es局部删除索引文档

### 如何在 Elasticsearch 中部分或有条件地删除索引文档

#### 使用 `_delete_by_query` API 进行条件删除

为了实现基于特定条件的部分删除，可以利用Elasticsearch提供的`_delete_by_query` RESTful API。此API允许发送带有查询语句的请求来指定要删除哪些文档[^4]。

对于希望仅移除满足某些条件的数据项而不是整个索引中的全部记录而言，这种方式非常有用。下面是一个具体的例子：

假设有一个名为 `ffbf` 的索引，并且想要删除其中所有匹配某个特定条件（比如字段 `status` 值为 `"inactive"`）的文档，则可以通过如下方式构建HTTP POST 请求:

POST /ffbf/_delete_by_query
{
  "query": {
    "term": {
      "status": "inactive"
    }
  }
}

这段JSON表示将执行一次针对 `ffbf` 索引内所有符合条件（这里指状态为 inactive）条目的批量删除操作。

另外，在实际应用过程中可能还会遇到更复杂的情况，这时可以根据需求调整查询体内的逻辑表达式以适应不同的筛选标准。例如使用布尔组合(`bool`)来进行多条件匹配等高级功能[^2]。

相关问题

elasticsearch分区

Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎，它使用分片（shard）来分割和存储数据。分区是指将索引的数据划分为多个逻辑部分，每个部分称为一个分区。Elasticsearch使用哈希函数来确定索引的文档应该存储在哪个分区中。

在Elasticsearch中，分区具有以下作用：

1. 水平扩展：通过将索引数据划分为多个分区，可以将负载均衡到多个节点上，实现集群的横向扩展能力。

2. 故障恢复：每个分区都有多个副本（replica），当某个节点发生故障时，分区的副本会自动被重新分配到其他节点上，确保数据的可用性。

3. 并行处理：Elasticsearch可以同时对多个分区进行并行处理，提高搜索和聚合操作的效率。

4. 数据局部性：通过根据哈希函数将相关的文档存储在同一分区中，可以提高查询的效率，减少网络传输和数据合并的开销。

要在Elasticsearch中设置分区，您可以在创建索引时指定要创建的分区数。例如，以下命令将创建一个拥有5个主分区和1个副本的索引：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 5,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

请注意，一旦索引创建后，分区的数量就不能更改。因此，在创建索引时，需要根据预期的数据大小和查询负载来决定合适的分区数。

elasticsearch教程 python

### 如何使用Python与Elasticsearch交互

#### 安装Elasticsearch客户端库
为了使Python能够与Elasticsearch进行通信，需先安装`elasticsearch-py`这个官方提供的Python客户端库。可以通过pip工具轻松完成这一过程[^4]。

pip install elasticsearch

#### 创建并配置Elasticsearch连接
建立到Elasticsearch集群的连接是必要的第一步，在这里会指定主机地址和其他可能需要的身份验证参数等[^3]。

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(
    ["http://localhost:9200"],  # 集群节点列表
    http_auth=('elastic', 'password'),  # 如果有认证需求的话
)

#### 创建索引
定义好映射之后就可以创建一个新的索引来存储特定类型的文档了。这一步骤对于确保后续的数据检索效率至关重要[^1]。

index_name = "test-index"
if not es.indices.exists(index=index_name):
    es.indices.create(index=index_name, body={
        "settings": {
            "number_of_shards": 1,
            "number_of_replicas": 0
        },
        "mappings": {
            "properties": {
                "title": {"type": "text"},
                "content": {"type": "text"}
            }
        }
    })

#### 添加文档至索引内
向已存在的索引里增加新的记录或条目是非常简单的操作之一；只需要提供唯一的ID给每份文件即可[^2]。

doc_id = 1
document = {
    'title': 'Example Document',
    'content': 'This is an example document.'
}
res = es.index(index=index_name, id=doc_id, body=document)
print(res['result'])

#### 执行搜索请求
当有了足够的数据存入后，则可以根据关键词或者其他条件来执行查询动作，从而获取满足要求的结果集。

query_body = {
    "_source": ["title", "content"],
    "query": {
        "match": {
            "title": "example"
        }
    }
}

response = es.search(index=index_name, body=query_body)
for hit in response['hits']['hits']:
    print(hit["_source"])

#### 更新现有文档的信息
如果想要修改某些字段的内容而不影响其他部分时，可以采用局部更新的方式来进行处理。

update_doc = {'doc': {'title': 'Updated Example'}}
res = es.update(index=index_name, id=doc_id, body=update_doc)
print(res['result'])

#### 删除单个文档或者整个索引
无论是清理不再使用的资源还是纠正错误录入的数据项，都离不开这项功能的支持。

# 删除单一文档
es.delete(index=index_name, id=doc_id)

# 或者删除整个索引（谨慎操作）
es.indices.delete(index=index_name)