es 创建索引忽略大小写么

时间: 2023-08-05 22:54:44 浏览: 345

python elasticsearch从创建索引到写入数据的全过程

Python Elasticsearch 是一个用于操作Elasticsearch的客户端库，它提供了丰富的接口来实现对Elasticsearch的各种操作，包括创建索引、插入数据等。在本文中，我们将深入探讨如何使用Python Elasticsearch 从创建索引到写入数据的完整过程。我们需要导入Elasticsearch模块并初始化连接。如下所示： ```python from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch('192.168.1.1:9200') ``` 这里的 `192.168.1.1:9200` 是Elasticsearch服务器的地址和端口，你需要将其替换为你实际的服务器配置。创建索引是Elasticsearch操作的第一步。索引在Elasticsearch中类似于数据库中的表，用于存储特定类型的数据。以下是如何定义一个索引的映射（mapping）： ```python mappings = { "mappings": { "type_doc_test": { "properties": { "id": {"type": "long", "index": "false"}, "serial": {"type": "keyword", "index": "false"}, "tags": { "type": "object", "properties": { "content": {"type": "keyword", "index": True}, "dominant_color_name": {"type": "keyword", "index": True}, "skill": {"type": "keyword", "index": True}, }, }, "hasTag": {"type": "long", "index": True}, "status": {"type": "long", "index": True}, "createTime": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis", }, "updateTime": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis", }, }, }, }, } ``` 在这个映射中，我们定义了几个字段的类型，例如 "id" 是一个长整型（long），并且不被索引（index: "false"）。"serial" 是一个关键词类型（keyword），也不被索引。"tags" 是一个对象类型，包含了 "content"、"dominant_color_name" 和 "skill" 这些子字段，它们都是可被索引的关键词类型。"createTime" 和 "updateTime" 是日期类型，遵循指定的格式。创建索引的代码如下： ```python res = es.indices.create(index='index_test', body=mappings) ``` 这段代码将创建名为 "index_test" 的索引，并使用之前定义的映射。接下来，我们要讨论如何向这个索引中写入数据。Elasticsearch 支持批量操作，但这里我们只展示单条数据的写入方法： ```python action = { "id": "1111122222", "serial": "版本", "tags": { "content": "标签3", "dominant_color_name": "域名的颜色黄色", "skill": "分类信息", }, "hasTag": "123", } ``` 注意，在处理 "tags" 字段时，应将所有子字段放入一个字典中，如 "tags": {"content": "标签3", ...}。这是因为Elasticsearch的JSON格式不支持像 "tags.content": "标签3" 这样的嵌套键值对。写入数据的代码如下： ```python res = es.index(index="index_test", id="1111122222", body=action) ``` 这段代码将在 "index_test" 索引中插入一个文档，其ID为 "1111122222"，并包含 "action" 字典中的所有字段。总结来说，使用Python Elasticsearch 创建索引和写入数据的关键步骤包括： 1. 导入Elasticsearch库并建立连接。 2. 定义索引的映射，包括字段类型和是否被索引。 3. 使用 `indices.create()` 方法创建索引。 4. 准备要写入的数据，确保数据结构与映射匹配。 5. 使用 `index()` 方法将数据写入指定索引。遵循这些步骤，你可以成功地在Python环境中使用Elasticsearch进行数据管理和检索。在实际项目中，还需要考虑错误处理、数据验证、批量操作以及性能优化等问题。

在 Elasticsearch 中，可以通过设置字段的映射类型为 `keyword` 并指定 `normalizer` 来实现忽略大小写的索引。具体来说，可以使用 `lowercase` normalizer 来将所有文本转换为小写形式，然后再进行索引。这样，无论用户输入的是大写还是小写字母，都可以正确地匹配到相应的文档。另外，如果要对已有的索引进行忽略大小写的修改，可以使用 `update-settings` API 来修改相应的字段映射类型和 normalizer。

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