పైథాన్ అప్లికేషన్స్‌లో సెర్చ్ శక్తిని అన్‌లాక్ చేయండి. అధికారిక పైథాన్ క్లయింట్‌తో ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్‌ను ఇన్‌స్టాల్, కనెక్ట్, ఇండెక్స్, క్వెరీ చేయండి. డెవలపర్‌లకు దశలవారీ గైడ్.
సెర్చ్‌ను సులభతరం చేయడం: పైథాన్‌ను ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్‌తో అనుసంధానించడానికి ఒక సమగ్ర గైడ్
నేటి డేటా-ఆధారిత ప్రపంచంలో, నిజ-సమయానికి దగ్గరగా ఉన్న విస్తారమైన సమాచారాన్ని శోధించడం, విశ్లేషించడం మరియు దృశ్యమానం చేయగల సామర్థ్యం ఇకపై విలాసం కాదు—ఇది అవసరం. మిలియన్ల కొద్దీ ఉత్పత్తులు ఉన్న ఇ-కామర్స్ సైట్‌ల నుండి రోజువారీ టెరాబైట్‌ల డేటాను ప్రాసెస్ చేసే లాగ్ విశ్లేషణ వ్యవస్థల వరకు, శక్తివంతమైన సెర్చ్ ఇంజిన్ ఆధునిక అప్లికేషన్‌లకు వెన్నెముక. ఇక్కడే ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ ప్రకాశిస్తుంది, మరియు ప్రపంచంలోని అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన ప్రోగ్రామింగ్ భాషలలో ఒకటైన పైథాన్‌తో జతచేసినప్పుడు, ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న డెవలపర్‌లకు అద్భుతమైన కలయికను సృష్టిస్తుంది.
ఈ సమగ్ర గైడ్ డెవలపర్‌లు, డేటా ఇంజనీర్‌లు మరియు ఆర్కిటెక్ట్‌ల అంతర్జాతీయ ప్రేక్షకుల కోసం రూపొందించబడింది. అధికారిక క్లయింట్, elasticsearch-py ఉపయోగించి మీ పైథాన్ అప్లికేషన్‌లలో ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్‌ను అనుసంధానించడానికి ప్రతి దశలో మేము మీకు మార్గనిర్దేశం చేస్తాము. మీ వాతావరణాన్ని ఏర్పాటు చేయడం నుండి సంక్లిష్ట ప్రశ్నలను నిర్వహించడం వరకు ప్రతిదీ మేము కవర్ చేస్తాము, ఇవన్నీ ఏదైనా వృత్తిపరమైన నేపధ్యంలో వర్తించే ఉత్తమ పద్ధతులపై దృష్టి సారించి.
ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ మరియు పైథాన్ ఎందుకు? పరిపూర్ణ భాగస్వామ్యం
సాంకేతిక వివరాలలోకి వెళ్లే ముందు, ఈ కలయిక ఎందుకు అంత శక్తివంతమైనదో అర్థం చేసుకుందాం.
ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ కేవలం ఒక సెర్చ్ ఇంజిన్ కంటే ఎక్కువ. ఇది అపాచీ లూసెన్ ఆధారంగా నిర్మించిన ఒక పంపిణీ చేయబడిన, RESTful శోధన మరియు విశ్లేషణల ఇంజిన్. దీని ముఖ్య బలాలు:
- వేగం: ఇది వేగం కోసం రూపొందించబడింది, మిలియన్ల కొద్దీ డేటాసెట్‌ల నుండి మిల్లీసెకన్లలో శోధన ఫలితాలను అందించగలదు.
- స్కేలబిలిటీ: ఇది క్షితిజ సమాంతరంగా స్కేలబుల్. మీరు ఒకే నోడ్‌తో ప్రారంభించవచ్చు మరియు మీ డేటా మరియు క్వెరీ వాల్యూమ్ పెరిగేకొద్దీ వందల కొద్దీ స్కేల్ చేయవచ్చు.
- పూర్తి-పాఠం శోధన: ఇది అధునాతన పూర్తి-పాఠం శోధనలో రాణిస్తుంది, టైపోలు, పర్యాయపదాలు, భాషా-నిర్దిష్ట విశ్లేషణ మరియు ఔచిత్య స్కోరింగ్‌ను బాక్స్ నుండి నిర్వహిస్తుంది.
- విశ్లేషణలు: ఇది శక్తివంతమైన అగ్రిగేషన్ సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది, పోకడలు మరియు అంతర్దృష్టులను వెలికితీసేందుకు మీ డేటాను విభజించడానికి మరియు డైస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
- వశ్యత: డాక్యుమెంట్-ఆధారిత మరియు స్కీమా-వశ్యత కలిగి ఉండటం వలన, ఇది సంక్లిష్టమైన, నిర్మాణం లేని JSON డాక్యుమెంట్లను నిల్వ చేయగలదు మరియు ఇండెక్స్ చేయగలదు.
