elasticsearch Python查询

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(['localhost:9200'])
# results1 = es.get(index="megacorp", doc_type="employee", id=1).get('_source')
# print(results1)

# 查询qx="专业从事es" 或者 "专业从事" 或者 "es"
body = {
    "query": {
        "terms": {
            "qx": [
                "专业从事es", "专业从事", "es"
            ]
        }
    }
}

# 查询 qx="专业从事es"
body1 = {
    "query": {
        "term": {
            "qx": "专业从事es"
        }
    }
}

# match:匹配name包含python关键字的数据
body2 = {
    "query": {
        "match": {
            "last_name": "Smith"
        }
    }
}

# 同样搜索姓氏为 Smith 的雇员，但这次我们只需要年龄大于 30 的
body3 = {

    "query": {
        "bool": {
            "must": {
                "match": {
                    "last_name": "smith"
                }
            },
            "filter": {
                "range": {
                    "age": {"gt": 30}
                }
            }
        }
    }
}

# 截止目前的搜索相对都很简单：单个姓名，通过年龄过滤。现在尝试下稍微高级点儿的全文搜索——一项 传统数据库确实很难搞定的任务。
body4 = {
    "query": {
        "match": {
            "about": "rock climbing"
        }
    }
}

# 找出一个属性中的独立单词是没有问题的，但有时候想要精确匹配一系列单词或者短语 。
#  比如， 我们想执行这样一个查询，仅匹配同时包含 “rock” 和 “climbing” ，
# 并且 二者以短语 “rock climbing” 的形式紧挨着的雇员记录。
body5 = {
    "query": {
        "match_phrase": {
            "about": "rock climbing"
        }
    }
}

# 许多应用都倾向于在每个搜索结果中 高亮 部分文本片段，以便让用户知道为何该文档符合查询条件。在 Elasticsearch 中检索出高亮片段也很容易。
# 再次执行前面的查询，并增加一个新的 highlight 参数：
body6 = {
    "query": {
        "match_phrase": {
            "about": "rock climbing"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields": {
            "about": {}
        }
    }
}
# 当执行上述body6查询时，返回结果与之前一样，与此同时结果中还多了一个叫做 highlight 的部分。
# 这个部分包含了 about 属性匹配的文本片段，并以 HTML 标签 <em></em> 封装


# 终于到了最后一个业务需求：支持管理者对雇员目录做分析。 Elasticsearch 有一个功能叫聚合（aggregations），
# 允许我们基于数据生成一些精细的分析结果。聚合与 SQL 中的 GROUP BY 类似但更强大。
body7 ={
  "query": {
    "match": {
      "last_name": "smith"
    }
  },
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}

results = es.search(index='megacorp', doc_type='employee', body=body7)

print(results)

# 只打印source
if len(results['hits']['hits']) > 0:
    for item in results['hits']['hits']:
        print(item['_source'])