Elasticsearch怎么安装及在Python中怎么使用

Elasticsearch怎么安装及在Python中怎么使用，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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官网对Elasticsearch 介绍的第一句话：

Elasticsearch is a distributed, RESTful search and analytics engine capable of solving a growing number of use cases. 

Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。Elasticsearch 的底层是开源库 Lucene。 Lucene是一个更加底层的搜索引擎，但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elasticsearch 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。可以这样理解，Lucene就好像是百度，然后你在百度的基础上开发了一个更高级，方便的搜索引擎，就是Elasticsearch 。Elasticsearch可以看做是一个NOSQL的数据库，提供数据的增删改查等基础功能。什么是NoSQL呢？

"Next Generation Databases mostly addressing some of the points: being non-relational, distributed, open-source and horizontally scalable

下一代主要解决如下问题的数据库: 非关系型的，分布式的，开源的并且可以扁平扩展。

好，基本概念就说到这里，如果不懂也不影响你使用ElasticSearch，可以简单理解为它就是一个数据库，可以存放数据，但是存储的数据不是类似MySQL之类的结构化数据，最重要的是，ElasticSearch的检索速度非常快，基本查一条数据在毫秒级。另外还有一个基于Lucene的搜索引擎叫做 Solr， 它是Java搜索引擎服务器。

今天主要介绍一下怎么安装和在Python中怎么使用。

1.  安装-Ubuntu

1.1 ElasticSearch

下载地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch 

直接下载 zip文件就可以，下载之后，cd到安装的文件夹下面，然后执行：

 ./bin/elasticsearch 

这样就开启了ElasticSearch服务，

然后执行：

        curl http://localhost:9200/

这里如果没安装curl的话，需要先安装。

1.2 Kibana 

Kibana是一个ElasticSearch的管理工具，可以可视化 Elasticsearch 中的数据，顺便也就下载了吧。这个挺好用的，功能很多，我也在摸索中。。

 地址： https://www.elastic.co/cn/products/kibana

下载之后还是一样，cd到解压的文件下面，执行

./bin/kibana

然后打开浏览器，输入：

 http://localhost:5601

然后你就能看到一个比较帅的界面，在左边有个Dev的选项，这里可以写各种增删改查的语句。

2. Python中使用Elasticsearch

2.1 安装 

Python 中的Elasticsearch模块是Elasticsearch基于Python的客户端。安装很简单，直接用pip就可以，现在安装的版本是6.0.0.（2018-1-5）

 

pip install elasticsearch 或者

 

pip3 install elasticsearch

2.2 创建索引 

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(hosts="localhost:9200")

# 这里默认是9200端口，如果你要把数据存到
# 别的地方(服务器)，改一下这个地址就可以。

es.create(index='test_index',
         doc_type='post')
         

2.3  将数据存入到ES中

数据存储有三种方法，一种是用index直接单条存入，一种是用indices类下面的create方法，如果索引存在则直接存入，如果不存在则创建索引，然后存入。还有一种是用bulk方法批量存，这个是比较常用的方法。你可以根据你的实际任务来选择。

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.helpers import bulk

es = Elasticsearch(hosts="localhost:9200")

index_name = "test_index"

try:
   # 每次存入数据前，可以做个索引
   # 是否存在的判断，防止冲突。
   es.indices.delete(index=index_name)
except:
   pass

# 单条存入
es.index(index="test_index",
        doc_type="post",
        id=1,
        body={
            "这里是你的数据": "这里是你的数据"}
        )
# 或者
es.indices.create(index=index_name,
                 body={
                     "这里是你的数据": "这里是你的数据"}
                 )

# 批量存储
with open("file_test.txt", 'r') as fr:
   lines = fr.readlines()
   i = 0
   bulk_data = []
   for line in lines:
       data = {
           "_index": "test_index",
           "_type": "post",
           "_source": {
               "content": line}
       }
       bulk_data.append(data)
       i += 1
       # 每隔10000条数据存一次。
       if i % 10000 == 0:
           bulk(es, bulk_data)
           bulk_data = []

2.3 检索数据

当把数据存入ES之后，就是检索了，不然存进去不用，那就真的没啥用了，是吧。检索也比较简单，主要是要理清这里面的逻辑关系是，实在不懂就多试试。举个栗子。

body = {
   "query": {
       "match": {
           "title": {
               "query": "中国 "
           }
       }
   }
}
es.search(index="test_index",
         doc_type="post",
         body=body)

ElasticSearch主要是用来做检索的，你可以把它就理解为一个百度。所以熟练使用检索数据是很重要的。检索的时候，主要就是那个body里面写的东西，里面的query，match，是关键字，这个不能修改，title是你存储的时候定义的字段名字，然后“中国”是你要检索的内容。

看完上述内容，你们掌握Elasticsearch怎么安装及在Python中怎么使用的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！