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一、基本概念

Elasticsearch是一个基于Lucene的开源、分布式、RESTful搜索引擎。它提供了全文搜索、结构化搜索、分析以及分布式索引等功能。Elasticsearch SQL是Elasticsearch的扩展功能，允许用户使用SQL语法查询Elasticsearch数据。通过SQL接口，开发者可以利用熟悉的SQL语言，编写更直观、更易懂的查询，并且避免对大量复杂的原生REST请求的编写。

二、主要功能和优势

1. 易用性：使用熟悉的SQL语法，降低了学习成本。
2. 灵活性：支持复杂的查询和聚合操作。
3. 性能：Elasticsearch本身的分布式架构和高效查询引擎保证了查询性能。
4. 集成性：通过JDBC驱动，可以与各种SQL工具和应用程序集成。

Elasticsearch SQL特点

1. 本地集成
Elasticsearch SQL是专门为Elasticsearch构建的。每个SQL查询都根据底层存储对相关节点有效执行。
2. 没有额外的要求
不依赖其他的硬件、进程、运行时库，Elasticsearch SQL可以直接运行在Elasticsearch集群上
3. 轻量且高效
像SQL那样简洁、高效地完成查询

三、启用和使用SQL功能

要在Elasticsearch中启用和使用SQL功能，你需要安装X-Pack插件。X-Pack插件包含了许多扩展功能，包括SQL接口。安装完成后，需要在Elasticsearch配置文件中启用X-Pack插件，并重启Elasticsearch服务。

# 安装X-Pack插件
./bin/elasticsearch-plugin install x-pack# 启用X-Pack插件
# 在elasticsearch.yml配置文件中添加以下配置
xpack.sql.enabled: true

在启用SQL功能后，你可以通过REST API、命令行工具或JDBC驱动来执行SQL查询。Elasticsearch SQL的语法与标准的SQL语法非常相似，支持SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY等常见SQL语句。

四、Elasticsearch SQL的使用

4.1 语法

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 ] [, ...] ) ) ]

目前FROM只支持单表

4.2 sql查询

# 使用curl命令查询
curl -X GET "localhost:9200/_sql?format=txt" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"query": "SELECT * FROM indexName WHERE age > 30"
}'

format=txt 是指查询返回结果的数据格式

4.3 将SQL转换为DSL

GET /_sql/translate
{
"query":"SELECT * FROM es_order limit 1"
}

结果如下：

{"size" : 1,"_source" : {"includes" : ["id","orderNo","orderTime"],"excludes" : [ ]},"docvalue_fields" : [{"field" : "id"},{"field" : "orderNo"},{"field" : "orderTime"}],"sort" : [{"_doc" : {"order" : "asc"}}]
}

4.4 全文检索

当使用MATCH或QUERY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函数

MATCH(field_exp,   constant_exp [, options]) 
field_exp：匹配字段
constant_exp：匹配常量表达式

用法:

GET /_sql?format=txt
{
"query":"select * from es_order where MATCH(address, '武汉') or MATCH(productType, '手机') limit 10"
}

QUERY()

使用QUERY函数查询address中包含Street的记录。

POST /_sql?format=txt
{
"query":"select id,orderNo,name,address,SCORE()  from es_order where QUERY('address: 武汉') limit 10"
}

4.5 分组统计

GET /_sql?format=txt
{
"query":"select city, count(*) as age_cnt from es_order group by city"
}

这种方式要更加直观、简洁。

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1000的信息，查询语句如下。

POST /_sql?format=txt
{"query":"select city, count(*) as age_cnt from es_order group by city having count(*) > 1000"
}

ORDER BY
使用ORDER BY语句对数据进行排序，比如按照统计字段从高到低排序，查询语句如下。

POST /_sql?format=txt
{"query":"select city, count(*) cc as age_cnt from es_order group by city having count(*) > 1000 order by cc "
}

注意: 目前Elasticsearch SQL还存在一些限制。例如：不支持JOIN、不支持较复杂的子查询。所以，有一些相对复杂一些的功能，还得借助于DSL方式来实现

4.6 DESCRIBE

使用DESCRIBE语句查看索引中有哪些字段，比如查看es_order索引的字段，查询语句如下。

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

4.7 SHOW TABLES

使用SHOW TABLES查看所有的索引

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

4.8 查询支持的函数

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。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%'"
}

五、适用场景及潜在限制

Elasticsearch SQL适用于需要对大量数据进行复杂查询的场景，如数据分析、报表生成、数据探索等。然而，由于SQL查询的复杂性，它可能不适用于所有场景。例如，对于需要高并发、低延迟的场景，原生REST查询可能更合适。

此外，虽然Elasticsearch SQL提供了SQL接口，但它并不是完全兼容SQL。例如，它不支持所有的SQL函数和特性。因此，在使用Elasticsearch SQL时，需要了解它的限制，并根据实际情况选择使用。

总结来说，Elasticsearch SQL提供了一种直观、易用的方式查询Elasticsearch数据。它允许开发者利用熟悉的SQL语言，编写更直观、更易懂的查询，并避免对大量复杂的原生REST请求的编写。然而，它的适用场景和性能特点需要在实际使用中仔细考虑。

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