Python操作Elasticsearc

2023-01-31 02:01:23 python 操作 Elasticsearc
描述：elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful WEB接口。下面介绍了利用python api接口进行数据查询，方便其他系统的调用。
注：此文仅做笔记参考
 
 
安装API
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pip install elasticsearch
 
建立es连接
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from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch([{'host':'10.10.13.12','port':9200}])

　　

数据检索功能
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es.search(index='logstash-2015.08.20', q='Http_status_code:5* AND server_name:"web1"', from_='124119')

 

常用参数
  • index - 索引名
  • q - 查询指定匹配 使用Lucene查询语法
  • from_ - 查询起始点  默认0
  • doc_type - 文档类型
  • size - 指定查询条数 默认10
  • field - 指定字段 逗号分隔
  • sort - 排序  字段：asc/desc
  • body - 使用Query DSL
  • scroll - 滚动查询
 
统计查询功能
# 语法同search大致一样，但只输出统计值
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In[52]: es.count(index='logstash-2015.08.21', q='http_status_code:500')
Out[52]:{u'_shards':{u'failed':0, u'successful':5, u'total':5}, u'count':17042}

　　

 
知识扩展
  • 滚动demo
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# Initialize the scroll
page = es.search(
    index ='yourIndex',
    doc_type ='yourType',
    scroll ='2m',
    search_type ='scan',
    size =1000,
    body ={
    # Your query's body
})
 
sid = page['_scroll_id']
scroll_size = page['hits']['total']
 
# Start scrolling
while(scroll_size >0):
    print "Scrolling..."
    page = es.scroll(scroll_id = sid, scroll ='2m')
    # Update the scroll ID
    sid = page['_scroll_id']
    # Get the number of results that we returned in the last scroll
    scroll_size = len(page['hits']['hits'])
    print "scroll size: "+ str(scroll_size)
    # Do something with the obtained page
 
以上demo实现了一次取若干数据，数据取完之后结束，不会获取到最新更新的数据。我们滚动完之后想获取最新数据怎么办？滚动的时候会有一个统计值，如total: 5。跳出循环之后，我们可以用_from参数定位到5开始滚动之后的数据。
 
  • Query DSL
 
range过滤器查询范围
gt: > 大于
lt: < 小于
gte: >= 大于或等于
lte: <= 小于或等于
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"range":{
    "money":{
        "gt":20,
        "lt":40
    }
}

  1. 　　

bool组合过滤器
must：所有分句都必须匹配，与 AND 相同。
must_not：所有分句都必须不匹配，与 NOT 相同。
should：至少有一个分句匹配，与 OR 相同。
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{
    "bool":{
    　　"must":[],
    　　"should":[],
    　　"must_not":[],
    }
}
 
 
term过滤器
  • term单过滤
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{
    "terms":{
    　　"money":20
    }
}

　　

  • terms复数版本，允许多个匹配条件
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{
    "terms":{
    　　"money": [20,30]
    }
}
 
 
正则查询 
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{
    "regexp": {
        "http_status_code": "5.*"
    }
}
 
 
match查询
  • match 精确匹配
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{
    "match":{
    　　"email":"123456@qq.com"
    }
}
 
  • multi_match 多字段搜索
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{
    "multi_match":{
    　　"query":"11",
    　　"fields":["Tr","Tq"]
    }
}
 
 
demo
  • 获取最近一小时的数据
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{'query':
    {'filtered':
        {'filter':
            {'range':
                {'@timestamp':{'gt':'now-1h'}}
            }
        }
    }
}

  1. 　　

  • 条件过滤查询
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{
    "query":{
        "filtered":{
            "query":{"match":{"http_status_code":500}},
            "filter":{"term":{"server_name":"vip03"}}
        }
    }
}
 
  • Terms Facet 单字段统计
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{'facets':
    {'stat':
        {'terms':
            {'field':'http_status_code',
              'order':'count',
        'size':50}
        }
    },
    'size':0
}

　　　

  • 一次统计多个字段
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{'facets':
    {'cip':
        {'terms':
            {'fields':['client_ip']}},
              'status_facets':{'terms':{'fields':['http_status_code'],
              'order':'term',
              'size':50}}},
        'query':{'query_string':{'query':'*'}},
    'size':0
}

　　

  • 多个字段一起统计
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{'facets':
    {'tag':
        {'terms':
            {'fields':['http_status_code','client_ip'],
              'size':10
           }
        }
    },
    'query':
        {'match_all':{}},
    'size':0
}

　　

 
数据组装
 
以下是kibana首页的demo，用来统计一段时间内的日志数量
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{
  "facets": {
    "0": {
      "date_histogram": {
        "field": "@timestamp",
        "interval": "5m"
      },
      "facet_filter": {
        "fquery": {
          "query": {
            "filtered": {
              "query": {
                "query_string": {
                  "query": "*"
                }
              },
              "filter": {
                "bool": {
                  "must": [
                    {
                      "range": {
                        "@timestamp": {
                          'gt': 'now-1h'
                        }
                      }
                    },
                    {
                      "exists": {
                        "field": "http_status_code.raw"
                      }
                    },
                    # --------------- -------
                    # 此处加匹配条件
                  ]
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}

　　

如果想添加匹配条件，在以上代码标识部分加上过滤条件，按照以下代码格式即可
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{
"query": {
    "query_string": {"query": "backend_name:baidu.com"}
    }
},

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