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Elasticsearch SQL 的用法是什么,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
丸趣 TV 小编将介绍不同版本中 Elasticsearch SQL 的使用方法,总结了实际中常用的方法和操作,并给出了几个具体例子。
一、5.x 中 ES-SQL 用法
Elasticsearch 5.x 版本中,SQL 功能还没有集成到 Elasticsearch 源码中,需要下载第三方插件后才能使用,配置过程如下:
1. 安装 ES-SQL 依赖 node npm
ES-SQL 5.x 版本以后,安装需要依赖 node 和 npm,先安装 node 和 npm,安装后在检查 node 及 npm 的安装,命令如下:
yum -y install nodejs npm
node -v
npm -v
2. 下载 ES-SQL 并安装
然后切换到 ES 的根目录下,执行如下命令,下载并安 ES-SQL 插件:
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql/releases/download/5.6.30/.elasticsearch-sql-5.6.3.0.zip
离线包安装可以执行:
./bin/elasticsearch-plugin install file:/elasticsearch-sql-5.6.3.0.zip
3. 重启 ES 服务
执行完上述三步,你就可以使用 SQL 探索数据了,以 kibana 中的使用为例:
二、6.4 Elasticsearch SQL 用法
1 Elasticsearch SQL 支持的数据类型
首先我们看下 Elasticsearch SQL 和标准 SQL 中数据类型的对应关系:
2 Elasticsearch SQL 的使用方式
Elasticsearch SQL 支持三种 client: REST Interface,command-line,JDBC
2.1 REST Interface
建议先在 kibana 中测试 (可以一次执行多个 SQL),查询通过之后把查询 copy 到项目中进行测试。
6.3+ Elasticsearch SQL 有个非常实用的功能,就是可以用 translate api 把 SQL 语句翻译成 ES DSL 语句,对于学习 DSL 感到头痛的同学有福啦。
2.2 command-line
命令行界面的进入方式:
./elasticsearch-sql-cli IP:PORT(本机 ip 和 es 的端口)
进入后的界面如下:
命令行一般作为 SQL 测试时使用。
2.3 JDBC
该组件为 X -Pack 中的收费组件,感兴趣的同学可以参考官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/sql-jdbc.html
3 常用 SQL 语句
注意:查询单个索引名一定要用 引上,否则会报错
* 查看当前用户所有的索引:“SHOW TABLES;”
精准查询某个索引:“SHOW TABLES LIKE‘indexname’;”
通配符查询某些索引:“SHOW TABLES LIKE‘’;”
* 查看某个索引结构:“DESCRIBE table;”或者“DESC table;”
上面两个命令都是“SHOW COLUMNS [FROM | IN] ? table”命令的别名
* 查看函数:“SHOW FUNCTIONS [LIKE? pattern?]?”
精准查询某个函数:
通配符查询某些函数:
查看所有函数:
常用的聚合函数:
SELECT MIN(value_1) min, MAX(value_1) max, AVG(value_1) avg,SUM(value_1) sum,COUNT(*) count,COUNT(DISTINCT value_1) dictinct_count FROM micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19”;
SELECT 语句的语法排序如下:
SELECT select_expr [, ...]
[ FROM table_name ]
[ WHERE condition ]
[ GROUP BY grouping_element [, ...] ]
[ HAVING condition]
[ ORDER BY expression [ ASC | DESC ] [, ...] ]
[ LIMIT [ count ] ]
* 限定返回数据的条数:“limit”
SELECT * FROM micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19” limit 10 ;
注意 SQL 中的 limit 比 fetch_size 中的优先级高, 例如下面的例子返回的是 5 条 :
{
query : SELECT * FROM micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19” limit 5 ,
fetch_size :10
}
* 排序:“order by + 字段名字 + asc/desc”
SELECT * FROM micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19” ORDER BY value_1 asc/desc;
根据多个字段排序:
select city c,value_1 + 1 vp from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 group by c,vp order by c desc,vp asc;
*WHERE 根据条件查询:
WHERE 后面跟 ES 复杂数据类型:
SELECT first_name FROM index WHERE first_name.raw = ‘John’ ;
WHERE 后面跟多个查询条件:
SELECT * FROM micloud_es_sink_zhouyongbo_test* where city=‘北京 and value_1=8 ORDER BY value_1 desc ;
*group by 分组查询:
根据单个字段分组查询:
select city,count(city) as count_city,sum(value_1) as count_value_1 from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 group by city;
根据多个字段分组查询:
select city,count(city) count_city,sum(value_1) count_value_1 from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 group by city,value_1;
对于比较长的字段,也可以对该字段声明别名,并对别名进行分组查询,声明字段别名的“as”可省略:
select city c,count(city) count_city,sum(value_1) count_value_1 from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 group by c,value_1;
还可以对某字段进行计算,然后按照计算结果分组查询:
select city c,value_1 + 1 vp from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 group by c,vp;
*HAVING 过滤分组结果(ES-SQL 引擎同样会在分组之后计算 HAVING 语句):
Select city c,count(*) count from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 group by c having count 53834;
* 查询嵌套类型:
select * from zhouyongbo_test04 where love.kaishu=‘鲁公’;
* 用通配符查询多个索引:
注意被查询索引必须有相同的 mapping,否则会有如下报错:
常用的方法和操作汇总:
* 比较操作:
Equality (=)
