Elasticsearch5Python操作Elasticsearch,es集成到django中,saas介绍,mysql和Elasticse ...

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Elasticsearch5Python操作Elasticsearch,es集成到django中,saas介绍,mysql和Elasticse ...

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第一种方式

# 第一种使用方式      (推荐使用，简单)
# 官方提供的：Elasticsearch     
# pip install elasticsearch
# GUI：pyhon能做图形化界面编程吗？
    -Tkinter
      -pyqt
  
# 使用（查询是重点）

# pip3 install elasticsearch
https://github.com/elastic/elasticsearch-py     # 更高级的用法文档里搜
from elasticsearch import Elasticsearch

obj = Elasticsearch(['127.0.0.1:9200','192.168.1.1:9200','192.168.1.2:9200'],)
# 创建索引（Index）
# body:用来干什么？mapping：{},setting:{}   body不写为默认
# result = obj.indices.create(index='user',body={'userid':'1','username':'lqz'},ignore=400)
result = obj.indices.create(index='user',ignore=400) #indices索引的意思，index索引名
# ignore忽略某些http错误状态码
print(result) # {'acknowledged': True, 'shards_acknowledged': True, 'index': 'user'}
# 删除索引
result = obj.indices.delete(index='user', ignore=[400, 404])
print(result)   # {'acknowledged': True}


# 插入和查询数据（文档的增删查改），是最重要
# 插入数据
# POST news/politics/1
# {'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123'}
data = {'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123'}
result = obj.create(index='news', doc_type='politics', id=1, body=data)
print(result) # {'_index': 'news', '_type': 'politics', '_id': '1',...
# 更新数据     相当于增量式修改(数据要包在doc中，用的最多)
'''
不用doc包裹会报错
ActionRequestValidationException[Validation Failed: 1: script or doc is missing
'''
data ={'doc':{'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123ee','test':'test'}}
result = obj.update(index='news', doc_type='politics', body=data, id=1)
print(result) # {'_index': 'news', '_type': 'politics', '_id': '1'...


# 删除数据    索引还在，数据没了
result = obj.delete(index='news', doc_type='politics', id=1) # {'_index': 'news', '_type': 'politics', '_id': '1'...

# 查询
# 查找所有文档
# query = {'query': {'match_all': {}}}
#  查找名字叫做jack的所有文档
# query = {'query': {'match': {'desc': '娇憨可爱'}}}
# query = {'query': {'term': {'from': 'sheng'}}}
query = {'query': {'term': {'name': '娘子'}}}
# term和match的区别
# term是短语查询，不会对term的东西进行分词
# match 会多match的东西进行分词，再去查询

# 查找年龄大于11的所有文档
# allDoc = obj.search(index='lqz', doc_type='doc', body=query)

allDoc = obj.search(index='lqz', doc_type='doc', body=query)
print(allDoc)
import json
print(json.dumps(allDoc))
# print(allDoc['hits']['hits'][0]['_source'])

es集成到django中

# 如何集成到django项目中：创建索引，提前创建好就行了
# 插入数据，查询数据，修改数据
query = {'query': {'term': {'name': '娘子'}}}
allDoc = obj.search(index='lqz', doc_type='doc', body=query)
# json格式直接返回（不管是前后端分离还是不分离，让前端自己渲染）

saas介绍

# saas ：软件即服务，不是用人家服务，而是写服务给别人用----》正常的开发
# 舆情监测系统：（爬虫）
# 只监控微博---》宜家：微博，百度贴吧，上市公司
# 公安：负面的，---》追踪到哪个用户发的---》找上门了
# qq群，微信群----》舆情监控（第三方做不了，腾讯出的舆情监控，第三方机构跟腾讯合作，腾讯提供接口，第三方公司做）
# 平台开发出来，别人买服务---》买一年的微博关键字监控


ERP：公司财务，供应链
某个大公司，金蝶，用友，开发了软件----》你们公司自己买服务器---》软件跑在你服务器上
saas模式：公司买服务，10年服务----》账号密码---》登进去就能操作---》出了问题找用友---》服务器在别人那---》政务云，各种云---所有东西上云

---政府花钱买的东西---》用友敢泄露吗？
---未来的云计算---》只能能上网---》计算机运算能力有限---》上云买服务---》计算1+。。。+100  ---》买了计算服务，直接拿到结果

第二种方式

# 第二种使用方式   (建议使用上面第一种方式，是官方的，简单)
# https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py    # 更高级的用法文档里搜
# pip3 install elasticsearch-dsl


from datetime import datetime
from elasticsearch_dsl import Document, Date, Nested, Boolean,analyzer, InnerDoc, Completion, Keyword, Text,Integer

from elasticsearch_dsl.connections import connections

connections.create_connection(hosts=["localhost"])


class Article(Document):
    # 分词器是ik_max_word类型，'title'字段是Keyword类型
    title = Text(analyzer='ik_max_word', search_analyzer="ik_max_word", fields={'title': Keyword()})
    author = Text()
    class Index:
        name = 'myindex'  # 索引名

    def save(self, ** kwargs):    # save方法
        return super(Article, self).save(** kwargs)


if __name__ == '__main__':
    Article.init()  # 创建映射   创建索引

保存数据

if __name__ == '__main__':
    # Article.init()  # 创建索引
    # 保存数据
    article = Article()
    article.title = '测试数据'
    article.author = 'egon'
    article.save()  # 数据就保存好了

