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摘要: 原创出处 blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/105658911 「Elastic 中国社区官方博客」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

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Elasticsearch是一个全文搜索引擎，具有您期望的所有优点，例如相关性评分，词干，同义词等。而且，由于它是具有水平可扩展的分布式文档存储，因此它可以处理数十亿行数据，而不会费劲。针对Elasticsearch专业人员来说，大多数人喜欢使用DSL来进行搜索，但是对于一些不是那么专业的人员来说，他们更为熟悉的是SQL语句。如何让他们对Elasticsearch的数据进行查询是一个问题。借助Elasticsearch SQL，你可以使用熟悉的查询语法访问全文搜索，超快的速度和轻松的可伸缩性。X-Pack包含一项SQL功能，可对Elasticsearch索引执行SQL查询并以表格格式返回结果。

在今天的文章里，我们将简单介绍一下如何使用Elasticsearch SQL来对我们的数据进行查询。在之前的一篇文章“Kibana：Canvas入门”里也有Elasticsearch SQL的具体用例介绍。

安装

对于还没安装好自己的Elasticsearch的开发者来说，你可以参阅我之前的文章“Elastic：菜鸟上手指南”来进行安装自己的Elasticsearch及Kibana。在这里我就不累述了。

准备数据

我们首先打开Kibana:

点击上面的“Load a data set and a Kibana dashboard”：

点击上面的Add data，这样我们就可以完成实验数据的导入了。在Elasticsearch中，我们会找到一个叫kibana_sample_data_flights 的索引。

SQL 实操

查询有哪些索引

根据 Elasticsearch 的文档，我们可以使用如下的命令来查看有哪些索引：

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SHOW tables"
}

上面的命令显示结果：

检索Elasticsearch schema 信息：DSL vs SQL

首先，我们确定表/索引的schema以及可供我们使用的字段。我们将通过REST界面执行此操作：

POST /_sql
{
  "query": """
    DESCRIBE kibana_sample_data_flights
  """
}

上面命令的结果：

{
  "columns" : [
    {
      "name" : "column",
      "type" : "keyword"
    },
    {
      "name" : "type",
      "type" : "keyword"
    },
    {
      "name" : "mapping",
      "type" : "keyword"
    }
  ],
  "rows" : [
    [
      "AvgTicketPrice",
      "REAL",
      "float"
    ],
    [
      "Cancelled",
      "BOOLEAN",
      "boolean"
    ],
    [
      "Carrier",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "Dest",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "DestAirportID",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "DestCityName",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "DestCountry",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "DestLocation",
      "GEOMETRY",
      "geo_point"
    ],
    [
      "DestRegion",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "DestWeather",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "DistanceKilometers",
      "REAL",
      "float"
    ],
    [
      "DistanceMiles",
      "REAL",
      "float"
    ],
    [
      "FlightDelay",
      "BOOLEAN",
      "boolean"
    ],
    [
      "FlightDelayMin",
      "INTEGER",
      "integer"
    ],
    [
      "FlightDelayType",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "FlightNum",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "FlightTimeHour",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "FlightTimeMin",
      "REAL",
      "float"
    ],
    [
      "Origin",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "OriginAirportID",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "OriginCityName",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "OriginCountry",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "OriginLocation",
      "GEOMETRY",
      "geo_point"
    ],
    [
      "OriginRegion",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "OriginWeather",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "dayOfWeek",
      "INTEGER",
      "integer"
    ],
    [
      "timestamp",
      "TIMESTAMP",
      "datetime"
    ]
  ]
}

也可以通过url参数format = txt以表格形式格式化以上响应。例如：

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "DESCRIBE kibana_sample_data_flights"
}

上面命令查询的结果是：

      column      |     type      |    mapping
------------------+---------------+---------------
AvgTicketPrice    |REAL           |float
Cancelled         |BOOLEAN        |boolean
Carrier           |VARCHAR        |keyword
Dest              |VARCHAR        |keyword
DestAirportID     |VARCHAR        |keyword
DestCityName      |VARCHAR        |keyword
DestCountry       |VARCHAR        |keyword
DestLocation      |GEOMETRY       |geo_point
DestRegion        |VARCHAR        |keyword
DestWeather       |VARCHAR        |keyword
DistanceKilometers|REAL           |float
DistanceMiles     |REAL           |float
FlightDelay       |BOOLEAN        |boolean
FlightDelayMin    |INTEGER        |integer
FlightDelayType   |VARCHAR        |keyword
FlightNum         |VARCHAR        |keyword
FlightTimeHour    |VARCHAR        |keyword
FlightTimeMin     |REAL           |float
Origin            |VARCHAR        |keyword
OriginAirportID   |VARCHAR        |keyword
OriginCityName    |VARCHAR        |keyword
OriginCountry     |VARCHAR        |keyword
OriginLocation    |GEOMETRY       |geo_point
OriginRegion      |VARCHAR        |keyword
OriginWeather     |VARCHAR        |keyword
dayOfWeek         |INTEGER        |integer
timestamp         |TIMESTAMP      |datetime

