单的 key-value 的形式，嵌套的话，可以理解成是一个字段作为 key，它的 value 则又是一个 key-value。
以下是一个示例：
# blog/es_models.py
from elasticsearch_dsl import Document, InnerDoc, Keyword, Text, Date, Boolean, Nested
class Comment(InnerDoc):
author = Text()
content = Text()
class Post(Document):
title = Text()
created_at = Date()
published = Boolean()
comments = Nested(Comment)
class Index:
name = "post"
在这里，我们用 Nested() 作为嵌套字段的类型，其中，我们通过定义 Comment 作为嵌套的对象
注意：嵌套的 Comment 继承自 InnerDoc，且不需要进行 init() 操作。
1. 嵌套数据的创建
接下来我们创建几条数据，嵌套的字段 comments 为列表类型，保存多个 Comment 数据
先初始化 Post：
from blog.es_models import Post
Post.init()
创建两条数据：
from blog.es_models import Post, Comment
comment_list = [
Comment(author="张三", content="这是评论1"),
Comment(author="李四", content="这是评论2"),
]
post = Post(
title="post_title",
published=1,
comments=comment_list
)
post.save()
comment_list_2 = [
Comment(author="张三", content="这是评论3"),
Comment(author="王五", content="这是评论4"),
]
post_2 = Post(
title="post_title_2",
published=1,
comments=comment_list_2
)
post_2.save()
2. 嵌套数据的查询
嵌套数据的查询也是使用 elasticsearch_dsl.Q，但是使用方式略有不同，他需要使用到 path 参数，然后指出我们查询的字段路径
比如我们想查询 comment 下 author 字段值为 author_1 的数据，查询示例如下：
from elasticsearch_dsl import Q as ES_Q
s = Post.search()
condition = ES_Q("nested", path="comments", query=ES_Q("term", comments__author="张三"))
query = s.query(condition)
result = query.execute()
3. 嵌套数据的修改和删除
删除和修改和之前的操作一样，对于 comments 字段的内容进行修改后 save() 操作即可
这里我们演示示例如下：
# 获取某个 meta.id 的数据
# 然后打印出 comments 字段值
# 之后进行修改，保存操作
post = Post.get(id="yebzsYYSls5E4GzFd_WA")
print(post.comments)
post.comments = [Comment(author="孙悟空", content="孙悟空的评论")]
post.save()
# 获取某个 meta.id 的数据
# 打印当前值
# 然后置空做删除处理
post = Post.get(id="yebzsYYSls5E4GzFd_WA")
print(post.comments)
post.comments = []
post.save()
# 查看置空 comments 字段后的数据情况
post = Post.get(id="yebzsYYSls5E4GzFd_WA")
print(post.comments)
5、类函数
每个 es_model 和 Django 里的 model 一样，可以自定义函数来操作，比如我们想创建一条 Title 数据，参数直接传入，可以如下操作
先定义我们的 model 然后重新进行 init() 操作：
from elasticsearch_dsl import Document, Text, Date, Boolean
from django.utils import timezone
class Title(Document):
title = Text()
created_at = Date()
published = Boolean()
class Index:
name = "title"
def create(self, title="", created_at=timezone.now(), published=True):
self.title = title
self.created_at = created_at
self.published = published
self.save()
创建数据：
from blog.es_models import Title
Title.init()
Title().create(title="this is a title")
6、排序、取字段等操作
使用 es_model 对 es 进行排序、计数、指定字段返回和直接使用 Python 的方式无异，下面介绍一下示例。
1. 排序 sort()
如果我们想对 char_count 字段进行排列操作，可以直接使用 sort()
这里我们复用前面的 search() 操作：
s = BlogEs.search()
condition = ES_Q()
query = s.query(condition)
按照 char_count 倒序：
query = query.sort("-char_count")
按照 char_count 正序：
query = query.sort("char_count")
多字段排序，按照 char_count 和 name 字段排序：
query = query.sort("-char_count", "name")
2.指定字段返回 source()
这里我们指定 char_count 和 name 字段返回：
query = query.source("char_count", "name")
3.extra()
排序和指定字段返回我们也可以将参数传入 extra()，然后进行操作，比如按照 char_count 字段正序排列，name 字段倒序，以及只返回 char_count 和 name 字段
query = query.extra(
sort=[
{"char_count": {"order": "asc"}},
{"name": {"order": "desc"}}
],
_source=["char_count", "name"]
)
4.分页操作
也可以在 extra() 中通过 from 和 size 实现分页操作：
query = query.extra(
**{
"from": 2,
"size": 3
}
)
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