Elasticsearch官方已支持SQL查询,用起来贼方便!

平时使用Elasticsearch的时候,偶尔会在Kibana中使用Query DSL来查询数据。每次要用到Query DSL时都基本忘光了,需要重新在回顾一遍,最近发现Elasticsearch已经支持SQL查询了(6.3版本以后),整理了下其用法,希望对大家有所帮助!

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简介

Elasticsearch SQL是一个X-Pack组件,它允许针对Elasticsearch实时执行类似SQL的查询。无论使用REST接口,命令行还是JDBC,任何客户端都可以使用SQL对Elasticsearch中的数据进行原生搜索和聚合数据。可以将Elasticsearch SQL看作是一种翻译器,它可以将SQL翻译成Query DSL。

Elasticsearch SQL具有如下特性:

  • 原生支持:Elasticsearch SQL是专门为Elasticsearch打造的。
  • 没有额外的零件:无需其他硬件,处理器,运行环境或依赖库即可查询Elasticsearch,Elasticsearch SQL直接在Elasticsearch内部运行。
  • 轻巧高效:Elasticsearch SQL并未抽象化其搜索功能,相反的它拥抱并接受了SQL来实现全文搜索,以简洁的方式实时运行全文搜索。

学前准备

学习之前我们需要先对Elasticsearch有所了解,并安装好Elasticsearch和Kibana,这里安装的是7.6.2版本,具体可以参考《Elasticsearch快速入门,掌握这些刚刚好!》

安装完成后在Kibana中导入测试数据,数据地址: https://github.com/macrozheng/mall-learning/blob/master/document/json/accounts.json

直接在Kibana的Dev Tools中运行如下命令即可:

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第一个SQL查询

我们使用SQL来查询下前10条记录,可以通过format参数控制返回结果的格式,txt表示文本格式,看起来更直观点,默认为json格式。

在Kibana的Console中输入如下命令:

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

查询结果显示如下。

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将SQL转化为DSL

当我们需要使用Query DSL时,也可以先使用SQL来查询,然后通过Translate API转换即可。

例如我们翻译以下查询语句:

POST /_sql/translate
{
  "query": "SELECT account_number,address,age,balance FROM account WHERE age>32 LIMIT 10"
}

最终获取到Query DSL结果如下。

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SQL和DSL混合使用

我们还可以将SQL和Query DSL混合使用,比如使用Query DSL来设置过滤条件。

例如查询age在30-35之间的记录,可以使用如下查询语句:

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT account_number,address,age,balance FROM account",
      "filter": {
        "range": {
            "age": {
                "gte" : 30,
                "lte" : 35
            }
        }
    },
    "fetch_size": 10
}

查询结果展示如下:

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SQL和ES对应关系

SQL ES 描述
column field 数据库中表的字段与ES中的属性对应
row document 数据库表中的行记录与ES中的文档对应
table index 数据库中的表与ES中的索引对应

常用SQL操作

语法

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 "
}

查询结果展示如下:

image

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"
}
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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"
}
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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 "
}
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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"
}
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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"
}
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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。

查询支持的函数

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%'"
}
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全文搜索函数

全文搜索函数是ES中特有的,当使用MATCHQUERY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。

MATCH()

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"
}
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QUERY()

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"
}
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SQL CLI

如果你不想使用Kibana来使用ES SQL的话,也可以使用ES自带的SQL CLI来查询,该命令位于ES的bin目录下。

使用如下命令启动SQL CLI:

elasticsearch-sql-cli http://localhost:9200
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然后直接输入SQL命令即可查询了,注意要加分号。

SELECT account_number,address,age,balance FROM account LIMIT 10;
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局限性

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。

参考资料

官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.6/xpack-sql.html

本文 GitHub https://github.com/macrozheng/mall-learning 已经收录,欢迎大家Star!

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