是不是感觉回到SQL时代啊：）

向前迈进，只要提供来自REST api的示例响应，我们就会使用上面显示的表格响应结构。要通过控制台实现相同的查询，需要使用以下命令登录：

./bin/elasticsearch-sql-cli http://localhost:9200

我们可在屏幕上看到如下的画面：

太神奇了。我们直接看到SQL的命令提示符了。在上面的命令行中，我们打入如下的命令：

DESCRIBE kibana_sample_data_flights;

这个结果和我们在Kibana中得到的结果是一样的。

上面的schema也会随对在SELECT子句中显示的字段的任何查询一起返回，从而为任何潜在的驱动程序提供格式化或对结果进行操作所需的必要类型信息。例如，考虑带有LIMIT子句的简单SELECT，以使响应简短。默认情况下，我们返回1000行。

我们发现索引的名字kibana_sample_data_flights比较长，为了方便，我们来创建一个alias：

PUT /kibana_sample_data_flights/_alias/flights

这样在以后的操作中，当我们使用flights的时候，其实也就是对索引kibana_sample_data_flights进行操作。

我们执行如下的命令：

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT FlightNum FROM flights LIMIT 1"
}

显示结果：

   FlightNum
---------------
9HY9SWR

相同的REST请求/响应由JDBC驱动程序和控制台使用：

sql> SELECT OriginCountry, OriginCityName FROM flights LIMIT 1;
 OriginCountry | OriginCityName
---------------+-----------------
DE             |Frankfurt am Main

请注意，如果在任何时候请求的字段都不存在（区分大小写），则表格式和强类型存储区的语义意味着将返回错误-这与Elasticsearch行为不同，在该行为中，根本不会返回该字段。例如，将上面的内容修改为使用字段“OrigincityName”而不是“OriginCityName”会产生有用的错误消息：

sql> SELECT OriginCountry, OrigincityName FROM flights LIMIT 1;
Bad request [Found 1 problem(s)
line 1:23: Unknown column [OrigincityName], did you mean any of [OriginCityName, DestCityName]?]

同样，如果我们尝试在不兼容的字段上使用函数或表达式，则会出现相应的错误。通常，分析器在验证AST时会较早失败。为了实现这一点，Elasticsearch必须了解每个字段的索引映射和功能。因此，任何具有安全性访问SQL接口的客户端都需要适当的权限。

如果我们继续提供每一个请求和相应的回复，我们将最终获得一篇冗长的博客文章！为了简洁起见，以下是一些带有感兴趣的注释的日益复杂的查询。

使用 WHERE 及 ORDER BY 来 SELECT

“找到飞行时间超过5小时的美国最长10班航班。”

POST /_sql?format=txt
{
  "query": """
     SELECT OriginCityName, DestCityName FROM flights WHERE FlightTimeHour > 5 AND OriginCountry='US' ORDER BY FlightTimeHour DESC LIMIT 10
  """
}

显示结果是：

OriginCityName |   DestCityName
---------------+-------------------
Chicago        |Oslo
Cleveland      |Seoul
Denver         |Chitose / Tomakomai
Nashville      |Verona
Minneapolis    |Tokyo
Portland       |Treviso
Spokane        |Vienna
Kansas City    |Zurich
Kansas City    |Shanghai
Los Angeles    |Zurich

限制行数的运算符因SQL实现而异。对于Elasticsearch SQL，我们在实现LIMIT运算符时与Postgresql/Mysql保持一致。

Math

只是一些随机数字...

sql> SELECT ((1 + 3) * 1.5 / (7 - 6)) * 2 AS random;
    random
---------------
12.0

这代表服务器端对功能执行某些后处理的示例。没有等效的Elasticsearch DSL查询。

Functions & Expressions

“在2月份之后查找所有航班，该航班的飞行时间大于5小时，并且按照时间最长来排序。”

POST /_sql?format=txt
{
  "query": """
     SELECT MONTH_OF_YEAR(timestamp), OriginCityName, DestCityName FROM flights WHERE FlightTimeHour > 1 AND MONTH_OF_YEAR(timestamp) > 2 ORDER BY FlightTimeHour DESC LIMIT 10
    """
}

显示结果是：

MONTH_OF_YEAR(timestamp)|OriginCityName | DestCityName
------------------------+---------------+---------------
4                       |Chicago        |Oslo
4                       |Osaka          |Spokane
4                       |Quito          |Tucson
4                       |Shanghai       |Stockholm
5                       |Tokyo          |Venice
5                       |Tokyo          |Venice
5                       |Tokyo          |Venice
5                       |Buenos Aires   |Treviso
5                       |Amsterdam      |Birmingham
5                       |Edmonton       |Milan