పైథాన్, మరోవైపు, దాని సరళత, రీడబిలిటీ మరియు విస్తారమైన లైబ్రరీల పర్యావరణ వ్యవస్థకు ప్రసిద్ధి చెందింది. ఈ భాగస్వామ్యంలో దాని పాత్ర బహుముఖ ఆర్కెస్ట్రేటర్‌గా ఉండటం:
- వేగవంతమైన అభివృద్ధి: పైథాన్ యొక్క శుభ్రమైన సింటాక్స్ డెవలపర్‌లకు అప్లికేషన్‌లను త్వరగా నిర్మించడానికి మరియు ప్రోటోటైప్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
- డేటా సైన్స్ & AI హబ్: ఇది డేటా సైన్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు AI కోసం డి ఫ్యాక్టో భాష, ప్రాసెస్ చేయబడిన డేటాను ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ వంటి విశ్లేషణాత్మక ఇంజిన్‌కు అందించాల్సిన అప్లికేషన్‌లకు ఇది సహజమైన ఎంపిక.
- బలమైన వెబ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు: Django, Flask మరియు FastAPI వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు బ్యాకెండ్‌లో ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్‌తో సంభాషించే వెబ్ సేవలు మరియు APIలను నిర్మించడానికి సరైన పునాదిని అందిస్తాయి.
- బలమైన కమ్యూనిటీ మరియు అధికారిక క్లయింట్: చక్కగా నిర్వహించబడే అధికారిక క్లయింట్,
elasticsearch-pyఉండటం వలన అనుసంధానం సజావుగా మరియు విశ్వసనీయంగా ఉంటుంది.
కలిసి, అవి అధునాతన శోధన సామర్థ్యాలతో అధునాతన అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి డెవలపర్‌లకు అధికారం ఇస్తాయి, అవి లాగ్ మానిటరింగ్ డాష్‌బోర్డ్‌లు, ఇ-కామర్స్ ఉత్పత్తి కేటలాగ్‌లు, కంటెంట్ డిస్కవరీ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మరియు బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ టూల్స్.
మీ గ్లోబల్ డెవలప్‌మెంట్ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌ను ఏర్పాటు చేయడం
ప్రారంభించడానికి, మాకు రెండు భాగాలు అవసరం: నడుస్తున్న ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ ఇన్‌స్టాన్స్ మరియు పైథాన్ క్లయింట్ లైబ్రరీ. మేము ప్లాట్‌ఫారమ్-అజ్ఞోస్టిక్ పద్ధతులపై దృష్టి పెడతాము, అవి ప్రపంచంలో ఎక్కడైనా డెవలపర్‌లకు పని చేస్తాయని నిర్ధారిస్తాము.
1. డాకర్‌తో ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్‌ను నడపడం
మీరు వివిధ ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్‌లలో ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్‌ను నేరుగా ఇన్‌స్టాల్ చేయగలిగినప్పటికీ, డాకర్‌ను ఉపయోగించడం అనేది OS-నిర్దిష్ట సంక్లిష్టతలను అబ్‌స్ట్రాక్ట్ చేస్తూ, అత్యంత సరళమైన మరియు పునరావృత పద్ధతి.
ముందుగా, మీ మెషీన్‌లో డాకర్ ఇన్‌స్టాల్ చేయబడిందని నిర్ధారించుకోండి. అప్పుడు, మీరు ఒకే ఆదేశంతో డెవలప్‌మెంట్ కోసం ఒకే-నోడ్ ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ క్లస్టర్‌ను అమలు చేయవచ్చు:
docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.10.4
ఈ ఆదేశాన్ని విశ్లేషిద్దాం:
-p 9200:9200: ఇది మీ స్థానిక మెషీన్‌లోని పోర్ట్ 9200ను డాకర్ కంటైనర్ లోపల పోర్ట్ 9200కి మ్యాప్ చేస్తుంది. ఇది REST API కోసం పోర్ట్.-e "discovery.type=single-node": ఇది ఒకే-నోడ్ మోడ్‌లో ప్రారంభించడానికి ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్‌కు చెబుతుంది, స్థానిక అభివృద్ధికి ఖచ్చితమైనది.docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.10.4: ఇది అధికారిక ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ ఇమేజ్ మరియు నిర్దిష్ట వెర్షన్‌ను పేర్కొంటుంది. ఊహించని మార్పులను నివారించడానికి వెర్షన్‌ను పిన్ చేయడం ఎల్లప్పుడూ మంచి పద్ధతి.
మీరు దీన్ని మొదటిసారి అమలు చేసినప్పుడు, డాకర్ చిత్రాన్ని డౌన్‌లోడ్ చేస్తుంది. ప్రారంభంలో, ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ అంతర్నిర్మిత elastic వినియోగదారుడి కోసం పాస్‌వర్డ్‌ను మరియు నమోదు టోకెన్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఉత్పత్తి చేయబడిన పాస్‌వర్డ్‌ను కాపీ చేసి, దానిని సురక్షితమైన ప్రదేశంలో సేవ్ చేయాలని నిర్ధారించుకోండి. మీ పైథాన్ క్లయింట్ నుండి కనెక్ట్ చేయడానికి మీకు ఇది అవసరం.
ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ నడుస్తుందని ధృవీకరించడానికి, మీ వెబ్ బ్రౌజర్‌ను తెరవండి లేదా curl వంటి సాధనాన్ని ఉపయోగించి http://localhost:9200ని యాక్సెస్ చేయండి. భద్రత డిఫాల్ట్‌గా ప్రారంభించబడినందున, అది వినియోగదారు పేరు (elastic) మరియు మీరు ఇప్పుడే సేవ్ చేసిన పాస్‌వర్డ్ కోసం అడుగుతుంది. మీరు మీ క్లస్టర్ గురించి సమాచారంతో కూడిన JSON ప్రతిస్పందనను చూడాలి.
2. పైథాన్ ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ క్లయింట్‌ను ఇన్‌స్టాల్ చేయడం
ప్రాజెక్ట్ డిపెండెన్సీలను నిర్వహించడానికి వర్చువల్ ఎన్విరాన్‌మెంట్స్‌ను ఉపయోగించడం పైథాన్ కమ్యూనిటీలో బలమైన ఉత్తమ పద్ధతి. ఇది ప్రాజెక్ట్‌ల మధ్య విభేదాలను నివారిస్తుంది.
ముందుగా, వర్చువల్ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌ను సృష్టించి, యాక్టివేట్ చేయండి:
# Create a virtual environment
python -m venv venv
# Activate it (syntax differs by OS)
# On macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# On Windows:
.\venv\Scripts\activate
ఇప్పుడు, మీ వర్చువల్ ఎన్విరాన్‌మెంట్ యాక్టివ్‌గా ఉన్నప్పుడు, పిప్‌ను ఉపయోగించి అధికారిక క్లయింట్ లైబ్రరీని ఇన్‌స్టాల్ చేయండి:
pip install elasticsearch
ఈ ఆదేశం elasticsearch-py లైబ్రరీని ఇన్‌స్టాల్ చేస్తుంది, దీనిని మేము మా ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ క్లస్టర్‌తో అన్ని ఇంటరాక్షన్ల కోసం ఉపయోగిస్తాము.
ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్‌కు సురక్షిత కనెక్షన్‌ను ఏర్పాటు చేయడం
సెటప్ పూర్తయిన తర్వాత, క్లస్టర్‌కు కనెక్ట్ చేయడానికి మా మొదటి పైథాన్ స్క్రిప్ట్‌ను వ్రాద్దాం. మీ వాతావరణాన్ని (స్థానిక అభివృద్ధి, క్లౌడ్ డిప్లాయ్‌మెంట్ మొదలైనవి) బట్టి క్లయింట్‌ను అనేక విధాలుగా కాన్ఫిగర్ చేయవచ్చు.
స్థానిక, సురక్షిత ఇన్‌స్టాన్స్‌కు కనెక్ట్ చేయడం
ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ యొక్క ఆధునిక వెర్షన్‌లలో భద్రత డిఫాల్ట్‌గా ప్రారంభించబడినందున, మీరు ఆధారాలను అందించాలి. స్థానిక అభివృద్ధి కోసం మీరు స్వీయ-సంతకం చేసిన సర్టిఫికేట్‌ను కూడా ఉపయోగిస్తారు, దీనికి కొద్దిగా అదనపు కాన్ఫిగరేషన్ అవసరం.
connect.py అనే ఫైల్‌ను సృష్టించండి:
from elasticsearch import Elasticsearch
# You might need to adjust the host and port if you are not running on localhost
# Replace 'your_password' with the password generated by Elasticsearch on startup
ES_PASSWORD = "your_password"
# Create the client instance
client = Elasticsearch(
"http://localhost:9200",
basic_auth=("elastic", ES_PASSWORD)
)
# Successful response!
print("Successfully connected to Elasticsearch!")
# You can also get cluster information
cluster_info = client.info()
print(f"Cluster Name: {cluster_info['cluster_name']}")
print(f"Elasticsearch Version: {cluster_info['version']['number']}")
భద్రతపై ముఖ్యమైన గమనిక: ఉత్పత్తి వాతావరణంలో, మీ సోర్స్ కోడ్‌లో పాస్‌వర్డ్‌లను ఎప్పుడూ హార్డ్‌కోడ్ చేయవద్దు. ఎన్విరాన్‌మెంట్ వేరియబుల్స్, సీక్రెట్స్ మేనేజ్‌మెంట్ సిస్టమ్ (HashiCorp Vault లేదా AWS Secrets Manager వంటివి), లేదా ఇతర సురక్షిత కాన్ఫిగరేషన్ పద్ధతులను ఉపయోగించండి.
