python3 elasticsearch批量更新数据

最新推荐文章于 2025-06-15 12:17:35 发布
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分类专栏： Elasticsearch python基础 文章标签： elasticsearch python3 批量更新
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Areigninhell/article/details/86665035
本文详细介绍了如何使用Elasticsearch的update_by_query方法进行批量更新操作,特别聚焦于使用painless脚本语言来修改文档内容。通过示例展示了如何设定时间范围查询并更新特定字段。 
updateBody = {
        "query":{
            "range":{
              "write_date": {
                "gte": "2019-01-15 12:30:17",
                "lte": "now"
              }
              }
        },
    "script": {
        "inline": "ctx._source.index = params.index",
        "params": {
            "index": 211
        },
        "lang":"painless"

    }
}
es_client.update_by_query(index="log_index",doc_type='log_index',body=updateBody)

提醒：批量更新可以针对id进行更新

注意：painless 是es专门为更新设置的语言

python3实现elasticsearch批量更新数据
09-18
今天小编就为大家分享一篇python3实现elasticsearch批量更新数据，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Elasticsearch 批量更新
weixin_41584004的博客
07-25 173
Elasticsearch 批量更新准备条件查询数据批量更新 准备条件以下查询操作都基于索引crm_flow_info来操作，索引已经建过了，本文主要讲Elasticsearch批量更新指定字段语句，下面开始写更新语句执行更新啦！查询数据查询指定shiftId为113的数据登录后复制 GET crm_flow_info...
【Elasticsearch】文档（二）：更新
最新发布
Code · Cloud · Think · Repeat
06-15 1092
本文介绍了Elasticsearch中更新文档的多种操作方式。首先说明了更新文档的前置条件，包括文档必须存在、索引存在、用户拥有写入权限等。然后通过具体示例演示了6种更新场景。每种方法都配有完整的命令示例和操作截图，涵盖了Elasticsearch常见的文档更新需求。
用python批量更新es数据根据id_Python Elasticsearch批量操作客户端
weixin_39754603的博客
12-09 1020
基于Python实现的Elasticsearch批量操作客户端by:授客 QQ：10335531221．代码用途Elasticsearch客户端，目的在于实现批量操作，如下：<1> 批量插入数据<2> 批量更新文档字段值<3> 批量新增文档字段值<4> 批量删除数据<5> 批量复制数据<6> 批量去除冗余数据2．测试环境Win...
安装和启动Elasticseach
weixin_33946605的博客
08-30 223
1.在windows上安装和启动Elasticseach 1、安装JDK，至少1.8.0_73以上版本，java -version2、下载和解压缩Elasticsearch安装包。Elasticsearch和Kibana的版本必须一致，这里都是使用elasticsearch-5.2.0.zip和kibana-5.2.0-windows-x86.zip3、启动Elasticsearch：bin\e...
用python脚本更新Elasticsearch数据库
jia_xue的博客
02-12 738
这段代码的主要功能是通过Elasticsearch与一个索引（index）进行交互，读取本地文本文件中的callid，并根据callid更新索引中相关文档的字段值。
Python中elasticsearch插入和更新数据的实现方法
09-20
这个库提供了与Elasticsearch集群交互所需的API，使得开发者可以使用Python语言来执行各种ES操作，包括但不限于索引创建、数据插入、更新、删除以及复杂的查询。 ### 插入数据 在Elasticsearch中插入数据主要通过...
python批量导入数据进Elasticsearch的实例
09-20
而在实际应用中，常常需要将大量数据导入到Elasticsearch中，这时，使用Python进行批量导入数据就显得尤为重要。本文将详细介绍使用Python批量导入数据到Elasticsearch的过程。 首先，需要安装必要的Python库。在...
ElasticSearch系列之批量插入与更新
算法小生
10-21 4183
本文介绍工作中Python版常用的高效ES批量插入、更新数据方式。
elasticsearch批量修改，批量更新某个字段
weixin_34326429的博客
11-19 2万+
1.源生API 在这里没有用官方提供的bulkAPI，而是用的另外一种方式。 POST /infomations/infomations/_update_by_query JSON请求格式 { "query": { "match": { "status": "UP_SHELF" } }, "...
ElasticSearch的update_by_query使用
热门推荐
方块糖的博客
08-03 4万+