这些功能通常需要在Elasticsearch中运用Painless变形才能达到等效的效果，而SQL的功能声明避免任何脚本编写。还要注意我们如何在WHERE和SELECT子句中使用该函数。 WHERE子句组件被下推到Elasticsearch，因为它影响结果计数。 SELECT函数由演示中的服务器端插件处理。

请注意，可用功能列表可通过“SHOW FUNCTIONS”检索

sql> SHOW FUNCTIONS;
      name       |     type
-----------------+---------------
AVG              |AGGREGATE
COUNT            |AGGREGATE
FIRST            |AGGREGATE
FIRST_VALUE      |AGGREGATE
LAST             |AGGREGATE
LAST_VALUE       |AGGREGATE
MAX              |AGGREGATE
 ...

将其与我们之前的数学能力相结合，我们可以开始制定查询，对于大多数DSL用户来说，查询将非常复杂。

“找出最快的2个航班（速度）的距离和平均速度，这些航班在星期一，星期二或星期三上午9点至11点之间离开，并且距离超过500公里。将距离和速度四舍五入到最接近的整数。如果速度相等，请先显示最长的时间。”

首先我们在上面的DESCRIBE kibana_sample_data_flights命令的输出中，我们可以看到FlightTimeHour是一个keyword。这个显然是不对的，因为它是一个数值。也许在最初的设计时这么想的。我们需要把这个字段改为float类型的数据。

PUT flight1
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "AvgTicketPrice": {
        "type": "float"
      },
      "Cancelled": {
        "type": "boolean"
      },
      "Carrier": {
        "type": "keyword"
      },
      "Dest": {
        "type": "keyword"
      },
      "DestAirportID": {
        "type": "keyword"
      },
      "DestCityName": {
        "type": "keyword"
      },
      "DestCountry": {
        "type": "keyword"
      },
      "DestLocation": {
        "type": "geo_point"
      },
      "DestRegion": {
        "type": "keyword"
      },
      "DestWeather": {
        "type": "keyword"
      },
      "DistanceKilometers": {
        "type": "float"
      },
      "DistanceMiles": {
        "type": "float"
      },
      "FlightDelay": {
        "type": "boolean"
      },
      "FlightDelayMin": {
        "type": "integer"
      },
      "FlightDelayType": {
        "type": "keyword"
      },
      "FlightNum": {
        "type": "keyword"
      },
      "FlightTimeHour": {
        "type": "float"
      },
      "FlightTimeMin": {
        "type": "float"
      },
      "Origin": {
        "type": "keyword"
      },
      "OriginAirportID": {
        "type": "keyword"
      },
      "OriginCityName": {
        "type": "keyword"
      },
      "OriginCountry": {
        "type": "keyword"
      },
      "OriginLocation": {
        "type": "geo_point"
      },
      "OriginRegion": {
        "type": "keyword"
      },
      "OriginWeather": {
        "type": "keyword"
      },
      "dayOfWeek": {
        "type": "integer"
      },
      "timestamp": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

我们需要reindex这个索引。

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "flights"
  },
  "dest": {
    "index": "flight1"
  }
}

那么现在flight1的数据中，FlightTimeHour字段将会是一个float的类型。我们再次重新设置alias为flights:

POST _aliases
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "flight1",
        "alias": "flights"
      }
    },
    {
      "remove": {
        "index": "kibana_sample_data_flights",
        "alias": "flights"
      }
    }
  ]
}

那么现在flights将是指向flight1的一个alias。

我们使用如下的SQL语句来查询：

sql> SELECT timestamp, FlightNum, OriginCityName, DestCityName, ROUND(DistanceMiles) AS distance, ROUND(DistanceMiles/FlightTimeHour) AS speed, DAY_OF_WEEK(timestamp) AS day_of_week FROM flights WHERE DAY_OF_WEEK(timestamp) >= 0 AND DAY_OF_WEEK(timestamp) <= 2 AND HOUR_OF_DAY(timestamp) >=9 AND HOUR_OF_DAY(timestamp) <= 10 ORDER BY speed DESC, distance DESC LIMIT 2;
       timestamp        |   FlightNum   |OriginCityName | DestCityName  |   distance    |     speed     |  day_of_week
------------------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------
2020-05-17T10:53:52.000Z|LAJSKLT        |Guangzhou      |Lima           |11398.0        |783.0          |1
2020-04-27T09:30:39.000Z|VLUDO2H        |Buenos Aires   |Moscow         |8377.0         |783.0          |2