క్లౌడ్ సేవకు కనెక్ట్ చేయడం (ఉదా., ఎలాస్టిక్ క్లౌడ్)
ఉత్పత్తి మరియు స్టేజింగ్ వాతావరణాల కోసం, మీరు ఎలాస్టిక్ క్లౌడ్ వంటి నిర్వహించబడే సేవను ఉపయోగించే అవకాశం ఉంది. దానికి కనెక్ట్ చేయడం మరింత సులభం, ఎందుకంటే అది మీ కోసం భద్రత మరియు నెట్‌వర్కింగ్ సంక్లిష్టతలను నిర్వహిస్తుంది. మీరు సాధారణంగా క్లౌడ్ ID మరియు API కీని ఉపయోగించి కనెక్ట్ చేస్తారు.
from elasticsearch import Elasticsearch
# Found in the Elastic Cloud console
CLOUD_ID = "Your_Cloud_ID"
API_KEY = "Your_Encoded_API_Key"
# Create the client instance
client = Elasticsearch(
cloud_id=CLOUD_ID,
api_key=API_KEY
)
# Verify the connection
if client.ping():
print("Successfully connected to Elastic Cloud!")
else:
print("Could not connect to Elastic Cloud.")
ఈ పద్ధతి బాగా సిఫార్సు చేయబడింది, ఎందుకంటే ఇది సురక్షితమైనది మరియు అంతర్లీన హోస్ట్ URLలను అబ్‌స్ట్రాక్ట్ చేస్తుంది.
ప్రధాన భావనలు: ఇండెక్స్‌లు, డాక్యుమెంట్లు మరియు ఇండెక్సింగ్
మేము డేటా కోసం శోధించడానికి ముందు, మేము ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్‌లోకి కొంత డేటాను ఉంచాలి. కొన్ని ముఖ్య పదజాలాన్ని స్పష్టం చేద్దాం.
- డాక్యుమెంట్: ఇండెక్స్ చేయగల సమాచారానికి ప్రాథమిక యూనిట్. ఇది JSON ఆబ్జెక్ట్. దీనిని డేటాబేస్ టేబుల్‌లోని ఒక అడ్డు వరుసగా భావించండి.
- ఇండెక్స్: కొంతవరకు సారూప్య లక్షణాలు ఉన్న డాక్యుమెంట్‌ల సేకరణ. దీనిని రిలేషనల్ డేటాబేస్‌లోని ఒక టేబుల్‌గా భావించండి.
- ఇండెక్సింగ్: ఒక డాక్యుమెంట్‌ను ఇండెక్స్‌కు జోడించే ప్రక్రియ. ఒకసారి ఇండెక్స్ చేసిన తర్వాత, ఒక డాక్యుమెంట్‌ను శోధించవచ్చు.
ఒక డాక్యుమెంట్‌ను ఇండెక్స్ చేయడం
ఒక నిర్దిష్ట ఇండెక్స్‌లో డాక్యుమెంట్‌ను జోడించడానికి లేదా అప్‌డేట్ చేయడానికి index పద్ధతి ఉపయోగించబడుతుంది. ఇండెక్స్ లేకపోతే, ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ డిఫాల్ట్‌గా దానిని స్వయంచాలకంగా సృష్టిస్తుంది.
ఒక పుస్తకం గురించి డాక్యుమెంట్‌ను ఇండెక్స్ చేయడానికి indexing_single.py అనే స్క్రిప్ట్‌ను సృష్టిద్దాం.
from elasticsearch import Elasticsearch
ES_PASSWORD = "your_password"
client = Elasticsearch(
"http://localhost:9200",
basic_auth=("elastic", ES_PASSWORD)
)
# Define the index name
index_name = "books"
# The document to be indexed
document = {
"title": "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy",
"author": "Douglas Adams",
"publication_year": 1979,
"genre": "Science Fiction",
"summary": "A comedic science fiction series following the adventures of the last surviving man, Arthur Dent."
}
# Index the document
# We can provide a specific ID, or let Elasticsearch generate one
response = client.index(index=index_name, id=1, document=document)
print(f"Indexed document with ID 1. Result: {response['result']}")
మీరు ఈ స్క్రిప్ట్‌ను అమలు చేసినప్పుడు, ఇది `books` అనే ఇండెక్స్‌ను (ఇప్పటికే లేకపోతే) సృష్టిస్తుంది మరియు `1` IDతో డాక్యుమెంట్‌ను జోడిస్తుంది. మీరు దానిని మళ్ళీ అమలు చేస్తే, అది ఇప్పటికే ఉన్న డాక్యుమెంట్ `1`ను అదే కంటెంట్‌తో అప్‌డేట్ చేస్తుంది, దాని వెర్షన్ సంఖ్యను పెంచుతుంది.
