233酱工作中使用了一点ELK，偶尔使用Kibana拼接ES DSL简直要命。如果你和我一样「熟悉SQL，但不咋会写DSL」 or 「想要用SQL简化查询」，本文会介绍一下官方对ES SQL的支持，希望对你有所帮助～
ES7.x版本的x-pack自带ElasticSearch SQL，我们可以直接通过SQL REST API、SQL CLI等方式使用SQL查询。
SQL REST API
在Kibana Console中输入：
- POST /_sql?format=txt
- {
- "query": "SELECT * FROM library ORDER BY page_count DESC LIMIT 5"
- }
将上述SQL替换为你自己的SQL语句，即可。返回格式如下：
- author | name | page_count | release_date
- -----------------+--------------------+---------------+------------------------
- Peter F. Hamilton|Pandora's Star |768 |2004-03-02T00:00:00.000Z
- Vernor Vinge |A Fire Upon the Deep|613 |1992-06-01T00:00:00.000Z
- Frank Herbert |Dune |604 |1965-06-01T00:00:00.000Z
SQL CLI
elasticsearch-sql-cli是安装ES时bin目录的一个脚本文件，也可单独下载。我们在ES目录运行
- ./bin/elasticsearch-sql-cli https://some.server:9200
输入sql即可查询
- sql> SELECT * FROM library WHERE page_count > 500 ORDER BY page_count DESC;
- author | name | page_count | release_date
- -----------------+--------------------+---------------+---------------
- Peter F. Hamilton|Pandora's Star |768 |1078185600000
- Vernor Vinge |A Fire Upon the Deep|613 |707356800000
- Frank Herbert |Dune |604 |-144720000000
SQL To DSL
在Kibana输入：
- POST /_sql/translate
- {
- "query": "SELECT * FROM library ORDER BY page_count DESC",
- "fetch_size": 10
- }
即可得到转化后的DSL query:
- {
- "size": 10,
- "docvalue_fields": [
- {
- "field": "release_date",
- "format": "epoch_millis"
- }
- ],
- "_source": {
- "includes": [
- "author",
- "name",
- "page_count"
- ],
- "excludes": []
- },
- "sort": [
- {
- "page_count": {
- "order": "desc",
- "missing": "_first",
- "unmapped_type": "short"
- }
- }
- ]
- }
因为查询相关的语句已经生成，我们只需要在这个基础上适当修改或不修改就可以愉快使用DSL了。
下面我们详细介绍下ES SQL 支持的SQL语句 和 如何避免错误使用。
首先需要了解下ES SQL支持的SQL语句中，SQL术语和ES术语的对应关系：
ES SQL的语法支持大多遵循ANSI SQL标准，支持的SQL语句有DML查询和部分DDL查询。
DDL查询如：DESCRIBE table,SHOW COLUMNS IN table略显鸡肋，我们主要看下对SELECT,Function的DML查询支持。
SELECT
语法结构如下：
- SELECT [TOP [ count ] ] 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 ] [, ...] ) ) ]
表示从0-N个表中获取行数据。SQL的执行顺序为：
- 获取所有 FROM中的关键词，确定表名。
- 如果有WHERE条件，过滤掉所有不符合的行。
- 如果有GROUP BY条件，则分组聚合;如果有HAVING条件，则过滤聚合的结果。
- 上一步得到的结果经过select_expr运算，确定具体返回的数据。
- 如果有 ORDER BY条件，会对返回的数据排序。
- 如果有 LIMIT or TOP条件，会返回上一步结果的子集。
与常用的SQL有两点不同，ES SQL 支持TOP [ count ]和PIVOT ( aggregation_expr FOR column IN ( value [ [ AS ] alias ] [, ...] ) )子句。
TOP [ count ] ：如SELECT TOP 2 first_name FROM emp表示最多返回两条数据，不可与LIMIT条件共用。
PIVOT子句会对其聚合条件得到的结果进行行转列，进一步运算。这个我是没用过，不做介绍。
FUNCTION
基于上面的SQL我们其实已经能有过滤，聚合，排序，分页功能的SQL了。但是我们需要进一步了解ES SQL中FUNCTION的支持，才能写出丰富的具有全文搜索，聚合，分组功能的SQL。
使用SHOW FUNCTIONS 可列举出支持的函数名称和所属类型。
- SHOW FUNCTIONS;
- name | type
- -----------------+---------------
- AVG |AGGREGATE
- COUNT |AGGREGATE
- FIRST |AGGREGATE
- FIRST_VALUE |AGGREGATE
- LAST |AGGREGATE
- LAST_VALUE |AGGREGATE
- MAX |AGGREGATE
- MIN |AGGREGATE
- SUM |AGGREGATE
- ........
