正文

上一節(jié)除了介紹使用 Python 連接 es，還有最簡(jiǎn)單的 query() 方法，這一節(jié)介紹一下幾種其他的查詢方式。

1、query() 方法介紹

在上一節(jié)中介紹了 query() 的一個(gè)簡(jiǎn)單示例，如下：

s = Search(using="default").index("exam")
s = s.query("match", name="張三豐")

query() 中接受兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)是字段查詢的方式，比如這里是 match，也可以是 term，這個(gè)依照查詢的目的來替換。

第二個(gè)則是查詢的字段與值，比如這里是查詢的 name 字段為 "張三豐" 的數(shù)據(jù)。

如果是有多個(gè)條件，比如 name="張三豐"，address="中國(guó)" 的數(shù)據(jù)，這里的 = ，并非是完全等于的意思，而是會(huì)依照前面的查詢方式，比如 match 或 term 進(jìn)行類似的分詞或者模糊搜索。

如果是上面多個(gè)條件的查詢，可以直接在后面加上類似的 query()：

s = s.query("match", name="張三豐").query("match", address="中國(guó)")

這兩個(gè) query() 通過鏈?zhǔn)讲僮鬟B在一起轉(zhuǎn)換成 es 語句就是使用 must 將多條件連接在一起，我們可以使用 to_dict() 方式來查看：

s.to_dict()
# {'query': {'bool': {'must': [{'match': {'name': '張三豐'}}, {'match': {'address': '中國(guó)'}}]}}}

2、Q() 查詢

如果看過之前我寫過的 Django 系列筆記，應(yīng)該記得在 Django 里也有個(gè) Q() 方法的查詢，和這里的一樣，也是用于條件的聯(lián)合，與或非條件都可以實(shí)現(xiàn)。

引入方式如下：

from elasticsearch_dsl import Q

但是如果是在 Django 中使用 es 的連接，也是同樣使用 Q() 方法，我們可以使用 as 來區(qū)分，這里我們對(duì)于 es 的 Q() 方法可以使用 ES_Q() 來區(qū)分：

from elasticsearch_dsl import Q as ES_Q

單個(gè)條件的使用 Q() 如下：

s = s.query(ES_Q("match", name="張三豐"))

如下使用 dict 形式的操作也是等效的：

s = s.query(ES_Q({"match": {"name": "張三豐"}}))

與操作

對(duì)于這兩個(gè)條件，如果想要實(shí)現(xiàn)它們的與操作：

q1 = ES_Q("match", name="張三豐")
q2 = ES_Q("match", address="中國(guó)")

可以如下實(shí)現(xiàn)：

s = s.query(q1 & q2)

或操作

如果是想實(shí)現(xiàn)上面的或操作，可以如下：

s = s.query(q1 | q2)

非操作

如果是想取反，直接在條件前加一個(gè) ~ 即可：

q1 = ~ES_Q("match", name="張三豐")
s = s.query(q1)

multi_match

如果是搜索多字段，可以如下操作：

q = ES_Q("multi_match", query="中國(guó) 張三豐", fields=["name", "address"])
s = s.query(q)

text.keyword 操作

對(duì)于 es 中 text 字段，前面我們介紹過 .keyword 的查詢方式，是將 text 字段作為一個(gè)整體進(jìn)行查詢，在 ES_Q() 中，以下兩種操作是等效的：

q = ES_Q({"term": {"address.keyword": "中國(guó)湖北省"}})
q = ES_Q("term", address__keyword="中國(guó)湖北省")

filter() 操作

在 es 中的 filter 操作，在 Python 中是一個(gè) filter() 函數(shù)，可以直接使用：

q = ES_Q("term", name="張三豐")
s = s.filter(q)

range 操作

實(shí)現(xiàn)大小于的操作示例如下：

q = ES_Q({"range": {"age": {"gte": 21}}})
s = s.query(q)

exclude() 操作

如果是想取反，除了使用 ~Q()，還可以直接使用 exclude() 函數(shù)，這個(gè)和 Django 里的操作也是一樣的：

q = ES_Q("term", name="張三豐")
s = s.exclude(q)

3、排序

如果是想對(duì)返回的結(jié)果進(jìn)行排序操作，直接使用 .sort() 方法。

比如想對(duì) age 字段排序，正序返回?cái)?shù)據(jù)，可如下操作：

s = s.sort("age")

如果是想倒序返回，可以如下操作：

s = s.sort("-age")

多字段排序直接在后面跟上就行：

s = s.sort("-age", "name")

4、分頁(yè)

Python 連接 es 進(jìn)行分頁(yè)，可以直接使用 Python 里的切片操作，比如：

s = s[5:10]

5、source() 指定返回字段

我們可以通過 source() 方法指定返回的字段：

s = s.source(["name", "address"])

source() 方法還可以接受 includes 和 excludes 參數(shù)來指定返回的字段或者不返回的字段，這個(gè)和 es 的原生處理方式是一致的：

s = s.source(
    includes=["address"],
    excludes=["name"]
)

6、extra() 操作

extra() 函數(shù)接受一些查詢的額外屬性，比如 size 參數(shù)決定返回條數(shù)，比如 from 參數(shù)可以決定從第幾條數(shù)據(jù)開始返回，sort 參數(shù)決定排序方式，以及 _source 參數(shù)決定返回的字段。

比如我們想要返回的數(shù)據(jù)從第 2 條數(shù)據(jù)開始，返回兩條，按照 name 字段進(jìn)行排序，只返回 name 和 _id 字段，可以如下操作：

s = Search(using="default").index("exam")
s = s.extra(
    sort="name",
    _source=["name"],
    **{
        "from": 1,
        "size": 2
    }
)
response = s.execute()

7、count() 總數(shù)

前面介紹過獲取符合條件的總數(shù)，可以通過 response.hits.total.value 的方式獲得，其實(shí)對(duì)于 Search()，可以直接使用 count() 函數(shù)：

count = s.count()

8、from_dict() 函數(shù)

如果我們想直接運(yùn)行 kibana 里執(zhí)行的命令，可以使用 from_dict() 函數(shù)，比如：

s = s.from_dict(
  {
    "query": {
      "term": {
        "name": {
          "value": "張三豐"
        }
      }
    }
  }
)

以上就是Python連接es之查詢方式示例匯總的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python連接es查詢方式的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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