అధిక పనితీరు కోసం బల్క్ ఇండెక్సింగ్
ప్రతి అభ్యర్థన యొక్క నెట్‌వర్క్ ఓవర్‌హెడ్ కారణంగా డాక్యుమెంట్లను ఒక్కొక్కటిగా ఇండెక్స్ చేయడం అసమర్థమైనది. ఏదైనా వాస్తవ ప్రపంచ అప్లికేషన్ కోసం, మీరు బల్క్ APIని ఉపయోగించాలి. పైథాన్ క్లయింట్ దీని కోసం అనుకూలమైన సహాయక ఫంక్షన్‌ను అందిస్తుంది.
డాక్యుమెంట్‌ల జాబితాను ఇండెక్స్ చేయడానికి indexing_bulk.py అనే స్క్రిప్ట్‌ను సృష్టిద్దాం.
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.helpers import bulk
ES_PASSWORD = "your_password"
client = Elasticsearch(
"http://localhost:9200",
basic_auth=("elastic", ES_PASSWORD)
)
index_name = "books"
# A list of documents
documents = [
{
"_id": 2,
"title": "1984",
"author": "George Orwell",
"publication_year": 1949,
"genre": "Dystopian",
"summary": "A novel about the dangers of totalitarianism."
},
{
"_id": 3,
"title": "Pride and Prejudice",
"author": "Jane Austen",
"publication_year": 1813,
"genre": "Romance",
"summary": "A classic romance novel focusing on character development and social commentary."
},
{
"_id": 4,
"title": "To Kill a Mockingbird",
"author": "Harper Lee",
"publication_year": 1960,
"genre": "Classic",
"summary": "A novel about innocence, injustice, and racism in the American South."
}
]
# Prepare actions for the bulk helper
def generate_actions(docs):
for doc in docs:
yield {
"_index": index_name,
"_id": doc["_id"],
"_source": {
"title": doc["title"],
"author": doc["author"],
"publication_year": doc["publication_year"],
"genre": doc["genre"],
"summary": doc["summary"],
}
}
# Perform the bulk indexing
success, failed = bulk(client, generate_actions(documents))
print(f"Successfully indexed {success} documents.")
if failed:
print(f"Failed to index {len(failed)} documents.")
ఈ విధానం గణనీయంగా వేగంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఇది ఒకే API కాల్‌లో బహుళ డాక్యుమెంట్లను ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్‌కు పంపుతుంది, ఇది పెద్ద డేటాసెట్‌లను ఇండెక్స్ చేయడానికి అవసరం.
శక్తివంతమైన శోధనలను రూపొందించడం: క్వెరీ DSL
ఇప్పుడు మన ఇండెక్స్‌లో డేటా ఉంది, మనం శోధించడం ప్రారంభించవచ్చు. ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ రిచ్, JSON-ఆధారిత క్వెరీ డొమైన్-నిర్దిష్ట భాషను (DSL) అందిస్తుంది, ఇది సాధారణ టెక్స్ట్ శోధనల నుండి సంక్లిష్టమైన, బహుళ-స్థాయి ప్రశ్నల వరకు ప్రతిదీ నిర్మించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
అన్ని శోధన కార్యకలాపాలు క్లయింట్‌లోని search పద్ధతిని ఉపయోగించి నిర్వహించబడతాయి.
ప్రాథమిక శోధన: అన్ని డాక్యుమెంట్లను తిరిగి పొందడం
అత్యంత సరళమైన క్వెరీ `match_all`, ఇది పేరు సూచించినట్లుగా, ఇండెక్స్‌లోని అన్ని డాక్యుమెంట్లను సరిపోలుస్తుంది.
response = client.search(
index="books",
query={
"match_all": {}
}
)
print(f"Found {response['hits']['total']['value']} books.")
for hit in response['hits']['hits']:
print(f"- {hit['_source']['title']} by {hit['_source']['author']}")
పూర్తి-పాఠం శోధన: `match` క్వెరీ
ఇది పూర్తి-పాఠం శోధన యొక్క ప్రధానాంశం. `match` క్వెరీ శోధన స్ట్రింగ్‌ను మరియు ఇండెక్స్ చేయబడిన వచనాన్ని విశ్లేషించి సంబంధిత డాక్యుమెంట్లను కనుగొంటుంది. ఉదాహరణకు, "అడ్వెంచర్స్ ఇన్ గెలాక్సీ" కోసం శోధిస్తే, మా మొదటి పుస్తకం, "ది హిచికర్స్ గైడ్ టు ది గెలాక్సీ"తో సరిపోలిక వచ్చే అవకాశం ఉంది, ఎందుకంటే టెక్స్ట్ టోకెనైజ్ చేయబడింది (పదాలుగా విభజించబడింది), చిన్న అక్షరాలలోకి మార్చబడింది, మరియు సాధారణ పదాలు ("ఇన్" వంటివి) తరచుగా విస్మరించబడతాయి.
response = client.search(
index="books",
query={
"match": {
"summary": "adventures galaxy"
}
}
)
print("--- Search results for 'adventures galaxy' in summary ---")
for hit in response['hits']['hits']:
print(f"Found: {hit['_source']['title']} (Score: {hit['_score']})")
అవుట్‌పుట్‌లో `_score`ని గమనించండి. ఇది ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ ద్వారా లెక్కించబడిన ఔచిత్య స్కోర్, డాక్యుమెంట్ క్వెరీకి ఎంత బాగా సరిపోతుందో సూచిస్తుంది.
