这篇文章主要介绍了python中的Elasticsearch操作汇总,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

导入包

from elasticsearch import Elasticsearch

本地连接

es = Elasticsearch(['127.0.0.1:9200'])

创建索引

es.indices.create(index="python_es01",ignore=400)

ingore=400 ingore是忽略的意思,400是未找到

删除索引

es.indices.delete(index="python_es01")

检查索引是否存在

es.indices.exists(index="python_es01")

插入数据

es.index(index="python_es01",doc_type="doc",id=1,body={"name":"kitty","age":50})

同时也可以不加id,即

es.index(index="python_es01",doc_type="doc",body={"name":"kitty","age":10})

查询操作

按id查询

result = es.get(index="python_es01",doc_type="doc",id=1)

会有一个返回值

全查

body= {
    "query":{
      "match_all":{}
    }
  }
result = es.search(index="python_es01",body=body)

使用id的用GET,其他search

删除操作

result = es.delete(index="goods",doc_type="type1",id=2)

按查询结果删除

result = es.delete_by_query(index="goods",body=body)

建立mapping

body = {
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "price": {
        "type": "long"
      }
    }
  }
}
result = es.indices.create(index="shang",body=body)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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