select * from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 where value_1 = 6 limit 5;
Inequality ( or != or
select * from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 where value_1 6 limit 5;
Comparison (,
select * from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 where value_1 = 6 limit 5;
BETWEEN
select * from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 where value_1 between 6 and 8 limit 5;
IS NULL/IS NOT NULL
select * from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 where value_1 is not NULL limit 5;
* 逻辑操作:
AND
select * from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 where value_1 5 and value_1 7 limit 5;
OR
select * from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 where value_1 = 5 or value_1 = 7 limit 5;
NOT
select * from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 where not value_1 5 limit 5;
* 数学运算操作:
Add (+)
select 1 + 1 as x;
Subtract (infix -)
select 1 - 1 as x;
Negate (unary -)
select - 1 as x;
Multiply (*)
select 6 * 6 as x;
Divide (/)
select 30 / 5 as x;
Modulo or Reminder(%)
select 30 % 7 as x;
* 数学函数:(分为通用函数和三角函数两部分):
通用函数:
ABS:求数字的绝对值
select ABS(value_1) from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 limit 5;
CBRT:求数字的立方根,返回 double
select value_1 v,CBRT(value_1) cbrt from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 limit 5;
CEIL:返回大于或者等于指定表达式最小整数(double)
select value_1 v,CEIL(value_1) from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 limit 5;
CEILING:等同于 CEIL
select value_1 v,CEILING(value_1) from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 limit 5;
E:返回自然常数 e(2.718281828459045)
select value_1,E(value_1) from micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19 limit 5;
ROUND:四舍五入精确到个位
select ROUND(-3.14);
FLOOR:向下取整
select FLOOR(3.14);
LOG:计算以 2 为底的自然对数
select LOG(4);
LOG10:计算以 10 为底的自然对数
select LOG10(100);
SQRT:求一个非负实数的平方根
select SQRT(9);
EXP:此函数返回 e(自然对数的底) 的 X 次方的值
select EXP(3);
EXPM1:返回 e x -1
select EXPM1(3);
三角函数:
DEGREES:返回 X 从弧度转换为度值
select DEGREES(x);
RADIANS:返回 X 从度转换成弧度的值
select RADIANS(x);
SIN:返回 X 的正弦
select SIN(x);
COS:返回 X,X 值是以弧度给出的余弦值
select COS(角度);
TAN:返回参数 X,表示以弧度的切线值
select TAN(角度);
ASIN:返回 X 的反正弦,X 的值必须在 - 1 至 1 范围内,返回 NULL
select ASIN(x);
ACOS:返回 X 的反正弦,X 值必须 - 1 到 1 之间范围否则将返回 NULL
select ACOS(x);
ATAN:返回 X 的反正切
select ATAN(x);
SINH:返回 X 的双曲正弦值
select SINH(x);
COSH:返回 X 的双曲余弦值
select COSH(x);
* 日期和时间处理相关方法:
YEAR:
SELECT YEAR(CAST( 2018-10-23T16:59:27Z AS TIMESTAMP)) AS year;
MONTH_OF_YEAR() or MONTH():
SELECT MONTH(CAST( 2018-10-23T16:59:27Z AS TIMESTAMP)) AS month;
WEEK_OF_YEAR() or WEEK():
SELECT WEEK(CAST( 2018-10-23T16:59:27Z AS TIMESTAMP)) AS week;
DAY_OF_YEAR() or DOY(),效果等同于 EXTRACT(
SELECT DOY(CAST( 2018-10-23T16:59:27Z AS TIMESTAMP)) AS day;
DAY_OF_MONTH(), DOM(), or DAY():
SELECT DAY(CAST( 2018-10-23T16:59:27Z AS TIMESTAMP)) AS day;
DAY_OF_WEEK() or DOW():
SELECT DOW(CAST( 2018-10-23T16:59:27Z AS TIMESTAMP)) AS day;
HOUR_OF_DAY() or HOUR():
SELECT HOUR(CAST( 2018-10-23T16:59:27Z AS TIMESTAMP)) AS hour;
MINUTE_OF_DAY():
SELECT MINUTE_OF_DAY(CAST( 2018-10-23T16:59:27Z AS TIMESTAMP)) AS minute;
MINUTE_OF_HOUR() or MINUTE():
SELECT MINUTE(CAST( 2018-10-23T16:59:27Z AS TIMESTAMP)) AS minute;
SECOND_OF_MINUTE() or SECOND():
SELECT SECOND(CAST( 2018-10-23T16:59:27Z AS TIMESTAMP)) AS second;
如上就是 6.4 Elasticsearch SQL 支持的主要用法了,如果在优化 SQL 语句之后还不满足查询需求,可以拿 SQL 和 DSL 混用,ES 会先根据 SQL 进行查询,然后根据 DSL 语句对 SQL 的执行结果进行二次查询,下面是个小例子:
POST /_xpack/sql?format=txt
{
query : SELECT * FROM library ORDER BY page_count DESC ,
filter : {
range : {
page_count : {
gte : 100,
lte : 200
}
}
},
fetch_size : 5
}
这个查询就会先根据“query”后面的 SQL 进行查询,然后用执行“filter”和“fetch_size”DSL 语法对查询结果进行过滤,进而返回最终结果。
关于 Elasticsearch SQL 的用法是什么问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注丸趣 TV 行业资讯频道了解更多相关知识。