今天小编就为大家分享一篇关于Python-ElasticSearch搜索查询的讲解，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧
Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可能是目前存在的，不论开源还是私有的，拥有最先进，高性能和全功能搜索引擎功能的库。但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了利用它，你需要编写 Java 程序，并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包。 更坏的情况是，你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的。Lucene 是 很 复杂的。
在上一篇文章中介绍了ElasticSearch的简单使用，接下来记录一下ElasticSearch的查询：
查询所有数据
# 搜索所有数据 es.search(index="my_index",doc_type="test_type") # 或者 body = { "query":{ "match_all":{} } } es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
term与terms
# term body = { "query":{ "term":{ "name":"python" } } } # 查询name="python"的所有数据 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) # terms body = { "query":{ "terms":{ "name":[ "python","android" ] } } } # 搜索出name="python"或name="android"的所有数据 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
match与multi_match
# match:匹配name包含python关键字的数据 body = { "query":{ "match":{ "name":"python" } } } # 查询name包含python关键字的数据 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) # multi_match:在name和addr里匹配包含深圳关键字的数据 body = { "query":{ "multi_match":{ "query":"深圳", "fields":["name","addr"] } } } # 查询name和addr包含"深圳"关键字的数据 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
ids
body = { "quer<b style="color:transparent">来源gao@!dai!ma.com搞$$代^@码网</b>y":{ "ids":{ "type":"test_type", "values":[ "1","2" ] } } } # 搜索出id为1或2d的所有数据 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
复合查询bool
bool有3类查询关系，must(都满足),should(其中一个满足),must_not(都不满足)
body = { "query":{ "bool":{ "must":[ { "term":{ "name":"python" } }, { "term":{ "age":18 } } ] } } } # 获取name="python"并且age=18的所有数据 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
切片式查询
body = { "query":{ "match_all":{} } "from":2 # 从第二条数据开始 "size":4 # 获取4条数据 } # 从第2条数据开始，获取4条数据 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
范围查询
body = { "query":{ "range":{ "age":{ "gte":18, # >=18 "lte":30 # <=30 } } } } # 查询18<=age<=30的所有数据 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
前缀查询
body = { "query":{ "prefix":{ "name":"p" } } } # 查询前缀为"赵"的所有数据 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
通配符查询
body = { "query":{ "wildcard":{ "name":"*id" } } } # 查询name以id为后缀的所有数据 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
排序
body = { "query":{ "match_all":{} } "sort":{ "age":{ # 根据age字段升序排序 "order":"asc" # asc升序，desc降序 } } }
filter_path
响应过滤
# 只需要获取_id数据,多个条件用逗号隔开 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",filter_path=["hits.hits._id"]) # 获取所有数据 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",filter_path=["hits.hits._*"])
count
执行查询并获取该查询的匹配数
# 获取数据量 es.count(index="my_index",doc_type="test_type")
度量类聚合
- 获取最小值
body = { "query":{ "match_all":{} }, "aggs":{ # 聚合查询 "min_age":{ # 最小值的key "min":{ # 最小 "field":"age" # 查询"age"的最小值 } } } } # 搜索所有数据，并获取age最小的值 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
- 获取最大值
body = { "query":{ "match_all":{} }, "aggs":{ # 聚合查询 "max_age":{ # 最大值的key "max":{ # 最大 "field":"age" # 查询"age"的最大值 } } } } # 搜索所有数据，并获取age最大的值 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
- 获取和
body = { "query":{ "match_all":{} }, "aggs":{ # 聚合查询 "sum_age":{ # 和的key "sum":{ # 和 "field":"age" # 获取所有age的和 } } } } # 搜索所有数据，并获取所有age的和 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
- 获取平均值
body = { "query":{ "match_all":{} }, "aggs":{ # 聚合查询 "avg_age":{ # 平均值的key "sum":{ # 平均值 "field":"age" # 获取所有age的平均值 } } } } # 搜索所有数据，获取所有age的平均值 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
更多的搜索用法：
https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/api.html
总结
以上就是Python-ElasticSearch搜索查询的讲解的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
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