elasticsearch的python增删查改实例分析

Reference: http://bigg.top/2015/11/29/elasticsearch%E7%9A%84python%E5%A2%9E%E5%88%A0%E6%9F%A5%E6%94%B9%E5%AE%9E%E4%BE%8B%E5%88%86%E6%9E%90/

ES的部署请查看相关文档，我这里就不在赘叙。提醒，官方建议ES的在60G以上内存的环境下运行，如果你的服务器的内存是16G，建议至少需要4台机器。
ES连接到服务器比较容易，如下：

import elasticsearch

class ES(object):
    @classmethod
    def connect_host(cls):
        hosts=[{"host": "xx.xxx.x.xx"},
                {"host": "xx.xxx.x.xx"},
                {"host": "xx.xxx.x.xx"},
                {"host": "xx.xxx.x.xx"},]
        es = elasticsearch.Elasticsearch(
            hosts,
            sniff_on_start=True,
            sniff_on_connection_fail=True,
            sniffer_timeout=600
        )
        return es

查询操作

通过对RESTAPI的改造，可以很容易实现查询功能。如下，实现了对一个domain相关doc的查询，筛选条件包括起止时间，数据排列顺序和限制查询数据的个数。

def es_query(domain="", start=None, end=None, reverse=False, limit_cnt=20, category=0):
    es = ES.connect_host()
    now = datetime.datetime.now()
    if reverse:
        order = "desc"
    else:
        order = "asc"
    if not start:
        start = now - datetime.timedelta(weeks=2000)
    if not end:
        end = now
    range_body = {
        "range": {
            "time": {
                "gte": start,
                "lte": end
            }
        }
    }
    and_list = [range_body]
    domain_body = {
        "term": {
            "domain": domain
        }
    }
    category_body = {
        "term": {
            "category": category
        }
    }
    if domain:
        and_list.append(domain_body)
    if category:
        and_list.append(category_body)
    q_body = {
        "size": limit_cnt,
        "sort": [
            {
                "time": {
                    "order": order
                }
            }
        ],
        "query": {
            "filtered": {
                "query": {"matchAll": {}},
                "filter": {
                    "and": and_list
                }
            }
        }
    }
    res = es.search(body=q_body)
    ret = []
    for hit in res["hits"]["hits"]:
        value = {}
        src = hit["_source"]
        if src:
            try:
                the_time = src["time"]
                if len(the_time) < 20:
                    value["time"] = datetime.datetime.strptime(the_time, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
                else:
                    value["time"] = datetime.datetime.strptime(the_time, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f")
                ret.append(value)
            except Exception as e:
                print str(e)
                ret = []
                print "Query xxxxx data failed!"
    return ret

其中，reverse表示数据排列的顺序，linit_cnt表示限制数量。其中涉及range,sort,size,filter,and等来执行es.search操作。最后一个for循环是一个取数据的过程。
在实际应用过程中，对于一个复杂的查询，第一次操作失败率很高，如果查询结果有几千个，第一次的query查询到的success个数通常只有1/3左右。当然，当你用该查询条件再次查询时，可以瞬间得到完全成功的结果，所以在你对查询成功个数要求比较高的情况下，建议多次发起请求，这样可以得到比较完整的结果。

删除操作

ES的查询分为按index删除和按doc删除。按index查询相对比较容易理解，即删除该索引下的所有数据，删除之后该索引就不存在了。但是有时我们会碰到一些按照doc的情况，即按照一定的query条件查询到相关的doc,然后删除相关的所有记录。ES官方不推荐进行这种操作，而且还有一定的失败率。如果一定需要这方面的功能，证明你的数据不适合用ES进行存储。
由于我当时对ES的认识不够，把大量的数据存储在了ES，因此对doc的删除操作需求比较大，写了一个删除操作功能（仅供参考，不建议使用，如果需要删除，建议存储数据之前设计好数据结构,方便以index为单位删除）

def es_delete(domain, m_type="xxxx"):
    m_data = {
        "query": {
            "query_string": {
                "query": "domain: %s AND type: %s" % (domain, m_type)
            }
        }
    }
    data = json.dumps(m_data)
    request = urllib2.Request(QUERY_URI, data)
    request.get_method = lambda: "DELETE"
    urllib2.urlopen(request)
    print "Deleted the data!"

更新操作

ES不适合对大量的数据（doc）进行修改，与删除一样，这是官方极度不推荐的。当然，按照一定的查询条件更新某些doc也是可以实现的。如果你和我一样，遇到了比较极端的情形或是一个强迫症患者。请组合以上两个操作，写一个比较复杂的query执行删除操作，然后把新的数据（doc）插入到对应的索引和类型中。

插入操作

插入操作是ES的最基本操作，ES提供了最基本的插入功能，ES入库时需要批量的插入操作。举个简单的插入操作例子：

es = ES.connect_host()
es.index(index=data_index, doc_type="xxxx", body=data, request_timeout=10000)

其中，index表示索引，doc_type表示数据类型，body表示具体的doc数据，最后一个参数表示超时时间。如果是日志文件或其它记录内容，建议index设置为时间或时间的组合体，如log_2015_11_29。数据类型即当前索引下数据的分类名称，可以把当前的数据按照不同的类型分类，同时也方便了查询，查询时可以很方便的过滤需要的类型。

alex.shu

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