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什么是 ElasticSearch
想查數(shù)據(jù)就免不了搜索,搜索就離不開搜索引擎,百度、谷歌都是一個非常龐大復(fù)雜的搜索引擎,他們幾乎索引了互聯(lián)網(wǎng)上開放的所有網(wǎng)頁和數(shù)據(jù)。然而對于我們自己的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來說,肯定就沒必要用這么復(fù)雜的技術(shù)了,如果我們想實(shí)現(xiàn)自己的搜索引擎,方便存儲和檢索,Elasticsearch 就是不二選擇,它是一個全文搜索引擎,可以快速地儲存、搜索和分析海量數(shù)據(jù)。
為什么要用 Elasticsearch
Elasticsearch 是一個開源的搜索引擎,建立在一個全文搜索引擎庫 Apache Lucene? 基礎(chǔ)之上。
那 Lucene 又是什么?Lucene 可能是目前存在的,不論開源還是私有的,擁有最先進(jìn),高性能和全功能搜索引擎功能的庫,但也僅僅只是一個庫。要用上 Lucene,我們需要編寫 Java 并引用 Lucene 包才可以,而且我們需要對信息檢索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的,反正用起來沒那么簡單。
那么為了解決這個問題,Elasticsearch 就誕生了。Elasticsearch 也是使用 Java 編寫的,它的內(nèi)部使用 Lucene 做索引與搜索,但是它的目標(biāo)是使全文檢索變得簡單,相當(dāng)于 Lucene 的一層封裝,它提供了一套簡單一致的 RESTful API 來幫助我們實(shí)現(xiàn)存儲和檢索。
所以 Elasticsearch 僅僅就是一個簡易版的 Lucene 封裝嗎?那就大錯特錯了,Elasticsearch 不僅僅是 Lucene,并且也不僅僅只是一個全文搜索引擎。 它可以被下面這樣準(zhǔn)確的形容:
·一個分布式的實(shí)時文檔存儲,每個字段可以被索引與搜索
·一個分布式實(shí)時分析搜索引擎
·能勝任上百個服務(wù)節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展,并支持 PB 級別的結(jié)構(gòu)化或者非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
總之,是一個相當(dāng)牛逼的搜索引擎,維基百科、Stack Overflow、GitHub 都紛紛采用它來做搜索。
Elasticsearch 的安裝
我們可以到 Elasticsearch 的官方網(wǎng)站下載 Elasticsearch:https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch,同時官網(wǎng)也附有安裝說明。
首先把安裝包下載下來并解壓,然后運(yùn)行 bin/elasticsearch(Mac 或 Linux)或者 bin\elasticsearch.bat (Windows) 即可啟動 Elasticsearch 了。
我使用的是 Mac,Mac 下個人推薦使用 Homebrew 安裝:
brew install elasticsearch
Elasticsearch 默認(rèn)會在 9200 端口上運(yùn)行,我們打開瀏覽器訪問
http://localhost:9200/ 就可以看到類似內(nèi)容:
{
"name" : "atntrTf",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "e64hkjGtTp6_G2h1Xxdv5g",
"version" : {
"number": "6.2.4",
"build_hash": "ccec39f",
"build_date": "2018-04-12T20:37:28.497551Z",
"build_snapshot": false,
"lucene_version": "7.2.1",
"minimum_wire_compatibility_version": "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version": "5.0.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
如果看到這個內(nèi)容,就說明 Elasticsearch 安裝并啟動成功了,這里顯示我的 Elasticsearch 版本是 6.2.4 版本,版本很重要,以后安裝一些插件都要做到版本對應(yīng)才可以。
接下來我們來了解一下 Elasticsearch 的基本概念以及和 python 的對接。
Elasticsearch 相關(guān)概念
在 Elasticsearch 中有幾個基本的概念,如節(jié)點(diǎn)、索引、文檔等等,下面來分別說明一下,理解了這些概念對熟悉 Elasticsearch 是非常有幫助的。
Node 和 Cluster
Elasticsearch 本質(zhì)上是一個分布式數(shù)據(jù)庫,允許多臺服務(wù)器協(xié)同工作,每臺服務(wù)器可以運(yùn)行多個 Elasticsearch 實(shí)例。
