Elasticsearch与Python的对接实现

这篇文章主要讲解了“Elasticsearch与Python的对接实现”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Elasticsearch与Python的对接实现”吧！

想查数据就免不了搜索，搜索就离不开搜索引擎，百度、谷歌都是一个非常庞大复杂的搜索引擎，他们几乎索引了互联网上开放的所有网页和数据。然而对于我们自己的业务数据来说，肯定就没必要用这么复杂的技术了，如果我们想实现自己的搜索引擎，方便存储和检索，Elasticsearch 就是不二选择，它是一个全文搜索引擎，可以快速地储存、搜索和分析海量数据。

Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。

那 Lucene 又是什么？Lucene 可能是目前存在的，不论开源还是私有的，拥有最先进，高性能和全功能搜索引擎功能的库，但也仅仅只是一个库。要用上 Lucene，我们需要编写 Java 并引用 Lucene 包才可以，而且我们需要对信息检索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的，反正用起来没那么简单。

那么为了解决这个问题，Elasticsearch 就诞生了。Elasticsearch 也是使用 Java 编写的，它的内部使用 Lucene 做索引与搜索，但是它的目标是使全文检索变得简单，相当于 Lucene 的一层封装，它提供了一套简单一致的 RESTful API 来帮助我们实现存储和检索。

所以 Elasticsearch 仅仅就是一个简易版的 Lucene 封装吗？那就大错特错了，Elasticsearch 不仅仅是 Lucene，并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎。 它可以被下面这样准确的形容：

一个分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索

一个分布式实时分析搜索引擎

能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据

总之，是一个相当牛逼的搜索引擎，维基百科、Stack Overflow、GitHub 都纷纷采用它来做搜索。

我们可以到 Elasticsearch 的官方网站下载 Elasticsearch：https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch，同时官网也附有安装说明。

首先把安装包下载下来并解压，然后运行 bin/elasticsearch（Mac 或 Linux）或者 bin\elasticsearch.bat (Windows) 即可启动 Elasticsearch 了。

我使用的是 Mac，Mac 下个人推荐使用 Homebrew 安装：

Elasticsearch 默认会在 9200 端口上运行，我们打开浏览器访问
:9200/ 就可以看到类似内容：

如果看到这个内容，就说明 Elasticsearch 安装并启动成功了，这里显示我的 Elasticsearch 版本是 6.2.4 版本，版本很重要，以后安装一些插件都要做到版本对应才可以。

接下来我们来了解一下 Elasticsearch 的基本概念以及和 Python 的对接。

在 Elasticsearch 中有几个基本的概念，如节点、索引、文档等等，下面来分别说明一下，理解了这些概念对熟悉 Elasticsearch 是非常有帮助的。

Elasticsearch 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个 Elasticsearch 实例。

单个 Elasticsearch 实例称为一个节点（Node）。一组节点构成一个集群（Cluster）。

Elasticsearch 会索引所有字段，经过处理后写入一个反向索引（Inverted Index）。查找数据的时候，直接查找该索引。

所以，Elasticsearch 数据管理的顶层单位就叫做 Index（索引），其实就相当于 MySQL、MongoDB 等里面的数据库的概念。另外值得注意的是，每个 Index （即数据库）的名字必须是小写。

Index 里面单条的记录称为 Document（文档）。许多条 Document 构成了一个 Index。

Document 使用 JSON 格式表示，下面是一个例子。

同一个 Index 里面的 Document，不要求有相同的结构（scheme），但是最好保持相同，这样有利于提高搜索效率。

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