Skip to main content

Elasticsarch Python combinated with Haystack delete objects by id

 

 I cannot delete objects from the index in real time by object ID. In this case, the Haystack django application cannot work properly. I need a custom script to move records out of the current table to archive and delete objects from the elastic  in real time. 

Old version of the application, python 2 and old Elastic make it more difficult.


See Example in Vindazo 


vim job/management/commands/archiveringbykeyword.py 


When you move a record to the archive and then delete them from the elastic index, the errors in haystack can happen.

This fix will provide new opportunities for adding and deleting jobs after indexing and cleaning.  In old versions of Haystack it doesn't work as expected.

And if It is not working properly, you need to run update_index or rebuild_index command every day.


Example for low level python Elastic object removing without Haystack


from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

res = es.get(index="jobs", id=result.id)



es.delete(index="jobs", id=result.id, doc_type='modelresult')



python manage.py archiveringbykeyword --keyword="Start People"


Show list of indexes

curl -X GET "localhost:9200/_cat/indices?v=true&s=index&pretty" 



Things like 


SearchIndex.remove_object(self, instance, using=None, **kwargs)

Remove an object from the index. Attached to the class’s post-delete hook.

SearchIndex.update_object(self, instance, using=None, **kwargs)



Or 




from haystack import connections as haystack_connections # Get the object you want to delete or update instance = YourModel.objects.get(id=id) # Get all Names/keys of your indexes / settings.HAYSTACK_CONNECTIONS backend_names = haystack_connections.connections_info.keys() # Get key of connection for your object using = backend_names[0] # Get the backend backend = haystack_connections[using].get_backend() # To remove object backend.remove(instance)


Not working properly

 

This is the solution for my problem


from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

es.delete(index="jobs", id=result.id, doc_type='modelresult')





Comments

Popular posts from this blog

Pgpool PgBouncer Postgresql streaming replication, load balancing and administration

The term scalability refers to the ability of a software system to grow as the business that uses it grows. PostgreSQL provides some features to help you build scalable solutions, but strictly speaking, PostgreSQL itself is not scalable. It can effectively use the following resources from one computer. Now, we will show you some configurations that may be useful for your use case. However, this can be problematic when distributing the database solution to multiple computers, because the standard PostgreSQL server can only run on a single computer. In this article, we will study different extension schemes and their implementation in PostgreSQL. Replication can be used in many expansion scenarios. Its main purpose is to create and maintain a backup database when the system fails. This is especially true for physical replication. However, replication can also be used to improve the performance of PostgreSQL-based solutions. Sometimes third-party tools can be used to implement complex exp

Tekstverwerking python Text processing python SpaCy, TensorFlow, NLTK, Allen-NLP, Stanford-NLP

 Dit post maakt gebruik van spaCy, een populaire Python-bibliotheek die de taalgegevens en algoritmen bevat die je nodig hebt om teksten in natuurlijke taal te verwerken. Zoals u in dit post zult leren, is spaCy gemakkelijk te gebruiken omdat het containerobjecten biedt die elementen van natuurlijke taalteksten vertegenwoordigen, zoals zinnen en woorden. Deze objecten hebben op hun beurt attributen die taalkenmerken vertegenwoordigen, zoals delen van spraak. Op het moment van schrijven bood spaCy voorgetrainde modellen aan voor Engels, Duits, Grieks, Spaans, Frans, Italiaans, Litouws, Noors Bokmål, Nederlands, Portugees en meerdere talen gecombineerd. Bovendien biedt spaCy ingebouwde visualizers die u programmatisch kunt aanroepen om een grafische weergave van de syntactische structuur van een zin of benoemde entiteiten in een document te genereren.   De spaCy-bibliotheek ondersteunt ook native geavanceerde NLP-functies die andere populaire NLP-bibliotheken voor Python niet hebben. Spa

Google Closure

   Closure Library De Closure-bibliotheek is een JavaScript-bibliotheek, vergelijkbaar met andere moderne producten zoals jQuery, Angular, Vue.js, Dojo en MooTools. De coderingsstijl en het gebruik van opmerkingen in de Closure-bibliotheek zijn op maat gemaakt voor Closure Compiler. In vergelijking met andere JavaScript-bibliotheken is het de belangrijkste onderscheidende factor van Closure Compiler. Een eenvoudig compressie-experiment ontdekte dat wanneer Closure Compiler wordt gebruikt in plaats van YUI Compressor, de Closure Lib-code met 85% kan worden verminderd, wat een enorme impact kan hebben op de codecompressiecapaciteit van de compiler.    De implementatie van de  closure bibliotheek richt zich ook op leesbaarheid en prestaties. Wees zuinig bij het maken van objecten, maar wees genereus bij het benoemen en opnemen van objecten. Het heeft ook een prachtig gebeurtenissysteem, ondersteuning voor klassen en overerving en verschillende UI-componenten, waaronder bijvoorbeeld een ri