單個 Elasticsearch 實(shí)例稱為一個節(jié)點(diǎn)(Node)。一組節(jié)點(diǎn)構(gòu)成一個集群(Cluster)。
Index
Elasticsearch 會索引所有字段,經(jīng)過處理后寫入一個反向索引(Inverted Index)。查找數(shù)據(jù)的時候,直接查找該索引。
所以,Elasticsearch 數(shù)據(jù)管理的頂層單位就叫做 Index(索引),其實(shí)就相當(dāng)于 MySQL、MongoDB 等里面的數(shù)據(jù)庫的概念。另外值得注意的是,每個 Index (即數(shù)據(jù)庫)的名字必須是小寫。
Document
Index 里面單條的記錄稱為 Document(文檔)。許多條 Document 構(gòu)成了一個 Index。
Document 使用 JSON 格式表示,下面是一個例子。
同一個 Index 里面的 Document,不要求有相同的結(jié)構(gòu)(scheme),但是最好保持相同,這樣有利于提高搜索效率。
Type
Document 可以分組,比如 weather 這個 Index 里面,可以按城市分組(北京和上海),也可以按氣候分組(晴天和雨天)。這種分組就叫做 Type,它是虛擬的邏輯分組,用來過濾 Document,類似 MySQL 中的數(shù)據(jù)表,MongoDB 中的 Collection。
不同的 Type 應(yīng)該有相似的結(jié)構(gòu)(Schema),舉例來說,id 字段不能在這個組是字符串,在另一個組是數(shù)值。這是與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的表的一個區(qū)別。性質(zhì)完全不同的數(shù)據(jù)(比如 products 和 logs)應(yīng)該存成兩個 Index,而不是一個 Index 里面的兩個 Type(雖然可以做到)。
根據(jù)規(guī)劃,Elastic 6.x 版只允許每個 Index 包含一個 Type,7.x 版將會徹底移除 Type。
Fields
即字段,每個 Document 都類似一個 JSON 結(jié)構(gòu),它包含了許多字段,每個字段都有其對應(yīng)的值,多個字段組成了一個 Document,其實(shí)就可以類比 MySQL 數(shù)據(jù)表中的字段。
在 Elasticsearch 中,文檔歸屬于一種類型(Type),而這些類型存在于索引(Index)中,我們可以畫一些簡單的對比圖來類比傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫:
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields
以上就是 Elasticsearch 里面的一些基本概念,通過和關(guān)系性數(shù)據(jù)庫的對比更加有助于理解。
Python 對接 Elasticsearch
Elasticsearch 實(shí)際上提供了一系列 Restful API 來進(jìn)行存取和查詢操作,我們可以使用 curl 等命令來進(jìn)行操作,但畢竟命令行模式?jīng)]那么方便,所以這里我們就直接介紹利用 Python 來對接 Elasticsearch 的相關(guān)方法。
Python 中對接 Elasticsearch 使用的就是一個同名的庫,安裝方式非常簡單:
pip3 install elasticsearch
官方文檔是:https://elasticsearch-py.readthedocs.io/,所有的用法都可以在里面查到,文章后面的內(nèi)容也是基于官方文檔來的。
創(chuàng)建 Index
我們先來看下怎樣創(chuàng)建一個索引(Index),這里我們創(chuàng)建一個名為 news 的索引:
from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch() result = es.indices.create(index='news', ignore=400) print(result)
如果創(chuàng)建成功,會返回如下結(jié)果:
{'acknowledged': True, 'shards_acknowledged': True, 'index': 'news'}
返回結(jié)果是 JSON 格式,其中的 acknowledged 字段表示創(chuàng)建操作執(zhí)行成功。
但這時如果我們再把代碼執(zhí)行一次的話,就會返回如下結(jié)果:
{'error': {'root_cause': [{'type': 'resource_already_exists_exception', 'reason': 'index [news/QM6yz2W8QE-bflKhc5oThw]
already exists', 'index_uuid': 'QM6yz2W8QE-bflKhc5oThw', 'index': 'news'}], 'type': 'resource_already_exists_