查询数据

if __name__ == '__main__':
    # 之前Article对象又保存了一组数据
    #查询数据
    s=Article.search()
    # s = s.filter('match',title='测试',author="egon")  # 这是and查询。想要用与或非查询用q查询，查看elasticsearch_dsl文档
    s = s.filter('match', title="测试")
    
    results = s.execute()    # 返回对象列表，可以转为json格式返回
    # # 类比queryset对象，列表中一个个对象
    # # es中叫Response，当成一个列表，列表中放一个个对象
    print(results)
    # <Response: [Article(index='myindex', id='hDGB3nUBOXd-vTmX7AdD'), Article(index='myindex', id='hTGN3nUBOXd-vTmXYQeJ')]>

修改数据，删除数据

if __name__ == '__main__':
    #删除数据
    s = Article.search()
    s = s.filter('match', title="测试").delete()

    #修改数据    (先查后改)
    s = Article().search()
    s = s.filter('match', title="测试")
    results = s.execute()
    print(results[0])    # Article(index='myindex', id='hDGB3nUBOXd-vTmX7AdD')
    results[0].title="xxx"
    results[0].save()
    
    
    # 其他操作，参见文档

mysql和Elasticsearch同步数据

# 只要article表插入一条数据，就自动同步到es中

# 第一种方案：
    -每当aritcle表插入一条数据（视图类中，Article.objects.create()，update）
  -往es中插入一条
  -缺陷：代码耦合度高，改好多地方
  
# 第二种方案：
    -重写create方法，重写update方法
  -缺陷：同步操作---》es中插入必须返回结果才能继续往下走
  
# 第三种方案：
    -用celery，做异步
  -缺陷：引入celery，还得有消息队列。。。
  
# 第四种方案：（用的最多）
    -重写create方法，重写update方法，用信号存入，异步操作
  -缺陷：有代码侵入

开源插件go-mysql-elasticsearch

# 第五种方案：（项目不写代码，自动同步），第三方开源的插件
    -https://github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch----go写
  -你可以用python重写一个，放到git上给别人用（读了mysql的日志。原理：监控日志文件，如有变化存到es中）
  -跟平台无关，跟语言无关
  -如何使用：
      -源码下载---》交叉编译---》可执行文件--》运行起来--》配置文件配好，就完事了

下载完，放入gopath下src路径下。可以参照github说明，在当前项目目录下敲make命令，使用已经写好的Makefile文件。也可以直接敲

go build -o bin/go-mysql-elasticsearch ./cmd/go-mysql-elasticsearch

进行编译。把文件编译到bin/go-mysql-elasticsearch中。

注意：我执行的时候，提示报错如下

代表：被墙了，直接在命令行执行走代理。

go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn

就可以正常从外网下载组件进行编译

注意：在windows系统下，需要将go-mysql-elasticsearch加上后缀名.exe，才能在命令行中输入运行。下图提示需要配置./etc/river.toml配置文件

    # 配置文件
    [[source]]
    schema = "数据库名"
    tables = ["article"] #tables = ["test_river_[0-9]{4}"]可以使用正则配对,例[app01_.*?]

    [[rule]]
    schema = "数据库名"        # mysql配置
    table = "表名"
    index = "索引名"    # es配置
    type = "类型名"

  # 缺陷：
      -es跟mysql同步时，不希望把表所有字段都同步，mysql的多个表对着es的一个类型
    
    
  # 话术升级：
      -一开始同步
    -用了开源插件（读取mysql日志，连接上es，进行同步）
    -用信号自己写的
    -再高端：仿着他的逻辑，用python自己写的，----》（把这个东西开源出来）

haystack的使用

维护不太好，官方文档好多不支持了。建议自己用信号写，如果使用haystack要学很多东西

# django上的一个第三方模块 ---》你使用过的django第三方模块有哪些？
# 可以在django上实现全文检索
# 相当于orm--》对接es，solr，whoosh

# 具体使用步骤参考下方网站      
https://www.cnblogs.com/xiaoyuanqujing/articles/11803376.html
#第四步settings配置文件中，HAYSTACK_CONNECTIONS={'default':{...'URL':}}此处如果是集群只要改为列表，里面地址即可 
(HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR=...本质上使用信号实现，模块封装好了)
# 第七步一开始需要手动输入同步，后面因为第四步配了自动同步，不用再手动同步了

# 不支持es，6以上版本 (因为es6以上改为一个索引下只能有一个类型)
# haystack+Elasticsearch实现全文检索
# es的原生操作：ELasticsearch   Elasticsearch-dsl