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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 -v2. 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.zip3. 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。