exception', 'reason': 'index [news/QM6yz2W8QE-bflKhc5oThw] already exists', 'index_uuid': 'QM6yz2W8QE-bflKhc5oThw',
'index': 'news'}, 'status': 400}
它提示創(chuàng)建失敗,status 狀態(tài)碼是 400,錯誤原因是 Index 已經(jīng)存在了。
注意這里我們的代碼里面使用了 ignore 參數(shù)為 400,這說明如果返回結(jié)果是 400 的話,就忽略這個錯誤不會報錯,程序不會執(zhí)行拋出異常。
假如我們不加 ignore 這個參數(shù)的話:
es = Elasticsearch() result = es.indices.create(index='news') print(result)
再次執(zhí)行就會報錯了:
raise HTTP_EXCEPTIONS.get(status_code, TransportError)(status_code, error_message, additional_info) elasticsearch.exceptions.RequestError: TransportError(400, 'resource_already_exists_exception', 'index [news/QM6yz2W8QE-bflKhc5oThw] already exists')
這樣程序的執(zhí)行就會出現(xiàn)問題,所以說,我們需要善用 ignore 參數(shù),把一些意外情況排除,這樣可以保證程序的正常執(zhí)行而不會中斷。
刪除 Index
刪除 Index 也是類似的,代碼如下:
from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch() result = es.indices.delete(index='news', ignore=[400, 404]) print(result)
這里也是使用了 ignore 參數(shù),來忽略 Index 不存在而刪除失敗導(dǎo)致程序中斷的問題。
如果刪除成功,會輸出如下結(jié)果:
{'acknowledged': True}
如果 Index 已經(jīng)被刪除,再執(zhí)行刪除則會輸出如下結(jié)果:
{'error': {'root_cause': [{'type': 'index_not_found_exception', 'reason': 'no such index', 'resource.type':
'index_or_alias', 'resource.id': 'news', 'index_uuid': '_na_', 'index': 'news'}], 'type': 'index_not_found_exception',
'reason': 'no such index', 'resource.type': 'index_or_alias', 'resource.id': 'news', 'index_uuid': '_na_', 'index':
'news'}, 'status': 404}
這個結(jié)果表明當(dāng)前 Index 不存在,刪除失敗,返回的結(jié)果同樣是 JSON,狀態(tài)碼是 400,但是由于我們添加了 ignore 參數(shù),忽略了 400 狀態(tài)碼,因此程序正常執(zhí)行輸出 JSON 結(jié)果,而不是拋出異常。
插入數(shù)據(jù)
Elasticsearch 就像 MongoDB 一樣,在插入數(shù)據(jù)的時候可以直接插入結(jié)構(gòu)化字典數(shù)據(jù),插入數(shù)據(jù)可以調(diào)用 create() 方法,例如這里我們插入一條新聞數(shù)據(jù):
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
es.indices.create(index='news', ignore=400)
data = {'title': '美國留給伊拉克的是個爛攤子嗎', 'url': 'http://view.news.qq.com/zt2011/usa_iraq/index.htm'}
result = es.create(index='news', doc_type='politics', id=1, body=data)
print(result)
這里我們首先聲明了一條新聞數(shù)據(jù),包括標(biāo)題和鏈接,然后通過調(diào)用 create() 方法插入了這條數(shù)據(jù),在調(diào)用 create() 方法時,我們傳入了四個參數(shù),index 參數(shù)代表了索引名稱,doc_type 代表了文檔類型,body 則代表了文檔具體內(nèi)容,id 則是數(shù)據(jù)的唯一標(biāo)識 ID。
運(yùn)行結(jié)果如下:
{'_index': 'news', '_type': 'politics', '_id': '1', '_version': 1, 'result': 'created', '_shards': {'total': 2,
'successful': 1, 'failed': 0}, '_seq_no': 0, '_primary_term': 1}
