出自图灵学院 ElasticSearch课程
我自己学完了,然后给老师的代码和讲义自己练习了一遍,然后整理了一下,做了个笔记

概述

Elasticsearch SQL允许执行类SQL的查询，可以使用REST接口、命令行或者是JDBC，都可以使用SQL来进行数据的检索和数据的聚合。

Elasticsearch SQL特点：

本地集成

Elasticsearch SQL是专门为Elasticsearch构建的。每个SQL查询都根据底层存储对相关节点有效执行。

没有额外的要求

不依赖其他的硬件、进程、运行时库，Elasticsearch SQL可以直接运行在Elasticsearch集群上

轻量且高效

像SQL那样简洁、高效地完成查询

SQL与Elasticsearch对应关系

SQL	Elasticsearch
column（列）	field（字段）
row（行）	document（文档）
table（表）	index（索引）
schema（模式）	mapping（映射）
database server（数据库服务器）	Elasticsearch集群实例

Elasticsearch SQL语法

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 ] [, ...] ) ) ]

目前FROM只支持单表

Elasticsearch SQL目前的一些限制

目前Elasticsearch SQL还存在一些限制。例如：不支持JOIN、不支持较复杂的子查询。所以，有一些相对复杂一些的功能，还得借助于DSL方式来实现。

另外现在ElasticSearch中还是dsl语句是主流语句,sql语句在ElasticSearch中不是那么的成熟.

案例

查询职位索引库中的一条数据

format：表示指定返回的数据类型
//1.查询职位信息

GET /_sql
{"query":"SELECT * FROM es_db limit 1"
}

结果

{"columns" : [{"name" : "address","type" : "text"},{"name" : "age","type" : "long"},{"name" : "city","type" : "text"},{"name" : "name","type" : "text"},{"name" : "provice","type" : "text"},{"name" : "remark","type" : "text"},{"name" : "sex","type" : "long"},{"name" : "street","type" : "text"}],"rows" : [["广州荔湾大厦",28,null,"李四",null,"java assistant",1,null]]
}

结果返回表的格式

默认是返回json格式的结果

GET /_sql?format=txt
{"query":"SELECT * FROM es_db limit 1"
}

结果

    address    |      age      |     city      |     name      |    provice    |    remark     |      sex      |    street
---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------
广州荔湾大厦         |28             |null           |李四             |null           |java assistant |1              |null

除了txt类型，Elasticsearch SQL还支持以下类型，

格式	描述
csv	逗号分隔符
json	JSON格式
tsv	制表符分隔符
txt	类cli表示
yaml	YAML人类可读的格式

使用tsv格式

GET /_sql?format=tsv
{"query":"SELECT * FROM es_db limit 1"
}

结果

address  age city    name    provice remark  sex street
广州荔湾大厦  28      李四      java assistant  1

将SQL转换为DSL

将sql转成dsl语句, 这种使用场景是:比如说你MySQL用的非常的6 ,但是你不太会ElasticSearch的dsl语法,那么就可以把你想查询的效果用sql语句写出来,然后再翻译成dsl语句.

输入:

GET /_sql/translate
{"query":"SELECT * FROM es_db where address  = '广州荔湾大厦'"
}

结果:

{"size" : 1000,"query" : {"term" : {"address.keyword" : {"value" : "广州荔湾大厦","boost" : 1.0}}},"_source" : {"includes" : ["address","age","city","name","provice","remark","sex","street"],"excludes" : [ ]},"sort" : [{"_doc" : {"order" : "asc"}}]
}

然后你把翻译的语句跟上 dsl语句的请求地址比如说: GET /es_db/_search ,这样就可以使用了.

GET /es_db/_search
{"size" : 1000,"query" : {"term" : {"address.keyword" : {"value" : "广州荔湾大厦","boost" : 1.0}}},"_source" : {"includes" : ["address","age","city","name","provice","remark","sex","street"],"excludes" : [ ]},"sort" : [{"_doc" : {"order" : "asc"}}]
}

职位全文检索

检索address包含广州和name中包含张三的用户。

在执行全文检索时，需要使用到MATCH函数。

MATCH(field_exp,   constant_exp [, options])

field_exp：匹配字段
constant_exp：匹配常量表达式

用sql语句可以这么写:

GET /_sql?format=txt
{"query":"select * from es_db where MATCH(address, '广州') or MATCH(name, '张三') limit 10"
}

结果:

    address    |      age      |     city      |     name      |    provice    |    remark     |      sex      |    street
---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------
广州荔湾大厦         |28             |null           |李四             |null           |java assistant |1              |null
广州白云山公园        |26             |null           |rod            |null           |php developer  |0              |null

通过Elasticsearch SQL方式实现分组统计

输入:

GET /_sql?format=txt
{"query":"select age, count(*) as age_cnt from es_db group by age"
}

结果:

      age      |    age_cnt
---------------+---------------
19             |1
22             |1
25             |1
26             |1
28             |1

这种方式要更加直观、简洁。

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