关于后端:Python连接es笔记二之查询方式汇总

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原文链接：Python 连贯 es 笔记二之查问形式汇总

上一节除了介绍应用 Python 连贯 es，还有最简略的 query() 办法，这一节介绍一下几种其余的查问形式。

以下是本篇笔记目录：

1. query() 办法介绍
2. Q() 查问
3. 排序
4. 分页
5. source() 指定返回字段
6. extra() 操作
7. count() 总数
8. from_dict() 函数

1、query() 办法介绍

在上一节中介绍了 query() 的一个简略示例，如下：

s = Search(using="default").index("exam")

s = s.query("match", name="张三丰")

query() 中承受两个参数，第一个是字段查问的形式，比方这里是 match，也能够是 term，这个按照查问的目标来替换。

第二个则是查问的字段与值，比方这里是查问的 name 字段为 “ 张三丰 ” 的数据。

如果是有多个条件，比方 name=” 张三丰 ”，address=” 中国 ” 的数据，这里的 =，并非是齐全等于的意思，而是会按照后面的查问形式，比方 match 或 term 进行相似的分词或者含糊搜寻。

如果是下面多个条件的查问，能够间接在前面加上相似的 query()：

s = s.query("match", name="张三丰").query("match", address="中国")

这两个 query() 通过链式操作连在一起转换成 es 语句就是应用 must 将多条件连贯在一起，咱们能够应用 to_dict() 形式来查看：

s.to_dict()

# {'query': {'bool': {'must': [{'match': {'name': '张三丰'}}, {'match': {'address': '中国'}}]}}}

2、Q() 查问

如果看过之前我写过的 Django 系列笔记，应该记得在 Django 里也有个 Q() 办法的查问，和这里的一样，也是用于条件的联结，与或非条件都能够实现。

引入形式如下：

from elasticsearch_dsl import Q

然而如果是在 Django 中应用 es 的连贯，也是同样应用 Q() 办法，咱们能够应用 as 来辨别，这里咱们对于 es 的 Q() 办法能够应用 ES_Q() 来辨别：

from elasticsearch_dsl import Q as ES_Q

单个条件的应用 Q() 如下：

s = s.query(ES_Q("match", name="张三丰"))

如下应用 dict 模式的操作也是等效的：

s = s.query(ES_Q({"match": {"name": "张三丰"}}))

与操作

对于这两个条件，如果想要实现它们的与操作：

q1 = ES_Q("match", name="张三丰")
q2 = ES_Q("match", address="中国")

能够如下实现：

s = s.query(q1 & q2)

或操作

如果是想实现下面的或操作，能够如下：

s = s.query(q1 | q2)

非操作

如果是想取反，间接在条件前加一个 ~ 即可：

q1 = ~ES_Q("match", name="张三丰")
s = s.query(q1)

multi_match

如果是搜寻多字段，能够如下操作：

q = ES_Q("multi_match", query="中国 张三丰", fields=["name", "address"])

s = s.query(q)

text.keyword 操作

对于 es 中 text 字段，后面咱们介绍过 .keyword 的查问形式，是将 text 字段作为一个整体进行查问，在 ES_Q() 中，以下两种操作是等效的：

q = ES_Q({"term": {"address.keyword": "中国湖北省"}})

q = ES_Q("term", address__keyword="中国湖北省")

filter() 操作

在 es 中的 filter 操作，在 Python 中是一个 filter() 函数，能够间接应用：

q = ES_Q("term", name="张三丰")
s = s.filter(q)

range 操作

实现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，除了应用 ~Q()，还能够间接应用 exclude() 函数，这个和 Django 里的操作也是一样的：

q = ES_Q("term", name="张三丰")
s = s.exclude(q)

3、排序

如果是想对返回的后果进行排序操作，间接应用 .sort() 办法。

比方想对 age 字段排序，正序返回数据，可如下操作：

s = s.sort("age")

如果是想倒序返回，能够如下操作：

s = s.sort("-age")

多字段排序间接在前面跟上就行：

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

4、分页

Python 连贯 es 进行分页，能够间接应用 Python 里的切片操作，比方：

s = s[5:10]

5、source() 指定返回字段

咱们能够通过 source() 办法指定返回的字段：

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

source() 办法还能够承受 includes 和 excludes 参数来指定返回的字段或者不返回的字段，这个和 es 的原生解决形式是统一的：

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

6、extra() 操作

extra() 函数承受一些查问的额定属性，比方 size 参数决定返回条数，比方 from 参数能够决定从第几条数据开始返回，sort 参数决定排序形式，以及 _source 参数决定返回的字段。

比方咱们想要返回的数据从第 2 条数据开始，返回两条，依照 name 字段进行排序，只返回 name 和 _id 字段，能够如下操作：

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

7、count() 总数

后面介绍过获取符合条件的总数，能够通过 response.hits.total.value 的形式取得，其实对于 Search()，能够间接应用 count() 函数：

count = s.count()

8、from_dict() 函数

如果咱们想间接运行 kibana 里执行的命令，能够应用 from_dict() 函数，比方：

s = s.from_dict(
  {
    "query": {
      "term": {
        "name": {"value": "张三丰"}
      }
    }
  }
)

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