結(jié)果中 result 字段為 created,代表該數(shù)據(jù)插入成功。
另外其實(shí)我們也可以使用 index() 方法來插入數(shù)據(jù),但與 create() 不同的是,create() 方法需要我們指定 id 字段來唯一標(biāo)識該條數(shù)據(jù),而 index() 方法則不需要,如果不指定 id,會自動生成一個 id,調(diào)用 index() 方法的寫法如下:
es.index(index='news', doc_type='politics', body=data)
create() 方法內(nèi)部其實(shí)也是調(diào)用了 index() 方法,是對 index() 方法的封裝。
更新數(shù)據(jù)
更新數(shù)據(jù)也非常簡單,我們同樣需要指定數(shù)據(jù)的 id 和內(nèi)容,調(diào)用 update() 方法即可,代碼如下:
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
data = {
'title': '美國留給伊拉克的是個爛攤子嗎',
'url': 'http://view.news.qq.com/zt2011/usa_iraq/index.htm',
'date': '2011-12-16'
}
result = es.update(index='news', doc_type='politics', body=data, id=1)
print(result)
這里我們?yōu)閿?shù)據(jù)增加了一個日期字段,然后調(diào)用了 update() 方法,結(jié)果如下:
{'_index': 'news', '_type': 'politics', '_id': '1', '_version': 2, 'result': 'updated', '_shards': {'total': 2,
'successful': 1, 'failed': 0}, '_seq_no': 1, '_primary_term': 1}
可以看到返回結(jié)果中,result 字段為 updated,即表示更新成功,另外我們還注意到有一個字段 _version,這代表更新后的版本號數(shù),2 代表這是第二個版本,因?yàn)橹耙呀?jīng)插入過一次數(shù)據(jù),所以第一次插入的數(shù)據(jù)是版本 1,可以參見上例的運(yùn)行結(jié)果,這次更新之后版本號就變成了 2,以后每更新一次,版本號都會加 1。
另外更新操作其實(shí)利用 index() 方法同樣可以做到,寫法如下:
es.index(index='news', doc_type='politics', body=data, id=1)
可以看到,index() 方法可以代替我們完成兩個操作,如果數(shù)據(jù)不存在,那就執(zhí)行插入操作,如果已經(jīng)存在,那就執(zhí)行更新操作,非常方便。
刪除數(shù)據(jù)
如果想刪除一條數(shù)據(jù)可以調(diào)用 delete() 方法,指定需要刪除的數(shù)據(jù) id 即可,寫法如下:
from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch() result = es.delete(index='news', doc_type='politics', id=1) print(result)
運(yùn)行結(jié)果如下:
{'_index': 'news', '_type': 'politics', '_id': '1', '_version': 3, 'result': 'deleted', '_shards': {'total': 2,
'successful': 1, 'failed': 0}, '_seq_no': 2, '_primary_term': 1}
可以看到運(yùn)行結(jié)果中 result 字段為 deleted,代表刪除成功,_version 變成了 3,又增加了 1。
查詢數(shù)據(jù)
上面的幾個操作都是非常簡單的操作,普通的數(shù)據(jù)庫如 MongoDB 都是可以完成的,看起來并沒有什么了不起的,Elasticsearch 更特殊的地方在于其異常強(qiáng)大的檢索功能。
對于中文來說,我們需要安裝一個分詞插件,這里使用的是 elasticsearch-analysis-ik,GitHub 鏈接為:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik,這里我們使用 Elasticsearch 的另一個命令行工具 elasticsearch-plugin 來安裝,這里安裝的版本是 6.2.4,請確保和 Elasticsearch 的版本對應(yīng)起來,命令如下:
elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.2.4 /elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.zip
這里的版本號請?zhí)鎿Q成你的 Elasticsearch 的版本號。
安裝之后重新啟動 Elasticsearch 就可以了,它會自動加載安裝好的插件。
首先我們新建一個索引并指定需要分詞的字段,代碼如下:
