Python教程

Python连接es笔记三之es更新操作

本文主要是介绍Python连接es笔记三之es更新操作,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

本文首发于公众号:Hunter后端
原文链接:Python连接es笔记三之es更新操作

这一篇笔记介绍如何使用 Python 对数据进行更新操作。

对于 es 的更新的操作,不用到 Search() 方法,而是直接使用 es 的连接加上相应的函数来操作,本篇笔记目录如下:

  1. 获取连接
  2. update()
  3. update_by_query()
  4. 批量更新
  5. UpdateByQuery()

1、获取连接

如果使用的是之前的全局创建连接的方式:

from elasticsearch_dsl import connections
connections.configure(
    default={"hosts": "localhost:9200"},
)

我们可以根据别名获取相应的连接:

conn = connections.connections.get_connection("default")

或者我们直接使用 elasticsearch.Elasticsearch 模块来重新建立一个连接:

from elasticsearch import Elasticsearch

conn = Elasticsearch(hosts="localhost:9200")

前面介绍过,我们安装 elasticsearch_dsl 依赖的时候,会自动为我们安装上相应的 elasticsearch 模块,我们这里直接使用即可。

然后通过 conn 连接可以直接对数据进行更新,可用的方法有 update(),update_by_query() 以及一个批量的 bulk() 方法。

2、update()

update() 函数一般只用于指定 id 的更新操作,如果我们知道一条数据的 id,我们可以直接使用 update()。

比如对于 exam 这个 index 下 id=18 的数据,我们想要更新它的 name 字段和 address 字段分别为 王五和湖南省,我们可以如下操作:

conn.update(
    index="exam",
    id=18,
    body={
        "doc": {
            "name": "王五2",
            "address": "湖南省",
        }
    }
)

在上面的操作中,index 为指定的索引,id 参数为我们需要更新的 id,body 内 doc 下的字段即为我们要更新的数据。

3、update_by_query()

update_by_query() 函数不局限于 id 的查询更新,我们可以更新任意符合条件的数据,以下是一个简单的示例:

conn.update_by_query(
    index="exam",
    body={
        "query": {
            "term": {"name":  "张三丰"}
        },
        "script": {
            "source": "ctx._source.address = params.address",
            "params": {
                "address": "新地址",
            }
        }
    }
)

在这里,index 参数还是指向对应的索引,body 内包含了需要更新查询的条件,这里都在 query 参数内,需要更新的数据在 script 下,通过脚本的形式来操作更新。

这里注意下,我这里用到的是 7.6.0 版本,所以 script 下使用的 source,更低一点版本用的字段可能是 inline,这里使用对应版本的参数即可。

在 script.source 中,内容为 ctx._source.address = params.address,意思是将符合条件数据的 address 字段内容更新为 params 的 address 的数据。

如果想要更改其他字段内容,注意前面 ctx._source 为固定写法,只需要更改后面的字段名即可。

在 script.params 中,我们则可以定义各种对应的字段及其内容。

更新多个字段

如果我们想同时更新多个字段,比如说符合条件的数据将 address 改为 新地址,将 age 字段改为 28,我们则需要将多个条件在 script.source 中使用分号 ; 连接起来,示例如下:

conn.update_by_query(
    index="exam",
    body={
        "query": {
            "term": {"name":  "新张三丰2"}
        },
        "script": {
            "source": "ctx._source.address = params.address; ctx._source.age = params.age",
            "params": {
                "address": "新地址3",
                "age": "28"
            }
        }
    }
)

虽然这里更新多个字段需要使用分号连接,但是在实际的代码中我们不用这么写死,比如说我们需要更改三个字段,为 ["address", "name", "age"],我们如下操作:

field_list = ["address", "name", "age"]
source_list = [f"ctx._source.{key}=params.{key}" for key in field_list]

params = {
    "address": "新地址3",
    "age": "28",
    "name": "new name"
}

conn.update_by_query(
    index="exam",
    body={
        "query": {
            "term": {"name":  "新张三丰3"}
        },
        "script": {
            "source": ";".join(source_list),
            "params": params
        }
    }
)

4、批量更新

如果我们想批量更新一批数据,这批数据各个字段的值都不一致,自定义的程度很大,使用 update_by_query() 函数已经不现实了,怎么办?

好解决,我们可以使用 helpers.bulk() 批量更新方法。

首先引入这个模块:

from elasticsearch import helpers

假设我们系统里现在有 id 为 21,23,24 的几条数据,还是在 exam 这个索引下,我们来构造几条需要更新的数据来操作:

action_1 = {
    "_op_type": "update",
    "_index": "exam",
    "_id": 21,
    "doc": {"age": 19, "name": "令狐冲", "address": "华山派"},
}

action_2 = {
    "_op_type": "update",
    "_index": "exam",
    "_id": 23,
    "doc": {"age": 20, "name": "杨过", "address": "终南山"},
}

action_3 = {
    "_op_type": "update",
    "_index": "exam",
    "_id": 24,
    "doc": {"age": 21, "name": "张无忌", "address": "武当"},
}
action_list = [action_1, action_2, action_3]
helpers.bulk(conn, actions=action_list)

对于每一条需要更新的数据,有这几个参数:

_op_type:如果是更新操作,其值则是 update

_index:表示需要更新的数据所在的索引,这里是 exam

_id:表示这条需要更新的数据的 id

doc:是一个 dict 数据,其下包含了需要更新的字段及其对应的值

至此,一条需要更新的数据的结构就构造完毕了。

然后对于 helpers.bulk() 函数,接收的第一个参数为 es 连接,actions 参数是一个列表,其内容就是我们前面构造的数据的集合。

然后执行这个操作就可以发现 es 中对应的值已经更改了。

5、UpdateByQuery()

UpdateByQuery() 函数来源于 elasticsearch_dsl 模块,它的使用和 Search() 方法差不多,都是通过 using 和 index 参数来获取 es 连接和索引:

from elasticsearch_dsl import connections
from elasticsearch_dsl import UpdateByQuery
from elasticsearch_dsl import Q as ES_Q

connections.configure(
    default={"hosts": "localhost:9200"},
)


ubq = UpdateByQuery(using="default", index="exam")

使用这个方法更新数据的具体语法和 update_by_query 差不多,都是通过 script 的方式来操作,以下是一个简单示例:

ubq = UpdateByQuery(using="default", index="exam")

q1 = ES_Q("term", name="郭靖")

ubq = ubq.query(q1)

ubq = ubq.script(
    source="ctx._source.address=params.address",
    params={
        "address": "襄阳城"
    }
)

ubq.execute()

与 Search() 函数一样,都需要通过 execute() 函数来向 es 提交数据。

如果想获取更多后端相关文章,可扫码关注阅读:
image

这篇关于Python连接es笔记三之es更新操作的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!