ElasticSearch的映射在Python中如何定义和使用?(Python环境下,如何定义和管理ElasticSearch的映射?)
编程界的旅人
2024-04-02 17:21
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这篇文章将为大家详细讲解有关ElasticSearch的映射在Python中如何定义和使用?(Python环境下,如何定义和管理ElasticSearch的映射?),小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
Python 中定义和使用 ElasticSearch 映射
定义映射
ElasticSearch 映射定义了索引中每个字段的类型、格式和属性。在 Python 中,可以使用以下步骤定义映射:
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.helpers import bulk
es = Elasticsearch()
# 创建一个新索引
es.indices.create(index="my-index")
# 定义映射
mapping = {
"properties": {
"name": {"type": "text"},
"age": {"type": "integer"},
"location": {"type": "geo_point"}
}
}
# 将映射添加到索引
es.indices.put_mapping(index="my-index", body=mapping)
索引文档
定义映射后,就可以使用 bulk
方法索引文档:
# 创建一个文档
doc = {"name": "John Doe", "age": 30, "location": [37.7749, -122.4194]}
# 使用 `bulk` 方法索引文档
bulk(es, [{"_index": "my-index", "_type": "my-type", "_id": 1, "_source": doc}])
搜索文档
定义映射还使您可以根据映射中定义的字段进行搜索:
# 按名称搜索
res = es.search(index="my-index", body={"query": {"match": {"name": "John Doe"}}})
# 按年龄范围搜索
res = es.search(index="my-index", body={"query": {"range": {"age": {"gte": 20, "lte": 40}}}})
# 按地理位置搜索
res = es.search(index="my-index", body={"query": {"geo_distance": {"distance": "10km", "location": [37.7749, -122.4194]}}})
管理映射
获取映射
mapping = es.indices.get_mapping(index="my-index")
更新映射
new_mapping = {"properties": {"description": {"type": "text"}}}
es.indices.put_mapping(index="my-index", body=new_mapping)
删除映射
es.indices.delete_mapping(index="my-index")
最佳实践
- 考虑您的数据类型:根据数据的类型选择适当的字段类型。
- 添加合适的属性:使用分析器、分词器和索引属性自定义字段的行为。
- 使用嵌套类型:将复杂数据结构分解为嵌套类型。
- 经常更新映射:随着数据模式的变化更新映射。
- 使用工具:利用 Logstash 或 Kibana 等工具管理映射。
以上就是ElasticSearch的映射在Python中如何定义和使用?(Python环境下,如何定义和管理ElasticSearch的映射?)的详细内容,更多请关注编程学习网其它相关文章!
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