Elasticsearch的SQL查询

使用SQL查询ES有一定的局限性，没有原生的Query DSL那么强大，对于嵌套属性和某些函数的支持并不怎么好，但是平时用来查询下数据基本够用了。

在线sql转dsl：http://www.atotoa.com/

elasticsearch-sql插件

注：本人安装的是es 7.x（7.10.2），默认是支持SQL的，所以不用安装elasticsearch-sql插件。

1、下载 https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql

2、下载elasticsearch-sql，修改名字为sql。放在es解压目录的plugins文件中即可。重启es则sql安装完毕

支持的SQL语法

首先我们创建一个索引：

{
    "settings": {
        "index": {
            "number_of_shards": 3,
            "number_of_replicas": 2
        }
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "name": {
                "type": "text",
		"fields":{"keyword": {"type": "keyword","ignore_above": 256}} //可以对一个字段提供多种索引模式，同一个字段的值，一个分词，一个不分词  
            },
            "author": {
                "type": "text",
		"fields":{"keyword": {"type": "keyword","ignore_above": 256}} 
            },
            "release_date": {
                "type": "date",
		"format":"yyyy-MM-dd"
				
            },
            "page_count": {
                "type": "integer"
            }
        }
    }
}

这里要特别注意：如果要用到like这种模糊操作，但是type是text的，那么就还需要为该字段设置不分词的索引方式，即type=keyword，如上面的name和author字段。

批量插入数据（使用Postman）

PUT /book_info/_bulk
{ "index" : {  "_id" : "101" } }
{ "name" : "hello","author":"tom","release_date":"2020-01-26","page_count": 500 }

{ "index" : {  "_id" : "102" } }
{ "name" : "world","author":"Marry","release_date":"2018-01-26","page_count": 352 }

{ "index" : {  "_id" : "103" } }
{ "name" : "test","author":"test","release_date":"2019-03-26","page_count": 436 }

{ "index" : {  "_id" : "104" } }
{ "name" : "demo","author":"demo","release_date":"2020-06-26","page_count": 337 }

{ "index" : {  "_id" : "105" } }
{ "name" : "zhangsan","author":"zhangsan","release_date":"2015-05-21","page_count": 562 }

{ "index" : {  "_id" : "106" } }
{ "name" : "zhangsan02","author":"zhangsan","release_date":"2015-05-21","page_count": 562 }
#这里需要换行

语法格式

语法格式：/_sql?format=txt

format 返回格式，不设置则默认返回JSON (支持，csv,txt,json,yaml。

请求体body参数：

query：要查询的sql参数，如："select * from user"
fetch_size：一个响应中要返回的最大行（或条目）数，默认是1000
filter：可选的Elasticsearch查询DSL，以进行其他过滤。
request_timeout：请求失败之前的超时，默认是90s
page_timeout：分页请求失败之前的超时，默认是45s
columnar：以列方式而不是基于行的方式返回结果。有效期为json，yaml，cbor和smile。默认是false。
field_multi_value_leniency：当遇到一个字段的多个值（默认值）或宽大处理时抛出异常，并从列表中返回第一个值（不保证将要返回的值-通常以自然的升序方式第一个）。默认是false。
index_include_frozen：是否在查询执行中包括冻结索引（默认值）。默认是false。

条件查询

1、单条件查询

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT * FROM book_info where name = 'hello'"
}

2、多条件查询

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT * FROM book_info where name = 'hello' and author='tom'"
}

排序+限制行数

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT * FROM book_info ORDER BY release_date DESC LIMIT 2"
}

排序+限制返回字段

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT name,release_date,page_count FROM book_info ORDER BY release_date DESC  LIMIT 3"
}

时间比较查询

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT * FROM book_info WHERE release_date < '2020-01-01'  LIMIT 3"
}

聚合查询

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT sum(page_count) FROM book_info"
}

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT sum(page_count),name FROM book_info group by name"
}

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT avg(page_count) FROM book_info"
}

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT min(page_count) FROM book_info"
}

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT max(page_count) FROM book_info"
}

count查询

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT count(*),count(distinct author) FROM book_info "
}

分组查询

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT author,count(*) as count FROM book_info group by author"
}

SQL转DSL

普通sql

POST /_sql/translate 
{ 
  "query": "SELECT name,author FROM book_info where name ='hello'", 
  "fetch_size": 1
}

右模糊

POST /_sql/translate 
{ 
  "query": "SELECT name,author FROM book_info where name like 'hello%'", 
  "fetch_size": 10 
}

时间区间

POST /_sql/translate 
{
  "query": "SELECT name,author,release_date FROM book_info WHERE release_date >'2019-01-01' and release_date < '2020-01-01'  LIMIT 3"
}

常用的SQL总结

在ES中使用SQL查询的语法与在数据库中使用基本一致，具体格式如下：

SELECT select_expr [, ...]
[ FROM table_name ]
[ WHERE condition ]
[ GROUP BY grouping_element [, ...] ]
[ HAVING condition]
[ ORDER BY expression [ ASC | DESC ] [, ...] ]
[ LIMIT [ count ] ]
[ PIVOT ( aggregation_expr FOR column IN ( value [ [ AS ] alias ] [, ...] ) ) ]

WHERE

可以使用WHERE语句设置查询条件，比如查询state字段为VA的记录，查询语句如下：

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT account_number,address,age,balance,state FROM account WHERE state='VA' LIMIT 10 "
}

GROUP BY

我们可以使用GROUP BY语句对数据进行分组，统计出分组记录数量，最大age和平均balance等信息，查询语句如下：

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT state,COUNT(*),MAX(age),AVG(balance) FROM account GROUP BY state LIMIT 10"
}

HAVING

我们可以使用HAVING语句对分组数据进行二次筛选，比如筛选分组记录数量大于15的信息，查询语句如下：

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT state,COUNT(*),MAX(age),AVG(balance) FROM account GROUP BY state HAVING COUNT(*)>15 LIMIT 10"
}

ORDER BY

我们可以使用ORDER BY语句对数据进行排序，比如按照balance字段从高到低排序，查询语句如下：

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT account_number,address,age,balance,state FROM account ORDER BY balance DESC LIMIT 10 "
}

DESCRIBE

我们可以使用DESCRIBE语句查看表（ES中为索引）中有哪些字段，比如查看account表的字段，查询语句如下：

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "DESCRIBE account"
}

SHOW TABLES

我们可以使用SHOW TABLES查看所有的表（ES中为索引）。

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SHOW TABLES"
}

支持的函数

使用SQL查询ES中的数据，不仅可以使用一些SQL中的函数，还可以使用一些ES中特有的函数。

1、我们可以使用SHOW FUNCTIONS语句查看所有支持的函数，比如搜索所有带有DATE字段的函数可以使用如下语句：

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SHOW FUNCTIONS LIKE '%DATE%'"
}

2、全文搜索函数是ES中特有的，当使用MATCH或QUERY函数时，会启用全文搜索功能，SCORE函数可以用来统计搜索评分。

（1）使用MATCH函数查询address中包含Street的记录。

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT account_number,address,age,balance,SCORE() FROM account WHERE MATCH(address,'Street') LIMIT 10"
}

（2）使用QUERY函数查询address中包含Street的记录。

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT account_number,address,age,balance,SCORE() FROM account WHERE QUERY('address:Street') LIMIT 10"
}

posted @ 2022-02-13 22:12 残城碎梦阅读(3168) 评论(0) 编辑收藏举报

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