Shallow elasticsearch wrapper on Django
Project description
django-elasticindex
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Django用 Elasticsearch の薄いラッパー
できること
=====
・Django モデルと対応させ、Elasticsearch にデータを流し込むことができます。
(モデルとの対応は必須ではありません)
・Djangoクエリセットに少し近い形式で、クエリを発行することができます。
クエリには Elasticsearch のクエリに用いるための辞書をそのまま用いる、
あまり分厚くない(お節介の少ない)インターフェイスとなっています。
Install
=======
::
$ pip install django-elasticindex
サンプルコード
=======
リポジトリ内の、tests ディレクトリに動作するコードがあります。
1. Djangoのモデルの定義
----------------
models.py
::
from django.db import models
class DummyModel(models.Model):
key = models.CharField(max_length=20, primary_key=True)
value = models.TextField()
2. ElasticDocument クラスの定義
-------------------------
::
from elasticindex.models import ElasticDocument, ElasticDocumentField as F
class DummyESDocument(ElasticDocument):
INDEX = "elasticindex_test"
DOC_TYPE = "elasticindex_test_doc"
ALLOW_KUROMOJI = False
source_model = DummyModel
key = F(mapping={"type": "string", "index": "not_analized"})
value = F(mapping={"type": "string"})
3. データ流し込みバッチ
-------------
::
DummyESDocument.rebuild_index()
rebuild_index() を実行すると、Elasticsearch 上にインデックスを作成し(存在しない場合)、
対応するDjango モデル ( DummyModel ) の全データを DB から読み出し、Elasticsearch に入れます。
3-1. 特定のモデルインスタンスのデータを入れる
::
i = DummyModel.objects.get(key="xxx")
DummyESDocument.rebuild_index_by_source_model(i)
これで、1レコードの更新ができます
4. 検索
-----
4-1. シンプルな検索
::
results = DummyESDocument.objects.query({"match": {"key": "jumps"}})
results は、ElasticQuerySet のインスタンスです。
::
result = list(results)[0]
検索を行い、result には DummyESDocument のインスタンスが入ります。
4-2. OR検索
::
qs = DummyESDocument.objects.query(
{"bool": {
"should": [
{"match": {"value": "dogs"}},
{"match": {"value": "fox"}},
]}})
query は Elasticsearch の query をそのまま使います。
4-3. ソート順変更
::
qs = DummyESDocument.objects.query({...})
qs = qs.order_by({"key": "desc"})
Django のクエリセットのように、order_by をメソッドチェーンしてください。
4-4. 結果のスライシング
::
qs = DummyESDocument.objects.query({...})
results = qs[:100]
こちらも、Djangoのクエリセットのように、Python のスライシングを行うと範囲指定できます。
実行したタイミングでクエリが評価され、HTTPリクエストが発行されます。
また、.limit(), .offset() というメソッドもあり、メソッドチェーンで使えます。
::
qs = DummyESDocument.objects.query({...})
qs = qs.limit(20).offset(40).order_by({"created_at": "desc"})
4-5. パジネーション
Django のクエリセットのように、
::
from django.core.paginator import Paginator
qs = DummyESDocument.objects.query({...})
paginator = Paginator(qs, 100)
page = paginator.page(1)
page.object_list...
Django の Paginator を用いてのパジネーションができます。
5. 設定
-----
5-1. ローカルエリアの ES を指定する場合
settings.py
::
ELASTICINDEX_HOSTS = [{'host': '127.0.0.1', 'port': 9200}]
ELASTICINDEX_HOSTS を指定してください。
5-2. Amazon Elasticsearch Service を使う場合
::
ELASTICINDEX_HOSTS = [
{'host': 'xxxxxx.ap-northeast-1.es.amazonaws.com',
'port': 443}]
ELASTICINDEX_AWS_IAM = {
'access_id': 'AWSACCESSID',
'secret_key': 'AwsSecretKey******',
'region': 'ap-northeast-1',
}
Amazon ES へのアクセスを許可した IAM のクレデンシャルを settings に書いてください。
Amazon ES へのアクセス許可方法(IAMの作成方法)は Qiita に書きました
Amazon Elasticsearch Service を Python クライアントで、IAM アカウントを作ってセキュアにアクセスする - Qiita
http://qiita.com/ytyng/items/7c90c0b141aad9a12b38
6. テスト
------
クローンしたリポジトリで
::
$ pip install -r requirements.txt
$ ./runtest.py
実際に ES にアクセスを行う。
ESがローカルの 9200 ポートで動作していない場合は、local_settings.py を作成
local_settings.py
::
ELASTICINDEX_HOSTS = [{'host': 'my-elasticsearch-host', 'port': 9200}]
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Django用 Elasticsearch の薄いラッパー
できること
=====
・Django モデルと対応させ、Elasticsearch にデータを流し込むことができます。
(モデルとの対応は必須ではありません)