我们主要看下聚合，分组，全文搜索相关的常用函数。
全文匹配函数
MATCH：相当于DSL中的match and multi_match查询。
- MATCH(
- field_exp, --字段名称
- constant_exp, --字段的匹配值
- [, options]) --可选项
使用举例：
- SELECT author, name FROM library WHERE MATCH(author, 'frank');
- author | name
- ---------------+-------------------
- Frank Herbert |Dune
- Frank Herbert |Dune Messiah
- SELECT author, name, SCORE() FROM library WHERE MATCH('author^2,name^5', 'frank dune');
- author | name | SCORE()
- ---------------+-------------------+---------------
- Frank Herbert |Dune |11.443176
- Frank Herbert |Dune Messiah |9.446629
QUERY：相当于DSL中的 query_string 查询。
- QUERY(
- constant_exp --匹配值表达式
- [, options]) --可选项
使用举例：
- SELECT author, name, page_count, SCORE() FROM library WHERE QUERY('_exists_:"author" AND page_count:>200 AND (name:/star.*/ OR name:duna~)');
- author | name | page_count | SCORE()
- ------------------+-------------------+---------------+---------------
- Frank Herbert |Dune |604 |3.7164764
- Frank Herbert |Dune Messiah |331 |3.4169943
SCORE()：返回输入数据和返回数据的相关度relevance.
使用举例：
- SELECT SCORE(), * FROM library WHERE MATCH(name, 'dune') ORDER BY SCORE() DESC;
- SCORE() | author | name | page_count | release_date
- ---------------+---------------+-------------------+---------------+--------------------
- 2.2886353 |Frank Herbert |Dune |604 |1965-06-01T00:00:00Z
- 1.8893257 |Frank Herbert |Dune Messiah |331 |1969-10-15T00:00:00Z
聚合函数
AVG(numeric_field) ：计算数字类型的字段的平均值。
- SELECT AVG(salary) AS avg FROM emp;
COUNT(expression)：返回输入数据的总数，包括COUNT()时field_name对应的值为null的数据。
COUNT(ALL field_name)：返回输入数据的总数，不包括field_name对应的值为null的数据。
COUNT(DISTINCT field_name)：返回输入数据中field_name对应的值不为null的总数。
SUM(field_name)：返回输入数据中数字字段field_name对应的值的总和。
MIN(field_name)：返回输入数据中数字字段field_name对应的值的最小值。
MAX(field_name)：返回输入数据中数字字段field_name对应的值的最大值。
分组函数
这里的分组函数是对应DSL中的bucket分组。
HISTOGRAM：语法如下：
- HISTOGRAM(
- numeric_exp, --数字表达式，通常是一个field_name
- numeric_interval --数字的区间值
- )
- HISTOGRAM(
- date_exp, --date/time表达式，通常是一个field_name
- date_time_interval --date/time的区间值
- )
如下返回每年1月1号凌晨出生的数据:
- ELECT HISTOGRAM(birth_date, INTERVAL 1 YEAR) AS h, COUNT(*) AS c FROM emp GROUP BY h;
- h | c
- ------------------------+---------------