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
mapping = {
'properties': {
'title': {
'type': 'text',
'analyzer': 'ik_max_word',
'search_analyzer': 'ik_max_word'
}
}
}
es.indices.delete(index='news', ignore=[400, 404])
es.indices.create(index='news', ignore=400)
result = es.indices.put_mapping(index='news', doc_type='politics', body=mapping)
print(result)
這里我們先將之前的索引刪除了,然后新建了一個索引,然后更新了它的 mapping 信息,mapping 信息中指定了分詞的字段,指定了字段的類型 type 為 text,分詞器 analyzer 和 搜索分詞器 search_analyzer 為 ik_max_word,即使用我們剛才安裝的中文分詞插件。如果不指定的話則使用默認(rèn)的英文分詞器。
接下來我們插入幾條新的數(shù)據(jù):
datas = [
{
'title': '美國留給伊拉克的是個爛攤子嗎',
'url': 'http://view.news.qq.com/zt2011/usa_iraq/index.htm',
'date': '2011-12-16'
},
{
'title': '公安部:各地校車將享最高路權(quán)',
'url': 'http://www.chinanews.com/gn/2011/12-16/3536077.shtml',
'date': '2011-12-16'
},
{
'title': '中韓漁警沖突調(diào)查:韓警平均每天扣1艘中國漁船',
'url': 'https://news.qq.com/a/20111216/001044.htm',
'date': '2011-12-17'
},
{
'title': '中國駐洛杉磯領(lǐng)事館遭亞裔男子槍擊 嫌犯已自首',
'url': 'http://news.ifeng.com/world/detail_2011_12/16/11372558_0.shtml',
'date': '2011-12-18'
}
]
for data in datas:
es.index(index='news', doc_type='politics', body=data)
這里我們指定了四條數(shù)據(jù),都帶有 title、url、date 字段,然后通過 index() 方法將其插入 Elasticsearch 中,索引名稱為 news,類型為 politics。
接下來我們根據(jù)關(guān)鍵詞查詢一下相關(guān)內(nèi)容:
result = es.search(index='news', doc_type='politics') print(result)
可以看到查詢出了所有插入的四條數(shù)據(jù):
{
"took": 0,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 4,
"max_score": 1.0,
"hits": [
{
"_index": "news",
"_type": "politics",
"_id": "c05G9mQBD9BuE5fdHOUT",
"_score": 1.0,
"_source": {
"title": "美國留給伊拉克的是個爛攤子嗎",
"url": "http://view.news.qq.com/zt2011/usa_iraq/index.htm",
"date": "2011-12-16"
}
},
{
"_index": "news",
"_type": "politics",
"_id": "dk5G9mQBD9BuE5fdHOUm",
"_score": 1.0,
"_source": {
"title": "中國駐洛杉磯領(lǐng)事館遭亞裔男子槍擊,嫌犯已自首",
"url": "http://news.ifeng.com/world/detail_2011_12/16/11372558_0.shtml",
"date": "2011-12-18"
}
},
{
"_index": "news",
"_type": "politics",
"_id": "dU5G9mQBD9BuE5fdHOUj",
"_score": 1.0,
"_source": {
"title": "中韓漁警沖突調(diào)查:韓警平均每天扣1艘中國漁船",
"url": "https://news.qq.com/a/20111216/001044.htm",
"date": "2011-12-17"
}
},
{
"_index": "news",
"_type": "politics",
"_id": "dE5G9mQBD9BuE5fdHOUf",
"_score": 1.0,
"_source": {
"title": "公安部:各地校車將享最高路權(quán)",
"url": "http://www.chinanews.com/gn/2011/12-16/3536077.shtml",
"date": "2011-12-16"
}
}
]
}
}
