作者：JackTian
文章首发于公众号：【杰哥的IT之旅】
当我们在工作中，如果频繁查询 Elasticsearch 某个索引中的某个字段命中的记录数量时，可以通过 Python 的 Elasticsearch 库来查询，从而提升工作效率。
代码大致思路如下：
第一步：从 elasticsearch 模块导入 Elasticsearch 类，该类是用来连接和操作 Elasticsearch
第二步：安装 Elasticsearch 库，若未安装 elasticsearch 模块，可执行：pip install elasticsearch命令进行安装
第三步：连接 Elasticsearch，定义 Elasticsearch 对象，并指定所要连接的 URL、端口、用户名、密码、超时时间
第四步：指定所要查询的索引，定义名为index_name的变量，值为：es 的索引名，在 Elasticsearch 中，索引是一个类似数据库的概念，用于存储数据
第五步：创建查询条件，定义名为query的字典，该字典包含了查询条件。
查询条件是一个bool类型的查询，其中包含了多个terms查询，每个terms查询是用来匹配commandId字段等于指定值的记录
第六步：执行查询并获取结果，使用es.search()方法执行查询，并将结果存储在results变量中。这个结果是一个字典，包含了查询的结果和其他相关信息
第七步：打印聚合统计信息，循环遍历结果字典中的aggregations字段，并打印每个commandId的值及其对应的记录总数
完整代码如下：
# 精准匹配多个指令ID，查询有多少条日志
from elasticsearch import Elasticsearch
# 如果没有 elasticsearch 模块，执行如下命令进行安装。
# pip install elasticsearch
# 连接 Elasticsearch
es = Elasticsearch(hosts="http://localhost:29204/", http_auth=("elastic", "elastic"), timeout=30)
# 指定要查询的索引
index_name = 'idc_payloadresult_20231204'
# 查询条件
query = {
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"terms": {
"commandId": ["1024", "2048", "3072", "4096", "5120"]
}
}
],
"must_not": [],
"should": []
}
},
"from": 0,
"size": 10,
"sort": [],
"aggs": {
"commandId_counts": {
"terms": {
"field": "commandId",
},
"aggs": {
"total_count": {
"sum": {
"field": "total"
}
}
}
}
}
}
# 执行查询并获取结果
results = es.search(index=index_name, body=query)
# 打印结果中的聚合统计信息，包括每个 commandId 的总数
for bucket in results['aggregations']['commandId_counts']['buckets']:
print(bucket)
以上就是今天所要分享的全部内容了。
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