- null |10
- 1952-01-01T00:00:00.000Z|8
- 1953-01-01T00:00:00.000Z|11
- 1954-01-01T00:00:00.000Z|8
- 1955-01-01T00:00:00.000Z|4
- 1956-01-01T00:00:00.000Z|5
- 1957-01-01T00:00:00.000Z|4
- 1958-01-01T00:00:00.000Z|7
- 1959-01-01T00:00:00.000Z|9
- 1960-01-01T00:00:00.000Z|8
- 1961-01-01T00:00:00.000Z|8
- 1962-01-01T00:00:00.000Z|6
- 1963-01-01T00:00:00.000Z|7
- 1964-01-01T00:00:00.000Z|4
- 1965-01-01T00:00:00.000Z|1
ES SQL局限性
因为ES SQL和ES DSL在功能上并非完全匹配，官方文档提到的SQL局限性有：
大的查询可能抛ParsingException
在解析阶段，极大的查询会占用过多的内存，在这种情况下，Elasticsearch SQL引擎将中止解析并抛出错误。
nested类型字段的表示方法
SQL中不支持nested类型的字段，只能使用
- [nested_field_name].[sub_field_name]
这种形式来引用内嵌子字段。
使用举例：
- SELECT dep.dep_name.keyword FROM test_emp GROUP BY languages;
nested类型字段不能用在where 和 order by 的Scalar函数上
如以下SQL都是错误的
- SELECT * FROM test_emp WHERE LENGTH(dep.dep_name.keyword) > 5;
- SELECT * FROM test_emp ORDER BY YEAR(dep.start_date);
不支持多个nested字段的同时查询
如嵌套字段nested_A和nested_B无法同时使用。
nested内层字段分页限制
当分页查询有nested字段时，分页结果可能不正确。这是因为：ES中的分页查询发生在Root nested document上，而不是它的内层字段上。
keyword类型的字段不支持normalizer
不支持数组类型的字段
这是因为在SQL中一个field只对应一个值，这种情况下我们可以使用上面介绍的 SQL To DSL的API 转化为DSL语句，用DSL查询就好了。
聚合排序的限制
- 排序字段必须是聚合桶中的字段，ES SQL CLI突破了这种限制，但上限不能超过512行，否则在sorting阶段会抛异常。推荐搭配Limit子句使用，如：
- SELECT * FROM test GROUP BY age ORDER BY COUNT(*) LIMIT 100;
聚合排序的排序条件不支持Scalar函数或者简单的操作符运算。聚合后的复杂字段(比如包含聚合函数)也是不能用在排序条件上的。
以下是错误例子：
- SELECT age, ROUND(AVG(salary)) AS avg FROM test GROUP BY age ORDER BY avg;
- SELECT age, MAX(salary) - MIN(salary) AS diff FROM test GROUP BY age ORDER BY diff;
子查询的限制
子查询中包含GROUP BY or HAVING 或者比SELECT X FROM (SELECT ...) WHERE [simple_condition]这种结构复杂，都是可能执行不成功的。
TIME 数据类型的字段不支持GROUP BY条件和HISTOGRAM函数
如以下查询是错误的：
- SELECT count(*) FROM test GROUP BY CAST(date_created AS TIME);
- SELECT HISTOGRAM(CAST(birth_date AS TIME), INTERVAL '10' MINUTES) as h, COUNT(*) FROM t GROUP BY h
但是将TIME类型的字段包装为Scalar函数返回是支持GROUP BY的，如：
- SELECT count(*) FROM test GROUP BY MINUTE((CAST(date_created AS TIME));
返回字段的限制
如果一个字段不在source中存储，是无法查询到的。keyword, date, scaled_float, geo_point, geo_shape这些类型的字段不受这种限制，因为他们不是从_source中返回，而是从docvalue_fields中返回。
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