నిర్మాణాత్మక శోధన: `term` క్వెరీ
కొన్నిసార్లు మీరు విశ్లేషించబడిన వచనం కాకుండా, ఖచ్చితమైన విలువ కోసం శోధించాలి. ఉదాహరణకు, నిర్దిష్ట శైలి ద్వారా లేదా ప్రచురణ సంవత్సరం ద్వారా ఫిల్టరింగ్. ఇక్కడే `term` ప్రశ్నలు ఉపయోగించబడతాయి. అవి ఖచ్చితమైన పదం కోసం చూస్తాయి మరియు ఇన్‌పుట్‌ను విశ్లేషించవు.
ఇది ఒక ముఖ్యమైన వ్యత్యాసం: `summary` లేదా `title` వంటి పూర్తి-పాఠం ఫీల్డ్‌ల కోసం matchని ఉపయోగించండి, మరియు ట్యాగ్‌లు, IDలు లేదా స్థితి కోడ్‌లు వంటి కీవర్డ్-లాంటి ఫీల్డ్‌ల కోసం termని ఉపయోగించండి.
# Find all books in the 'Dystopian' genre
response = client.search(
index="books",
query={
"term": {
"genre.keyword": "Dystopian" # Note the .keyword suffix
}
}
)
print("--- Dystopian Books ---")
for hit in response['hits']['hits']:
print(hit['_source']['title'])
`.keyword`పై ఒక శీఘ్ర గమనిక: డిఫాల్ట్‌గా, ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ ఒక టెక్స్ట్ ఫీల్డ్ యొక్క రెండు వెర్షన్‌లను సృష్టిస్తుంది: ఒక `analyzed` వెర్షన్ (పూర్తి-పాఠం శోధన కోసం) మరియు టెక్స్ట్‌ను ఒకే, ఖచ్చితమైన స్ట్రింగ్‌గా నిల్వ చేసే `keyword` వెర్షన్. మీరు ఖచ్చితమైన స్ట్రింగ్ విలువపై ఫిల్టర్ చేయాలనుకున్నప్పుడు లేదా అగ్రిగేట్ చేయాలనుకున్నప్పుడు, మీరు `.keyword` సఫిక్స్‌ను ఉపయోగించాలి.
`bool` క్వెరీతో ప్రశ్నలను కలపడం
వాస్తవ ప్రపంచ శోధనలు చాలా అరుదుగా సరళంగా ఉంటాయి. మీరు తరచుగా బహుళ ప్రమాణాలను కలపాలి. `bool` (బూలియన్) క్వెరీ దీన్ని చేయడానికి మార్గం. దీనికి నాలుగు ప్రధాన నిబంధనలు ఉన్నాయి:
must: ఈ విభాగంలోని అన్ని నిబంధనలు తప్పక సరిపోలాలి. అవి ఔచిత్య స్కోర్‌కు దోహదపడతాయి. (`AND`కి సమానం).should: ఈ విభాగంలోని నిబంధనలలో కనీసం ఒకటి సరిపోలాలి. అవి ఔచిత్య స్కోర్‌కు దోహదపడతాయి. (`OR`కి సమానం).must_not: ఈ విభాగంలోని అన్ని నిబంధనలు సరిపోలకూడదు. (`NOT`కి సమానం).filter: ఈ విభాగంలోని అన్ని నిబంధనలు తప్పక సరిపోలాలి, కానీ అవి స్కోర్ చేయని, కాషింగ్-స్నేహపూర్వక సందర్భంలో అమలు చేయబడతాయి. ఇది ఖచ్చితమైన-సరిపోలిక ఫిల్టరింగ్ (`term` ప్రశ్నలు వంటివి) కోసం ఆదర్శం మరియు పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది.
1950 తర్వాత ప్రచురించబడిన 'క్లాసిక్' పుస్తకాన్ని కనుగొందాం.
response = client.search(
index="books",
query={
"bool": {
"must": [
{"match": {"genre": "Classic"}}
],
"filter": [
{
"range": {
"publication_year": {
"gt": 1950 # gt means 'greater than'
}
}
}
]
}
}
)
print("--- Classics published after 1950 ---")
for hit in response['hits']['hits']:
print(f"{hit['_source']['title']} ({hit['_source']['publication_year']})")
ఇక్కడ, మేము ఔచిత్యం కోసం `must` క్లాజ్‌లో `match` క్వెరీని మరియు సమర్థవంతమైన, స్కోర్ చేయని ఫిల్టరింగ్ కోసం `filter` క్లాజ్ లోపల `range` క్వెరీని ఉపయోగించాము.
