es 数据库

Elasticsearch是一个开源的高扩展性搜索引擎，它可以快速地存储、搜索和分析大量的数据。
使用Python语言和Elasticsearch，可以轻松地创建和操作“数据库”和“数据库表”，而且具备分布式和高扩展性的特点，适用于大规模数据存储与搜索场景。

1. 创建“数据库” | 索引（index）

在Elasticsearch中，“数据库”被封装为索引（Index），可以通过以下代码来创建一个索引：

python"># 首先导入了Elasticsearch模块
from elasticsearch import Elasticsearch

# 创建es数据库句柄
es = Elasticsearch()

# 接着定义了一个索引名称
index_name = "myindex"

# 通过`es.indices.exists()`方法来判断索引是否存在
if not es.indices.exists(index_name):
	# 如果索引不存在，则通过`es.indices.create()`方法来创建索引
    es.indices.create(index=index_name)

2. 创建“数据库表” | 文档类型（doc_type）

在Elasticsearch中，每个索引可以包含多个文档类型（Type），可以通过以下代码来创建一个文档类型：

python"># `es.indices.put_mapping()`方法，在指定的索引上创建了一个名称为`type_name`的文档类型，并定义了文档类型中的字段
es.indices.put_mapping(
   index=index_name, # 在指定的索引index_name上创建
   body={   # 文档中的字段
       "properties": {
           "field1": {
               "type": "keyword"
           },
           "field2": {
               "type": "text"
           }
       }
   },
   doc_type=type_name  # 文档名称为type_name  
)

3. 创建“数据库表字段”

在上述代码中，通过body参数定义了文档类型中的字段。其中，"type": "keyword"表示该字段类型为字符串，且不需要分词。"type": "text"表示该字段类型为字符串，且需要分词。

4. 常用的ES数据库操作

插入数据 | index | res [‘created’]

python">doc_id = 1
doc = {
    "field1": "value1",
    "field2": "value2"
}
res = es.index(index=index_name, doc_type=type_name, id=doc_id, body=doc)
if res["created"]:
    print("Document created successfully")

查询数据 | get | res[’ _source’]

python">res = es.get(index=index_name, doc_type=type_name, id=doc_id)
doc = res["_source"]

更新数据 | update | res[‘result’]

python">doc_id = n;
doc = {
    "field1": "new_value1"
}
res = es.update(index=index_name, doc_type=type_name, id=doc_id, body={"doc": doc})
if res["result"] == "updated":
    print("Document updated successfully")

删除数据 | delete | res[“result”]

python">res = es.delete(index=index_name, doc_type=type_name, id=doc_id)
if res["result"] == "deleted":
    print("Document deleted successfully")