ElasticSearch的update_by_query语句可以很方便地为原有es表修改字段和新增字段,如下面的例子所示: 1.将资产表中area为空的字段赋值为'无' POST soc-system/_update_by_query { "script": { "source": "ctx._source['area']='无'" }, "query": { ...
Elasticsearch DSL Python 库中的 Update By Query 功能详解
gitblog_01078的博客
06-10 363
Elasticsearch DSL Python 库中的 Update By Query 功能详解 概述 Elasticsearch DSL Python 库中的 Update By Query 功能提供了一种高效的方式来批量更新 Elasticsearch 中符合特定查询条件的文档。这个功能基于 Elasticsearch 的 _update_by_query API，通过 Pythonic 的...
elasticsearch-py 中的bulk批量操作
qq_15256443的博客
11-15 569
import json import random import string from datetime import datetime from elasticsearch import Elasticsearch, helpers es = Elasticsearch() doc = [ { 'index':{ '_index': "new"...
ElasticSearch之通过update_by_query和_reindex重建索引
wang0907的博客
03-15 1365
当我们索引的mapping，setting发生变更时，我们需要重建索引来使得这些变更生效。我们通过具体实例来分别看下。
批量更新 elasticsearch 内指定字段状态， 先查询后更新
风.foxwho(神秘狐)
01-18 976
批量更新 elasticsearch 内指定字段状态， 先查询后更新 POST oms-order/_update_by_query { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "shopId": { "query": 1 } } }, { "match"
python使用elasticsearch批量追加更新，条件更新
人生苦短，我用python
10-18 3301
更新前 from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch.helpers import bulk es = Elasticsearch("localhost:9200") docs = [ # 对字符串的追加更新 {"_op_type": "update", "_index": "test_index1", "_ty...
elasticsearch的数据某字段批量去空格及更新操作
梨木乔
03-07 1108
用script脚本语法，操作通过的ES版本7.2 # 正常文本替换 POST /full_tm_info/_update_by_query { "query": { "term": { "term_id": { "value": "035-2179" } } }, "script": { "lang": "painless", "source": "ctx._source.notes_cn='这一措辞于2008年11月11
python es 批量更新数据
06-04
<think>我们在处理批量更新时需要使用Elasticsearch的helpers.bulk方法，同时构造特定的更新操作。根据引用[4]，update操作需要两行：一行是元信息（包括操作类型、索引、id等），另一行是更新内容（使用doc指定部分字段更新，或使用script等）。另外，引用[3]中展示了bulk操作的响应格式，其中每个操作都有各自的返回状态。步骤：1.连接Elasticsearch（如引用[1]所示）。2.构造批量更新的操作列表，每个更新操作是一个字典，包含两个元素：一个是操作的元数据，另一个是更新内容的描述（如doc或script）。3.使用helpers.bulk执行批量操作。注意：在更新操作中，我们通常使用&#39;_op_type&#39;为&#39;update&#39;，然后在数据部分提供&#39;doc&#39;（用于部分更新）或&#39;script&#39;（用于脚本更新）。示例：批量更新文档中某个字段的值。假设我们有一个索引为&#39;my_index&#39;，类型为&#39;my_type&#39;（注意：在ES7及以上类型被弃用，通常使用_doc），我们要更新多个文档的某个字段。构造更新操作的动作列表：每个动作是一个字典，形如：{&#39;_op_type&#39;:&#39;update&#39;,#操作类型&#39;_index&#39;:&#39;index_name&#39;,&#39;_id&#39;:doc_id,&#39;doc&#39;:{...}#要更新的字段}但请注意，引用[4]中提到：update操作由两行构成，第一行是元信息（包括操作类型、索引、id），第二行是更新数据（如doc、upsert、script）。在使用helpers.bulk时，我们不需要手动分两行，而是将每个操作表示为一个字典，并设置相应的键。在elasticsearch-py中，更新操作的格式为：{"_op_type":"update","_index":"index_name","_id":"document_id","doc":{"field1":"new_value1","field2":"new_value2"}}或者使用script:{"_op_type":"update","_index":"index_name","_id":"document_id","script":{"source":"ctx._source.field1=params.value","lang":"painless","params":{"value":"new_value"}}}然后，我们将这些操作组成的列表传递给helpers.bulk。另外，引用[2]提供了简单的查询示例，但我们现在关注更新。