前言：
例行公事，有些人可能不太了解elasticsearch，下面搜了一段，大家瞅一眼。
Elasticsearch是一款分布式搜索引擎，支持在大数据环境中进行实时数据分析。它基于Apache Lucene文本搜索引擎，内部功能通过ReST API暴露给外部。除了通过HTTP直接访问Elasticsearch，还可以通过支持Java、JavaScript、Python及更多语言的客户端库来访问。它也支持集成Apache Hadoop环境。Elasticsearch在有些处理海量数据的公司中已经有所应用，如GitHub、Foursquare和SoundCloud等。
elasticsearch 他对外提供了rest的http的接口，貌似很强大的样子。 但是咱们的一些数据平台市场会对于elasticsearch的数据进行分析，尤其是实时分析。 当然不能用 http的方式。 比如官网的demo提供的例子：
下面是查询，/ceshi 是索引，rui是type，搜索的内容是，title是jones的。
curl http://vim.xiaorui.cc:9200/ceshi/rui/_search?q=title:jones&size=5&pretty=true
添加数据
curl -X POST -d ‘{ "title": "jones", "amount": 5.7 }‘
1.x之后，貌似不能直接curl，
注意，唯一标识符是放置在URL中而不是请求体中。如果您忽略这个标识符，搜索会返回一个错误，类似如下：
No handler found for uri [/ceshi/rui/] and method [PUT]
发现用0.90.x的人，还是很多的~
当然在python里面，咱们可以用urllib2来搞数据。
#xiaorui.cc
import urllib2
import urlib
import json
url = ‘http://vim.xiaorui.cc:9200/ceshi/rui‘
data = {
‘title‘: ‘jones‘,
‘amount‘: 5.7
}
data = json.dumps(data)
req = urllib2.Request(url, data, headers)
out = urllib2.urlopen(req)
print out.read()
但是这样的话，速度明显有点慢，官方提供了更加快速更方便的方法。
>>> from datetime import datetime
>>> from elasticsearch import Elasticsearch
# 连接elasticsearch 的端口，默认是9200
>>> es = Elasticsearch()
# 创建索引，索引的名字是my-index, 如果已经存在了，就给个400
>>> es.indices.create(index=‘my-index‘, ignore=400)
{u‘acknowledged‘: True}
# 插入
>>> es.index(index="my-index", doc_type="test-type", id=42, body={"any": "data", "timestamp": datetime.now()})
{u‘_id‘: u‘42‘, u‘_index‘: u‘my-index‘, u‘_type‘: u‘test-type‘, u‘_version‘: 1, u‘ok‘: True}
# 查询
>>> es.get(index="my-index", doc_type="test-type", id=42)[‘_source‘]
{u‘any‘: u‘data‘, u‘timestamp‘: u‘2013-05-12T19:45:31.804229‘}
其实熟悉mongodb的人，再看elasticsearch的语法，会发现非常的熟悉。
res = es.search(
index=‘belajar‘,
doc_type=‘pesan‘,
body={
‘query‘: {
‘range‘: {
‘postDate‘: {
‘from‘:‘20100101‘, ‘to‘:‘20140101‘
}
}
}
}
)
上面的意思是，查询这个时间段里面的数据。
res = es.search(
index=‘belajar‘,
doc_type=‘pesan‘,
body={
‘query‘: {
‘match‘: {
‘user‘: ‘xiaorui‘
}
}
}
)
上面是精确的匹配，匹配user值为 xiaorui 的数据。
一些详细的语法就不在描述了，大家看下官方的文档，然后再python引用就行了。
原文：http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1420811
其实对我来说，我还是更喜欢用mongodb，他的bjson，让我爽到天，哈 ！ 要是量大的话，用mongodb的分片，elasticsearch的dsl语法，还是让我有些看不下去。 我这里正在做通知平台，以前都是把数据放在mongodb，然后用各种图表展示。 我发现kibana很绚丽，就在研究kibana的一些个特性， 他只是为elasticsearch存在的。 所以大家也不要在尝试改掉kibana，直接把数据插入到elasticsearch，然后通过kibana显示就行了。
使用python操作elasticsearch实现数据插入分析,布布扣,bubuko.com