Python操作ES的方式及与Mysql数据同步的方法

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Python操作elasticsearch的两种方式

# 官方提供的：Elasticsearch# pip install elasticsearch# GUI：pyhon能做图形化界面编程吗？-Tkinter  -pyQt# 使用（查询是重点）# pip3 install elasticsearchhttps://GitHub.com/elastic/elasticsearch-pyfrom elasticsearch import Elasticsearchobj = Elasticsearch(['127.0.0.1:9200','192.168.1.1:9200','192.168.1.2:9200'],)# 创建索引（Index）# body:用来干什么？mapping：{},setting:{}# result = obj.indices.create(index='user',ignore=400)# print(result)# 删除索引# result = obj.indices.delete(index='user', ignore=[400, 404])# 插入和查询数据（文档的增删查改），是最重要# 插入数据# POST news/politics/1# {'userid': '1', 'username': 'lqz','passWord':'123'}# data = {'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123'}# result = obj.create(index='news', doc_type='politics', id=1, body=data)# print(result)# 更新数据'''不用doc包裹会报错ActionRequestValidationException[Validation Failed: 1: script or doc is missing'''# data ={'doc':{'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123ee','test':'test'}}# result = obj.update(index='news', doc_type='politics', body=data, id=1)# print(result)# 删除数据# result = obj.delete(index='news', doc_type='politics', id=1)# 查询# 查找所有文档# query = {'query': {'match_all': {}}}#  查找名字叫做jack的所有文档# query = {'query': {'match': {'desc': '娇憨可爱'}}}# query = {'query': {'term': {'from': 'sheng'}}}query = {'query': {'term': {'name': '娘子'}}}# term和match的区别# term是短语查询，不会对term的东西进行分词# match 会多match的东西进行分词，再去查询# 查找年龄大于11的所有文档# allDoc = obj.search(index='lqz', doc_type='doc', body=query)allDoc = obj.search(index='lqz', doc_type='doc', body=query)print(allDoc)import JSONprint(json.dumps(allDoc))# print(allDoc['hits']['hits'][0]['_source'])# 如何集成到Django项目中：创建索引，提前创建好就行了# 插入数据，查询数据，修改数据# query = {'query': {'term': {'name': '娘子'}}}# allDoc = obj.search(index='lqz', doc_type='doc', body=query)# json格式直接返回# saas ：软件即服务，不是用人家服务，而是写服务给别人用----》正常的开发# 舆情监测系统：（爬虫）# 只监控微博---》宜家：微博，百度贴吧，上市公司# 公安：负面的，---》追踪到哪个用户发的---》找上门了# qq群，微信群----》舆情监控（第三方做不了，腾讯出的舆情监控，第三方机构跟腾讯合作，腾讯提供接口，第三方公司做）# 平台开发出来，别人买服务---》买一年的微博关键字监控

ERP：公司财务，供应链

某个大公司，金蝶，用友，开发了软件----》你们公司自己买服务器---》软件跑在你服务器上
saas模式：公司买服务，10年服务----》账号密码---》登进去就能操作---》出了问题找用友---》服务器在别人那---》政务云，各种云---所有东西上云

---政府花钱买的东西---》用友敢泄露吗？
---未来的云计算---》只能能上网---》计算机运算能力有限---》上云买服务---》计算1+。。。+100  ---》买了计算服务，直接拿到结果 

# 第二种使用方式# Https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py# pip3 install elasticsearch-dslfrom datetime import datetimefrom elasticsearch_dsl import Document, Date, Nested, Boolean,analyzer, InnerDoc, Completion, Keyword, Text,Integerfrom elasticsearch_dsl.connections import connectionsconnections.create_connection(hosts=["localhost"])class Article(Document):    title = Text(analyzer='ik_max_word', search_analyzer="ik_max_word", fields={'title': Keyword()})    author = Text()    class Index:        name = 'myindex'  # 索引名    def save(self, ** kwargs):        return super(Article, self).save(** kwargs)if __name__ == '__main__':    # Article.init()  # 创建映射    # 保存数据    # article = Article()    # article.title = "测试数据"    # article.author = "eGon"    # article.save()  # 数据就保存了    #查询数据    # s=Article.search()    # s = s.filter('match', title="测试")    # results = s.execute()    # # 类比queryset对象，列表中一个个对象    # # es中叫Response，当成一个列表，列表中放一个个对象    # print(results)    #删除数据    # s = Article.search()    # s = s.filter('match', title="测试").delete()    #修改数据    s = Article().search()    s = s.filter('match', title="测试")    results = s.execute()    print(results[0])    results[0].title="xxx"    results[0].save()    # 其他操作，参见文档

mysql和Elasticsearch同步数据

# 只要article表插入一条数据，就自动同步到es中# 第一种方案：-每当aritcle表插入一条数据（视图类中，Article.objects.create()，update）  -往es中插入一条  -缺陷：代码耦合度高，改好多地方# 第二种方案：-重写create方法，重写update方法  -缺陷：同步操作---》es中插入必须返回结果才能继续往下走# 第三种方案：-用celery，做异步  -缺陷：引入celery，还得有消息队列。。。# 第四种方案：（用的最多）-重写create方法，重写update方法，用信号存入，异步操作  -缺陷：有代码侵入# 第五种方案：（项目不写代码，自动同步），第三方开源的插件-https://github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch----go写  -你可以用python重写一个，放到git上给别人用（读了mysql的日志）  -跟平台无关，跟语言无关  -如何使用：  -源码下载---》交叉编译---》可执行文件--》运行起来--》配置文件配好，就完事了    # 配置文件    [[source]]    schema = "数据库名"    tables = ["article"]    [[rule]]    schema = "数据库名"    table = "表明"    index = "索引名"    type = "类型名"  # 缺陷：  -es跟mysql同步时，不希望把表所有字段都同步，mysql的多个表对着es的一个类型  # 话术升级：  -一开始同步    -用了开源插件（读取mysql日志，连接上es，进行同步）    -用信号自己写的    -再高端：仿着他的逻辑，用python自己写的，----》（把这个东西开源出来）

haystack的使用

• django上的一个第三方模块 ---》你使用过的django第三方模块有哪些？

• 可以在django上实现全文检索

• 相当于ORM--》对接es，solr，whoosh

• https://www.yisu.com/article/218631.htm

• 不支持es，6以上版本

• haystack+Elasticsearch实现全文检索

• es的原生操作：ELasticsearch   Elasticsearch-dsl

Redis补充

#1  只有5种数据结构：-多种数据结构：字符串，hash，列表，集合，有序集合#2  单线程，速度为什么这么快？  -本质还是因为是内存数据库  -epoll模型（io多路复用）  -单线程，没有线程，进程间的通信#3 linux上 安装Redis#下载  https://redis.io/download/  #解压  tar -xzf redis-5.0.7.tar.gz  #建立软连接  ln -s redis-5.0.7 redis  cd redis  make&&make install  # bin路径下几个命令：redis-cli,redis-server,redis-sentinel  # 在任意位置能够执行redis-server 如何做？配置环境变量#4  启动redis的三种方式  -方式一：(一般不用，没有配置文件)    -redis-server    -方式二：（用的也很少）    redis-serve --port 6380    -方式三：（都用这种，配置文件）    daemonize yes #是否以守护进程启动      pidfile /var/run/redis.pid   #进程号的位置，删除      port 6379    #端口号      dir "/opt/soft/redis/data"  #工作目录      logfile 6379.log #日志位置        # 启动：redis-server redis.conf1#5 客户端连接  redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379#6 使用场景  -看md文档

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