如何在python的elasticsearch中索引大型json响应？使用Elasticsearch DSL

Question

我在文档中发现了这种方法： https://elasticsearch-dsl.readthedocs.io/en/latest/index.html

class Article(Document):
    title = Text(analyzer='snowball', fields={'raw': Keyword()})
    body = Text(analyzer='snowball')
    tags = Keyword()
    published_from = Date()
    lines = Integer()

像索引一样

# create and save and article
article = Article(meta={'id': 42}, title='Hello world!', tags=['test'])
article.body = ''' looong text '''
article.published_from = datetime.now()
article.save()

但是这种方法不适合我，因为我有非常大的JSON，包含超过100个字段，而且我有多个JSON，就像那样。以这种形式转换JSON是很困难的：

article = Article(meta={'id': 42}, title='Hello world!', tags=['test'])

有什么想法吗，如何直接索引json而不使用类似模型的包装器？

Answer 1

您应该能够使用json的dict结构，而无需将所有内容转换为DSL。只需使用普通的elasticsearch客户机，例如，请参见下面的低级客户机示例：https://github.com/elastic/elasticsearch-py

请注意，如果您有大量的文档，使用批量导入API是非常有用的，它可以更快。你知道吗