పేజినేషన్ మరియు సార్టింగ్
డిఫాల్ట్‌గా, ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ టాప్ 10 ఫలితాలను అందిస్తుంది. పేజినేషన్‌ను అమలు చేయడానికి, మీరు `from` మరియు `size` పారామీటర్‌లను ఉపయోగించవచ్చు.
size: తిరిగి ఇవ్వాల్సిన హిట్‌ల సంఖ్య (ఉదా., పేజీ పరిమాణం).from: ప్రారంభ ఆఫ్‌సెట్ (ఉదా., `(పేజీ_సంఖ్య - 1) * పరిమాణం`).
మీరు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ ఫీల్డ్‌ల ద్వారా ఫలితాలను క్రమబద్ధీకరించవచ్చు.
# Get the first 2 books, sorted by publication year in ascending order
response = client.search(
index="books",
query={"match_all": {}},
size=2,
from_=0,
sort=[
{
"publication_year": {
"order": "asc" # 'asc' for ascending, 'desc' for descending
}
}
]
)
print("--- First 2 books sorted by publication year ---")
for hit in response['hits']['hits']:
print(f"{hit['_source']['title']} ({hit['_source']['publication_year']})")
మీ డేటాను నిర్వహించడం: అప్‌డేట్ మరియు డిలీట్ కార్యకలాపాలు
మీ డేటా స్టాటిక్ కాదు. మీ అప్లికేషన్ అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు మీరు డాక్యుమెంట్లను అప్‌డేట్ చేయాలి మరియు తొలగించాలి.
ఒక డాక్యుమెంట్‌ను అప్‌డేట్ చేయడం
మీరు `update` పద్ధతిని ఉపయోగించి ఒక డాక్యుమెంట్‌ను అప్‌డేట్ చేయవచ్చు. మీరు కొన్ని ఫీల్డ్‌లను మాత్రమే మారుస్తున్నట్లయితే, మొత్తం డాక్యుమెంట్‌ను తిరిగి ఇండెక్స్ చేయడం కంటే ఇది మరింత సమర్థవంతమైనది.
# Let's add a list of tags to our '1984' book (ID 2)
client.update(
index="books",
id=2,
doc={
"tags": ["political fiction", "social science fiction"]
}
)
print("Document 2 updated.")
ఒక డాక్యుమెంట్‌ను తొలగించడం
ఒక డాక్యుమెంట్‌ను తొలగించడానికి, ఇండెక్స్ పేరు మరియు డాక్యుమెంట్ IDతో `delete` పద్ధతిని ఉపయోగించండి.
# Let's say we want to delete 'Pride and Prejudice' (ID 3)
response = client.delete(index="books", id=3)
if response['result'] == 'deleted':
print("Document 3 successfully deleted.")
మొత్తం ఇండెక్స్‌ను తొలగించడం
హెచ్చరిక: ఈ ఆపరేషన్ తిరిగి మార్చలేనిది! ఒక ఇండెక్స్‌ను తొలగించేటప్పుడు చాలా జాగ్రత్తగా ఉండండి, ఎందుకంటే దాని డేటా అంతా శాశ్వతంగా పోతుంది.
# To delete the entire 'books' index
# client.indices.delete(index="books")
# print("Index 'books' deleted.")
బలమైన, గ్లోబల్ అప్లికేషన్ల కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు
ఒక సాధారణ స్క్రిప్ట్‌ను నిర్మించడం ఒక విషయం; ఉత్పత్తికి సిద్ధంగా ఉన్న అప్లికేషన్‌ను నిర్మించడం మరొకటి. గుర్తుంచుకోవలసిన కొన్ని ఉత్తమ పద్ధతులు ఇక్కడ ఉన్నాయి.
- సమర్థవంతమైన లోప నిర్వహణ: నెట్‌వర్క్ కనెక్షన్లు విఫలం కావచ్చు, మరియు డాక్యుమెంట్లు కనుగొనబడకపోవచ్చు.
elasticsearch.ConnectionErrorలేదాelasticsearch.NotFoundErrorవంటి లైబ్రరీ నుండి నిర్దిష్ట మినహాయింపులను నిర్వహించడానికి మీ క్లయింట్ కాల్‌లను `try...except` బ్లాక్‌లలో చుట్టండి. - కాన్ఫిగరేషన్ నిర్వహణ: పైన చెప్పినట్లుగా, ఆధారాలను లేదా హోస్ట్‌నామ్‌లను ఎప్పుడూ హార్డ్‌కోడ్ చేయవద్దు. ఎన్విరాన్‌మెంట్ వేరియబుల్స్ లేదా ప్రత్యేక కాన్ఫిగరేషన్ ఫైల్ నుండి చదివే బలమైన కాన్ఫిగరేషన్ సిస్టమ్‌ను ఉపయోగించండి. విభిన్న వాతావరణాలలో (అభివృద్ధి, స్టేజింగ్, ఉత్పత్తి) మీ అప్లికేషన్‌ను డిప్లాయ్ చేయడానికి ఇది చాలా కీలకం.
