Elasticsearch怎么安装及在Python中怎么使用，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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官网对Elasticsearch 介绍的第一句话：
Elasticsearch is a distributed, RESTful search and analytics engine capable of solving a growing number of use cases.
Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。Elasticsearch 的底层是开源库 Lucene。 Lucene是一个更加底层的搜索引擎，但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elasticsearch 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。可以这样理解，Lucene就好像是百度，然后你在百度的基础上开发了一个更高级，方便的搜索引擎，就是Elasticsearch 。Elasticsearch可以看做是一个NOSQL的数据库，提供数据的增删改查等基础功能。什么是NoSQL呢？
"Next Generation Databases mostly addressing some of the points: being non-relational, distributed, open-source and horizontally scalable
下一代主要解决如下问题的数据库: 非关系型的，分布式的，开源的并且可以扁平扩展。
好，基本概念就说到这里，如果不懂也不影响你使用ElasticSearch，可以简单理解为它就是一个数据库，可以存放数据，但是存储的数据不是类似MySQL之类的结构化数据，最重要的是，ElasticSearch的检索速度非常快，基本查一条数据在毫秒级。另外还有一个基于Lucene的搜索引擎叫做 Solr， 它是Java搜索引擎服务器。
今天主要介绍一下怎么安装和在Python中怎么使用。
1. 安装-Ubuntu
1.1 ElasticSearch
下载地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
直接下载 zip文件就可以，下载之后，cd到安装的文件夹下面，然后执行：
./bin/elasticsearch
这样就开启了ElasticSearch服务，
然后执行：
curl http://localhost:9200/
这里如果没安装curl的话，需要先安装。
1.2 Kibana
Kibana是一个ElasticSearch的管理工具，可以可视化 Elasticsearch 中的数据，顺便也就下载了吧。这个挺好用的，功能很多，我也在摸索中。。
地址： https://www.elastic.co/cn/products/kibana
下载之后还是一样，cd到解压的文件下面，执行
./bin/kibana
然后打开浏览器，输入：
http://localhost:5601
然后你就能看到一个比较帅的界面，在左边有个Dev的选项，这里可以写各种增删改查的语句。
2. Python中使用Elasticsearch
2.1 安装
Python 中的Elasticsearch模块是Elasticsearch基于Python的客户端。安装很简单，直接用pip就可以，现在安装的版本是6.0.0.（2018-1-5）
pip install elasticsearch 或者
pip3 install elasticsearch
2.2 创建索引
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch(hosts="localhost:9200")
# 这里默认是9200端口，如果你要把数据存到
# 别的地方(服务器)，改一下这个地址就可以。
es.create(index='test_index',
doc_type='post')
2.3 将数据存入到ES中
数据存储有三种方法，一种是用index直接单条存入，一种是用indices类下面的create方法，如果索引存在则直接存入，如果不存在则创建索引，然后存入。还有一种是用bulk方法批量存，这个是比较常用的方法。你可以根据你的实际任务来选择。
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.helpers import bulk
es = Elasticsearch(hosts="localhost:9200")
index_name = "test_index"
try:
# 每次存入数据前，可以做个索引
# 是否存在的判断，防止冲突。
es.indices.delete(index=index_name)
except:
pass
# 单条存入
es.index(index="test_index",
doc_type="post",
id=1,
body={
"这里是你的数据": "这里是你的数据"}
)
# 或者
es.indices.create(index=index_name,
body={
"这里是你的数据": "这里是你的数据"}
)
# 批量存储
with open("file_test.txt", 'r') as fr:
lines = fr.readlines()
i = 0
bulk_data = []
for line in lines:
data = {
"_index": "test_index",
"_type": "post",
"_source": {
"content": line}
}
bulk_data.append(data)
i += 1
# 每隔10000条数据存一次。
if i % 10000 == 0:
bulk(es, bulk_data)
bulk_data = []
2.3 检索数据
当把数据存入ES之后，就是检索了，不然存进去不用，那就真的没啥用了，是吧。检索也比较简单，主要是要理清这里面的逻辑关系是，实在不懂就多试试。举个栗子。
body = {
"query": {
"match": {
"title": {
"query": "中国 "
}
}
}
}
es.search(index="test_index",
doc_type="post",
body=body)
ElasticSearch主要是用来做检索的，你可以把它就理解为一个百度。所以熟练使用检索数据是很重要的。检索的时候，主要就是那个body里面写的东西，里面的query，match，是关键字，这个不能修改，title是你存储的时候定义的字段名字，然后“中国”是你要检索的内容。
看完上述内容，你们掌握Elasticsearch怎么安装及在Python中怎么使用的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！