苏州网站建设套餐百度云网盘资源搜索引擎入口

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 Elasticsearchconn = 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_Qconnections.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。

原文链接：Python连接es笔记三之es更新操作