・Djangoクエリセットに少し近い形式で、クエリを発行することができます。
クエリには Elasticsearch のクエリに用いるための辞書をそのまま用いる、
あまり分厚くない(お節介の少ない)インターフェイスとなっています。
Install
=======
::
$ pip install django-elasticindex
サンプルコード
=======
リポジトリ内の、tests ディレクトリに動作するコードがあります。
1. Djangoのモデルの定義
----------------
models.py
::
from django.db import models
class DummyModel(models.Model):
key = models.CharField(max_length=20, primary_key=True)
value = models.TextField()
2. ElasticDocument クラスの定義
-------------------------
::
from elasticindex.models import ElasticDocument, ElasticDocumentField as F
class DummyESDocument(ElasticDocument):
INDEX = "elasticindex_test"
DOC_TYPE = "elasticindex_test_doc"
ALLOW_KUROMOJI = False
source_model = DummyModel
key = F(mapping={"type": "string", "index": "not_analized"})
value = F(mapping={"type": "string"})
3. データ流し込みバッチ
-------------
::
DummyESDocument.rebuild_index()
rebuild_index() を実行すると、Elasticsearch 上にインデックスを作成し(存在しない場合)、
対応するDjango モデル ( DummyModel ) の全データを DB から読み出し、Elasticsearch に入れます。
3-1. 特定のモデルインスタンスのデータを入れる
::
i = DummyModel.objects.get(key="xxx")
DummyESDocument.rebuild_index_by_source_model(i)
これで、1レコードの更新ができます
4. 検索
-----
4-1. シンプルな検索
::
results = DummyESDocument.objects.query({"match": {"key": "jumps"}})
results は、ElasticQuerySet のインスタンスです。
::
result = list(results)[0]
検索を行い、result には DummyESDocument のインスタンスが入ります。
4-2. OR検索
::
qs = DummyESDocument.objects.query(
{"bool": {
"should": [
{"match": {"value": "dogs"}},
{"match": {"value": "fox"}},
]}})
query は Elasticsearch の query をそのまま使います。
4-3. ソート順変更
::
qs = DummyESDocument.objects.query({...})
qs = qs.order_by({"key": "desc"})
Django のクエリセットのように、order_by をメソッドチェーンしてください。
4-4. 結果のスライシング
::
qs = DummyESDocument.objects.query({...})
results = qs[:100]
こちらも、Djangoのクエリセットのように、Python のスライシングを行うと範囲指定できます。
実行したタイミングでクエリが評価され、HTTPリクエストが発行されます。
また、.limit(), .offset() というメソッドもあり、メソッドチェーンで使えます。
::
qs = DummyESDocument.objects.query({...})
qs = qs.limit(20).offset(40).order_by({"created_at": "desc"})
4-5. パジネーション
Django のクエリセットのように、
::
from django.core.paginator import Paginator
qs = DummyESDocument.objects.query({...})
paginator = Paginator(qs, 100)
page = paginator.page(1)
page.object_list...
Django の Paginator を用いてのパジネーションができます。
5. 設定
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5-1. ローカルエリアの ES を指定する場合
settings.py
::
ELASTICINDEX_HOSTS = [{'host': '127.0.0.1', 'port': 9200}]
ELASTICINDEX_HOSTS を指定してください。
5-2. Amazon Elasticsearch Service を使う場合
::
ELASTICINDEX_HOSTS = [
{'host': 'xxxxxx.ap-northeast-1.es.amazonaws.com',
'port': 443}]
ELASTICINDEX_AWS_IAM = {
'access_id': 'AWSACCESSID',
'secret_key': 'AwsSecretKey******',
'region': 'ap-northeast-1',
}
Amazon ES へのアクセスを許可した IAM のクレデンシャルを settings に書いてください。
Amazon ES へのアクセス許可方法(IAMの作成方法)は Qiita に書きました
Amazon Elasticsearch Service を Python クライアントで、IAM アカウントを作ってセキュアにアクセスする - Qiita
http://qiita.com/ytyng/items/7c90c0b141aad9a12b38
6. テスト
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クローンしたリポジトリで
::
$ pip install -r requirements.txt
$ ./runtest.py
実際に ES にアクセスを行う。
ESがローカルの 9200 ポートで動作していない場合は、local_settings.py を作成
local_settings.py
::
ELASTICINDEX_HOSTS = [{'host': 'my-elasticsearch-host', 'port': 9200}]
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Algorithm | Hash digest | |
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SHA256 | f49f5b7d7f472991d5d7487830181ee80264074a18784a1d909a9c24c9ac3fa7 |
|
MD5 | e802ad390026bd97040bc07b1ae5d28a |
|
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