- స్పష్టమైన మ్యాపింగ్‌లు: ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ మీ ఫీల్డ్‌ల డేటా రకాలను ఊహించగలిగినప్పటికీ (డైనమిక్ మ్యాపింగ్ అని పిలువబడే ప్రక్రియ), ఉత్పత్తిలో స్పష్టమైన మ్యాపింగ్‌ను నిర్వచించడం ఒక ఉత్తమ పద్ధతి. ఒక మ్యాపింగ్ మీ ఇండెక్స్ కోసం స్కీమా నిర్వచనం వంటిది. ఇది ప్రతి ఫీల్డ్‌ను ఎలా ఇండెక్స్ చేయబడుతుందో ఖచ్చితంగా నియంత్రించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, ఇది పనితీరు, నిల్వ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు బహుళ-భాషా విశ్లేషణ వంటి అధునాతన లక్షణాలకు చాలా కీలకం.
- క్లయింట్ ఇన్‌స్టాన్షియేషన్: మీ అప్లికేషన్ యొక్క లైఫ్‌సైకిల్ కోసం `Elasticsearch` క్లయింట్ యొక్క ఒకే, దీర్ఘకాలిక ఇన్‌స్టాన్స్‌ను సృష్టించండి. క్లయింట్ దాని స్వంత కనెక్షన్ పూల్‌ను నిర్వహిస్తుంది, మరియు ప్రతి అభ్యర్థన కోసం కొత్త ఇన్‌స్టాన్స్‌లను సృష్టించడం అత్యంత అసమర్థమైనది.
- లాగింగ్: అభ్యర్థనలు, ప్రతిస్పందనలు మరియు కేంద్రకృత పద్ధతిలో సంభావ్య సమస్యలను పర్యవేక్షించడానికి ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ క్లయింట్ యొక్క లాగింగ్‌ను మీ అప్లికేషన్ యొక్క లాగింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌తో అనుసంధానించండి.
ముగింపు: మీ ప్రయాణం ఇప్పుడే ప్రారంభమవుతుంది
పైథాన్-ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ భాగస్వామ్యం యొక్క ప్రాథమిక 'ఎందుకు' నుండి దానిని అమలు చేయడానికి ఆచరణాత్మక 'ఎలా' వరకు మేము ప్రయాణించాము. మీరు మీ వాతావరణాన్ని ఏర్పాటు చేయడం, సురక్షితంగా కనెక్ట్ చేయడం, వ్యక్తిగతంగా మరియు బల్క్‌గా డేటాను ఇండెక్స్ చేయడం మరియు క్వెరీ DSLని ఉపయోగించి వివిధ రకాల శక్తివంతమైన శోధన ప్రశ్నలను రూపొందించడం నేర్చుకున్నారు. ప్రపంచ స్థాయి సెర్చ్ ఇంజిన్‌ను మీ పైథాన్ అప్లికేషన్‌లలో అనుసంధానించడానికి అవసరమైన ప్రధాన నైపుణ్యాలతో మీరు ఇప్పుడు సిద్ధంగా ఉన్నారు.
ఇది కేవలం ప్రారంభం మాత్రమే. ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ ప్రపంచం విస్తారమైనది మరియు అన్వేషించడానికి శక్తివంతమైన లక్షణాలతో నిండి ఉంది. మీరు లోతుగా పరిశోధించమని మేము మిమ్మల్ని ప్రోత్సహిస్తున్నాము:
- అగ్రిగేషన్లు: సంక్లిష్ట డేటా విశ్లేషణను నిర్వహించడానికి మరియు డాష్‌బోర్డ్‌లను నిర్మించడానికి.
- మరిన్ని అధునాతన ప్రశ్నలు: `multi_match`, `should`తో `bool`, మరియు ఔచిత్యాన్ని చక్కగా ట్యూన్ చేయడానికి ఫంక్షన్ స్కోర్ ప్రశ్నలు వంటివి.
- భాషా విశ్లేషకులు: నిర్దిష్ట మానవ భాషల కోసం శోధనను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, గ్లోబల్ అప్లికేషన్‌లకు కీలకమైన లక్షణం.
- పూర్తి ఎలాస్టిక్ స్టాక్: విజువలైజేషన్ కోసం కిబానా మరియు డేటా తీసుకోవడం కోసం లాగ్‌స్టాష్/బీట్‌లు సహా.
పైథాన్ మరియు ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్ శక్తిని ఉపయోగించడం ద్వారా, మీరు వేగవంతమైన, తెలివైన మరియు మరింత అంతర్దృష్టిగల అప్లికేషన్‌లను నిర్మించవచ్చు, ఇవి అసాధారణమైన వినియోగదారు అనుభవాలను అందిస్తాయి. సంతోషకరమైన శోధన!