容器建立Elasticsearch，使用Python執行CRUD操作

作者：吉祥莊鋼鐵俠 2023-02-22 08:28:22

Elasticsearch是一個流行的開源搜索引擎，旨在有效處理大量的數據。它是一個非關系型數據庫，使用JSON文檔來存儲數據。它被廣泛用于日志分析、數據分析和全文搜索。

我們將介紹如何使用Docker Compose設置Elasticsearch和Kibana，以及如何使用Python在Elasticsearch中進行基本的CRUD操作。

Elasticsearch是一個流行的開源搜索引擎，旨在有效處理大量的數據。它是一個非關系型數據庫，使用JSON文檔來存儲數據。它被廣泛用于日志分析、數據分析和全文搜索。Elasticsearch通常與Kibana一起使用，Kibana是一個強大的可視化工具，可以幫助用戶分析和可視化存儲在Elasticsearch的數據。

集群。當兩臺或更多的機器結合在一起，產生一個輸出時，就形成了一個集群。在Elasticsearch中，當多個節點結合在一起存儲和管理數據時，就形成了一個集群。

節點。節點是Elasticsearch集群中的一臺機器，用于存儲數據并參與集群的搜索和索引功能。

索引。索引是具有某種類似特征的文檔的集合。在Elasticsearch中，索引類似于傳統關系型數據庫中的表，數據存儲在那里。

文檔。文檔是Elasticsearch中最基本的數據單位。在傳統數據庫中，一行相當于Elasticsearch中的一個文檔。

字段。字段類似于傳統數據庫中的列。索引中的每個文檔都有自己的字段集，定義文檔的屬性。

映射。在Elasticsearch中，映射是一種模式，定義了索引的字段和數據類型。

分片：Elasticsearch將一個索引分解成更小的片斷，稱為分片。每個分片都存儲在集群中的一個單獨的節點上，這有助于分布數據并提高搜索性能。

主分片：當Elasticsearch為了安全而存儲多個數據副本時，只有一個副本被指定為主分片，而其他的被稱為副本分片。

要用Docker Compose設置Elasticsearch和Kibana，請遵循以下步驟。

在你的機器上安裝Docker。
為你的項目創建一個新目錄，并在其中創建一個名為 "docker-compose.yml "的文件。
在 "docker-compose.yml "文件中添加以下內容。

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.17.0
    container_name: elasticsearch
        environment:
      - discovery.type=single-node
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ports:
      - "9200:9200"
    volumes:
      - esdata:/usr/share/elasticsearch/data
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.17.0
    container_name: kibana
        ports:
      - "5601:5601"
    environment:
      ELASTICSEARCH_URL: http://elasticsearch:9200
    depends_on:
      - elasticsearch
volumes:
  esdata:

4. 保存文件并在終端運行以下命令以啟動服務。

docker-compose up

5. 服務啟動后，你可以在http://localhost:9200，在http://localhost:5601，訪問Elasticsearch和Kibana。

在用Docker Compose設置了Elasticsearch和Kibana之后，我們可以用Python在Elasticsearch中執行基本的CRUD操作。在本節中，我們將介紹如何創建索引、添加文檔、搜索文檔、更新文檔和刪除文檔。

首先，我們需要通過運行以下命令在Python中安裝Elasticsearch庫。

pip install elasticsearch

一旦庫安裝完畢，我們就可以開始執行CRUD操作。下面是如何做到這一點。

創建一個Elasticsearch客戶端對象。

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])

2. 創建一個索引。

index_name = 'my_elasticsearch_index'

es.indices.create(index=index_name)

3. 將文件添加到索引中。

index_name = 'my_elasticsearch_index'
document1 = {
      'name': 'Dhruval',
      'age': 30,
      'city': 'Vadodara'
}

document2 = {
      'name': 'Mary',
      'age': 25,
      'city': 'Los Angeles'
}

es.index(index=index_name, body=document1)
es.index(index=index_name, body=document2)

4. 更新文件。

index_name = 'my_elasticsearch_index'
doc_id = '1'

# Define the update query
update_query = {
      "doc": {
                "title": "New title",
                "content": "Updated content"
      }
}

# Update the document
es.update(index=index_name, doc_type=doc_type, id=doc_id, body=update_query)

5. 搜索文件。

index_name = 'my_elasticsearch_index'
search_term = 'Dhruval'

query = {
      'query': {
                'match': {
                              'name': search_term
                }
      }
}

results = es.search(index=index_name, body=query)

for result in results['hits']['hits']:
    print(result['_source'])

我們可以通過運行 curl 命令來檢查索引是否已經被創建。我們還可以通過運行一個Python循環來一次創建多個索引。為了在Elasticsearch中搜索索引，我們可以編寫代碼來搜索特定的索引，或者搜索所有以某一前綴開始的索引。我們還可以使用Elasticsearch庫或通過讀取輸入文件來刪除索引。

我們看到了如何使用Docker Compose設置Elasticsearch和Kibana，以及如何使用Python對Elasticsearch進行CRUD操作。Elasticsearch是一個強大的搜索和分析數據的工具，它可以使用其Python庫輕松地集成到你現有的項目中。

責任編輯：姜華來源：今日頭條

開源搜索引擎 python

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容器建立Elasticsearch，使用Python執行CRUD操作