python下使用elasticsearch

1、简介

ElasticSearch（简称ES）是一个分布式、Restful的搜索及分析服务器，设计用于分布式计算；能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速。和Apache Solr一样，它也是基于Lucence的索引服务器，而ElasticSearch对比Solr的优点在于：

 

• 轻量级：安装启动方便，下载文件之后一条命令就可以启动。

• Schema free：可以向服务器提交任意结构的JSON对象，Solr中使用schema.xml指定了索引结构。

• 多索引文件支持：使用不同的index参数就能创建另一个索引文件，Solr中需要另行配置。

• 分布式：Solr Cloud的配置比较复杂。

   

2013年初，GitHub抛弃了Solr，采取ElasticSearch 来做PB级的搜索。

 

近年ElasticSearch发展迅猛，已经超越了其最初的纯搜索引擎的角色，现在已经增加了数据聚合分析（aggregation）和可视化的特性，如果你有数百万的文档需要通过关键词进行定位时，ElasticSearch肯定是最佳选择。当然，如果你的文档是JSON的，你也可以把ElasticSearch当作一种“NoSQL数据库”， 应用ElasticSearch数据聚合分析（aggregation）的特性，针对数据进行多维度的分析。

 

ElasticSearch一些国内外的优秀案例：

 

• Github：“GitHub使用ElasticSearch搜索20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码”。

• SoundCloud：“SoundCloud使用ElasticSearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”。

• 百度：百度目前广泛使用ElasticSearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线（包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB+数据。

2、概念

Cluster和Node

ES可以以单点或者集群方式运行，以一个整体对外提供search服务的所有节点组成cluster，组成这个cluster的各个节点叫做node。

 

Index

这是ES存储数据的地方，类似于关系数据库的database。

 

Shards

索引分片，这是ES提供分布式搜索的基础，其含义为将一个完整的index分成若干部分存储在相同或不同的节点上，这些组成index的部分就叫做shard。

 

Replicas

索引副本，ES可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当个某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高ES的查询效率，ES会自动对搜索请求进行负载均衡。

 

Recovery

代表数据恢复或叫数据重新分布，ES在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。

 

Gateway

ES索引快照的存储方式，ES默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到本地硬盘。gateway对索引快照进行存储，当这个ES集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引备份数据。

 

Discovery.zen

代表ES的自动发现节点机制，ES是一个基于p2p的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。

 

Transport

代表ES内部节点或集群与客户端的交互方式，默认内部是使用tcp协议进行交互，同时它支持http协议（json格式）。

3、python中的简单使用

#coding=utf8from datetime import datetimefrom elasticsearch import Elasticsearch#创建索引   调用create或index方法es = Elasticsearch()es.create(index="test-index2",doc_type="test-type",id=1,          body={"any":"data","timesamp":datetime.now()})     #已存在的不可重新创建es.create(index="test",doc_type="test-type",id=1,body={"any":"data","timesamp":datetime.now()})     #已存在的不可重新创建es.indices.delete(index="test-index2",ignore=[400,404])       #删除索引

from elasticsearch import Elasticsearch# 查询索引中的所有内容es = Elasticsearch([{'host':'127.0.0.1','port':9200}])index = "test"query = {"query":{"match_all":{}}}resp = es.search(index, body=query)resp_docs = resp["hits"]["hits"]total = resp['hits']['total']print(total)     #总共查找到的数量print(resp_docs[0]['_source']['@timestamp'])   #输出一个字段

# 用scroll分次查询所有内容+复杂条件es = Elasticsearch([{'host':'127.0.0.1','port':9200}])index = "test"query = {            "query": {                     "match":{"date":"2017-12-22"}                }        }resp = es.search(index, body=query, scroll="1m",size=100)scroll_id = resp['_scroll_id']resp_docs = resp["hits"]["hits"]total = resp['hits']['total']count = len(resp_docs)datas = resp_docswhile len(resp_docs) > 0:    scroll_id = resp['_scroll_id']    resp = es.scroll(scroll_id=scroll_id, scroll="1m")    resp_docs = resp["hits"]["hits"]    datas.extend(resp_docs)    count += len(resp_docs)    if count >= total:        breakprint (len(datas))

# 聚合# 查看一共有多少种@timestamp字段es = Elasticsearch([{'host':'127.0.0.1','port':9200}])index = "test"query = {"aggs":{"all_times":{"terms":{"field":"@timestamp"}}}}resp = es.search(index, body=query)total = resp['hits']['total']print (total)print (resp["aggregations"])