代码示例：假设我们要更新索引&#39;my_index&#39;中的一批文档，将每个文档的&#39;status&#39;字段更新为&#39;active&#39;。注意：在实际使用中，我们可能会根据查询结果来更新，但这里我们假设已经知道要更新的文档id。根据引用[1]，首先连接Elasticsearch，然后使用helpers.bulk。我们使用以下步骤：1.导入必要的模块2.建立连接3.定义更新操作列表4.执行批量更新代码："""fromelasticsearchimportElasticsearchfromelasticsearchimporthelpers#连接Elasticsearches=Elasticsearch([&#39;localhost:9200&#39;])#要执行的操作列表actions=[{"_op_type":"update","_index":"my_index","_id":"1",#文档ID"doc":{"status":"active"}},{"_op_type":"update","_index":"my_index","_id":"2","doc":{"status":"inactive"}}#可以添加更多更新操作]#使用helpers.bulk进行批量操作try:#执行批量操作success,failed=helpers.bulk(es,actions=actions,index=&#39;my_index&#39;,stats_only=True)print(f"Successfullyupdated{success}documents.")iffailed:print(f"Failedtoupdate{failed}documents.")exceptExceptionase:print(f"Anerroroccurred:{str(e)}")"""注意：stats_only参数设置为True时，只返回成功和失败的数量，不返回详细的错误信息。如果需要详细错误信息，可以将其设置为False。另外，引用[3]中展示了bulk操作的返回响应，其中每个操作都有状态。如果出现错误，可以捕获并处理。如果更新操作中需要条件更新（比如根据文档当前状态进行更新），那么可以使用&#39;script&#39;方式，并在script中编写逻辑。考虑到引用[4]中提到的，update操作的数据行可能是doc、upsert或script，所以我们可以根据需求选择。另外，如果文档不存在，更新操作会失败（除非你使用upsert）。如果想在更新时如果文档不存在则插入，可以加入&#39;upsert&#39;字段，例如：{"_op_type":"update","_index":"my_index","_id":"3","doc":{"status":"new"},"upsert":{"status":"new","other_field":"value"}}这样，如果文档不存在，就会插入upsert指定的文档。最后，根据用户需求，我们提供了批量更新的方法。相关问题：1.在Elasticsearch中如何进行条件更新？2.批量更新时如何处理错误？3.如何优化Elasticsearch批量更新的性能？4.在Python中如何监控Elasticsearch批量更新的进度？</think> 在 Python 中使用 Elasticsearch 进行批量更新数据，可以通过 `helpers.bulk()` 方法实现。以下是具体步骤和示例代码，参考了提供的引用内容： ### 步骤说明 1. **连接 Elasticsearch**：建立与 ES 实例的连接 2. **构造更新动作**：每个更新操作包含元数据（操作类型、索引、ID）和更新内容 3. **使用 `bulk` API**：通过批量接口提交操作 4. **处理响应**：检查执行结果和错误 ### 完整代码示例 ```python from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers # 1. 连接ES实例（引用[1]） es = Elasticsearch(hosts=[&#39;localhost:9200&#39;]) # 2. 构造批量更新动作 update_actions = [ { "_op_type": "update", # 操作类型 "_index": "your_index", # 索引名 "_id": doc_id, # 文档ID "doc": {"field": "new_value"} # 更新字段（引用[4]） } for doc_id in [1, 2, 3] # 需要更新的文档ID列表 ] # 3. 执行批量更新（引用[3]） try: success_count, errors = helpers.bulk( es, actions=update_actions, stats_only=True # 仅返回计数，不返回详细错误 ) print(f"成功更新 {success_count} 条文档") except Exception as e: print(f"批量更新失败: {str(e)}") # 4. 处理错误（引用[3]展示的错误结构） if errors: print(f"部分更新失败，数量: {errors}") # 如需详细错误信息，移除 stats_only 参数并解析返回值 ``` ### 关键说明 1. **元数据格式**（引用[4]）： - 每个更新操作需要两行数据： ``` {"update": {"_index":"index","_id":"1"}} {"doc": {"field":"new_value"}} ``` - 代码中通过 `_op_type` 和 `doc` 自动生成该格式 2. **更新内容类型**（引用[4]）： ```python "doc": {"field": "value"} # 字段更新 "script": "ctx._source.counter++" # 脚本更新 "upsert": {"field": "default"} # 文档不存在时插入 ``` 3. **性能优化建议**： - 单批次文档数控制在 1000-5000 - 使用多线程/异步提交 - 启用 `refresh=False` 禁用实时刷新
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