可以看到返回結(jié)果會出現(xiàn)在 hits 字段里面,然后其中有 total 字段標(biāo)明了查詢的結(jié)果條目數(shù),還有 max_score 代表了匹配分?jǐn)?shù)。
另外我們還可以進(jìn)行全文檢索,這才是體現(xiàn) Elasticsearch 搜索引擎特性的地方:
dsl = {
'query': {
'match': {
'title': '中國 領(lǐng)事館'
}
}
}
es = Elasticsearch()
result = es.search(index='news', doc_type='politics', body=dsl)
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
這里我們使用 Elasticsearch 支持的 DSL 語句來進(jìn)行查詢,使用 match 指定全文檢索,檢索的字段是 title,內(nèi)容是“中國領(lǐng)事館”,搜索結(jié)果如下:
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 2.546152,
"hits": [
{
"_index": "news",
"_type": "politics",
"_id": "dk5G9mQBD9BuE5fdHOUm",
"_score": 2.546152,
"_source": {
"title": "中國駐洛杉磯領(lǐng)事館遭亞裔男子槍擊,嫌犯已自首",
"url": "http://news.ifeng.com/world/detail_2011_12/16/11372558_0.shtml",
"date": "2011-12-18"
}
},
{
"_index": "news",
"_type": "politics",
"_id": "dU5G9mQBD9BuE5fdHOUj",
"_score": 0.2876821,
"_source": {
"title": "中韓漁警沖突調(diào)查:韓警平均每天扣1艘中國漁船",
"url": "https://news.qq.com/a/20111216/001044.htm",
"date": "2011-12-17"
}
}
]
}
}
這里我們看到匹配的結(jié)果有兩條,第一條的分?jǐn)?shù)為 2.54,第二條的分?jǐn)?shù)為 0.28,這是因?yàn)榈谝粭l匹配的數(shù)據(jù)中含有“中國”和“領(lǐng)事館”兩個詞,第二條匹配的數(shù)據(jù)中不包含“領(lǐng)事館”,但是包含了“中國”這個詞,所以也被檢索出來了,但是分?jǐn)?shù)比較低。
因此可以看出,檢索時會對對應(yīng)的字段全文檢索,結(jié)果還會按照檢索關(guān)鍵詞的相關(guān)性進(jìn)行排序,這就是一個基本的搜索引擎雛形。
另外 Elasticsearch 還支持非常多的查詢方式,詳情可以參考官方文檔:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.3/query-dsl.html
以上便是對 Elasticsearch 的基本介紹以及 Python 操作 Elasticsearch 的基本用法,但這僅僅是 Elasticsearch 的基本功能,它還有更多強(qiáng)大的功能等待著我們的探索,后面會繼續(xù)更新,敬請期待。
本節(jié)代碼:https://github.com/Germey/ElasticSearch。
資料推薦
另外推薦幾個不錯的學(xué)習(xí)站點(diǎn):
Elasticsearch 權(quán)威指南:https://es.xiaoleilu.com/index.html
全文搜索引擎 Elasticsearch 入門教程:http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/elasticsearch.html
Elastic 中文社區(qū):https://www.elasticsearch.cn/
參考資料
https://es.xiaoleilu.com/index.html
https://blog.csdn.net/y472360651/article/details/76468327
https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/
https://es.xiaoleilu.com/010_Intro/10_Installing_ES.html
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
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本文轉(zhuǎn)自:https://cuiqingcai.com/6214.html
當(dāng)前題目:創(chuàng)新互聯(lián)Python教程:Elasticsearch與Python的對接實(shí)現(xiàn)
網(wǎng)站鏈接:http://m.fisionsoft.com.cn/article/dhhcpdp.html


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