一个相当复杂且奇怪的问题，但希望您能明白这一点。还要注意我们如何创建字段别名并在ORDER BY子句中引用它们。

还要注意，不需要在SELECT子句中指定WHERE和ORDER BY中使用的所有字段。这可能与您过去使用的SQL实现不同。例如，以下内容完全正确：

POST /_sql
{
  "query":"SELECT timestamp, FlightNum FROM flights WHERE AvgTicketPrice > 500 ORDER BY AvgTicketPrice"
}

它显示：

{
  "columns" : [
    {
      "name" : "timestamp",
      "type" : "datetime"
    },
    {
      "name" : "FlightNum",
      "type" : "text"
    }
  ],
  "rows" : [
    [
      "2020-04-26T09:04:20.000Z",
      "QG5DXD3"
    ],
    [
      "2020-05-02T23:18:27.000Z",
      "NXA71BT"
    ],
    [
      "2020-04-17T01:55:18.000Z",
      "VU8K9DM"
    ],
    [
      "2020-04-24T08:46:45.000Z",
      "UM8IKF8"
    ],
...
]

将SQL查询转换为DSL

我们都曾尝试过要在Elasticsearch DSL中表达的SQL查询，或者想知道它是否是最佳的。新SQL接口的引人注目的功能之一是它能够协助Elasticsearch的新采用者解决此类问题。使用REST接口，我们只需将/translate附加到“sql”端点，即可获取驱动程序将发出的Elasticsearch查询。

让我们考虑一下以前的一些查询：

POST /_sql
{
  "query":"SELECT timestamp, FlightNum FROM flights WHERE AvgTicketPrice > 500 ORDER BY AvgTicketPrice"
}

对于任何有经验的Elasticsearch用户，等效的DSL都应该是显而易见的：

{
  "columns" : [
    {
      "name" : "timestamp",
      "type" : "datetime"
    },
    {
      "name" : "FlightNum",
      "type" : "text"
    }
  ],
  "rows" : [
    [
      "2020-04-26T09:04:20.000Z",
      "QG5DXD3"
    ],
    [
      "2020-05-02T23:18:27.000Z",
      "NXA71BT"
    ],
    [
      "2020-04-17T01:55:18.000Z",
      "VU8K9DM"
    ],
    [
      "2020-04-24T08:46:45.000Z",
      "UM8IKF8"
    ],
...
]

WHERE子句将按您期望的那样转换为range和term查询。请注意，子字段的OriginCountry.keyword变体如何用于与父代OriginCountry（文本类型）的精确匹配。不需要用户知道基础映射的行为差异-正确的字段类型将会被自动选择。有趣的是，该接口尝试通过在_source上使用docvalue_fields来优化检索性能，例如适用于启用了doc值的确切类型（数字，日期，关键字）。我们可以依靠Elasticsearch SQL为指定的查询生成最佳的DSL。

现在考虑我们上次使用的最复杂的查询：

POST /_sql/translate
{
  "query": "SELECT OriginCityName, DestCityName FROM flights WHERE FlightTimeHour > 5 AND OriginCountry='US' ORDER BY FlightTimeHour DESC LIMIT 10"
}

上面的响应为：

{
  "size" : 10,
  "query" : {
    "bool" : {
      "must" : [
        {
          "range" : {
            "FlightTimeHour" : {
              "from" : 5,
              "to" : null,
              "include_lower" : false,
              "include_upper" : false,
              "boost" : 1.0
            }
          }
        },
        {
          "term" : {
            "OriginCountry.keyword" : {
              "value" : "US",
              "boost" : 1.0
            }
          }
        }
      ],
      "adjust_pure_negative" : true,
      "boost" : 1.0
    }
  },
  "_source" : {
    "includes" : [
      "OriginCityName",
      "DestCityName"
    ],
    "excludes" : [ ]
  },
  "sort" : [
    {
      "FlightTimeHour" : {
        "order" : "desc",
        "missing" : "_first",
        "unmapped_type" : "float"
      }
    }
  ]
}

是不是觉得非常复杂啊？

我们的WHERE和ORDER BY子句已转换为 painless 脚本，并在Elasticsearch提供的排序和脚本查询中使用。这些脚本甚至被参数化以避免编译并利用脚本缓存。

附带说明一下，尽管以上内容代表了SQL语句的最佳翻译，但并不代表解决更广泛问题的最佳解决方案。实际上，我们希望在索引时间对文档中的星期几，一天中的小时和速度进行编码，因此可以只使用简单的范围查询。这可能比使用painless 脚本解决此特定问题的性能更高。实际上，由于这些原因，其中的某些字段实际上甚至已经存在于文档中。这是用户应注意的常见主题：尽管我们可以依靠Elasticsearch SQL实现为我们提供最佳翻译，但它只能利用查询中指定的字段，因此不一定能为更大的问题查询提供最佳解决方案。为了实现最佳方法，需要考虑基础平台的优势，而_translate API可能是此过程的第一步。

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如何用你最熟悉的 SQL 来查询 Elasticsearch 中的数据？

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