为什么查询ElasticSearch用SQL代替DSL

这篇文章主要讲解了“为什么查询ElasticSearch用SQL代替DSL”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“为什么查询ElasticSearch用SQL代替DSL”吧！

SQL REST API

在Kibana Console中输入：

POST /_sql?format=txt {   "query": "SELECT * FROM library ORDER BY page_count DESC LIMIT 5" }

将上述SQL替换为你自己的SQL语句，即可。返回格式如下：

    author      |        name        |  page_count   | release_date -----------------+--------------------+---------------+------------------------ Peter F. Hamilton|Pandora's Star      |768            |2004-03-02T00:00:00.000Z Vernor Vinge     |A Fire Upon the Deep|613            |1992-06-01T00:00:00.000Z Frank Herbert    |Dune                |604            |1965-06-01T00:00:00.000Z

SQL CLI

elasticsearch-sql-cli是安装ES时bin目录的一个脚本文件，也可单独下载。我们在ES目录运行

./bin/elasticsearch-sql-cli https://some.server:9200

输入sql即可查询

sql> SELECT * FROM library WHERE page_count > 500 ORDER BY page_count DESC;      author      |        name        |  page_count   | release_date -----------------+--------------------+---------------+--------------- Peter F. Hamilton|Pandora's Star      |768            |1078185600000 Vernor Vinge     |A Fire Upon the Deep|613            |707356800000 Frank Herbert    |Dune                |604            |-144720000000

SQL To DSL

在Kibana输入：

POST /_sql/translate {   "query": "SELECT * FROM library ORDER BY page_count DESC",   "fetch_size": 10 }

即可得到转化后的DSL query:

{   "size": 10,   "docvalue_fields": [     {       "field": "release_date",       "format": "epoch_millis"     }   ],   "_source": {     "includes": [       "author",       "name",       "page_count"     ],     "excludes": []   },   "sort": [     {       "page_count": {         "order": "desc",         "missing": "_first",         "unmapped_type": "short"       }     }   ] }

因为查询相关的语句已经生成，我们只需要在这个基础上适当修改或不修改就可以愉快使用DSL了。

下面我们详细介绍下ES SQL 支持的SQL语句 和 如何避免错误使用。

首先需要了解下ES SQL支持的SQL语句中，SQL术语和ES术语的对应关系：

ES SQL的语法支持大多遵循ANSI SQL标准，支持的SQL语句有DML查询和部分DDL查询。

DDL查询如：DESCRIBE table,SHOW COLUMNS IN  table略显鸡肋，我们主要看下对SELECT,Function的DML查询支持。

SELECT

语法结构如下：

SELECT [TOP [ count ] ] 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 ] [, ...] ) ) ]

表示从0-N个表中获取行数据。SQL的执行顺序为：

1. 鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区

2. 获取所有 FROM中的关键词，确定表名。

3. 如果有WHERE条件，过滤掉所有不符合的行。

4. 如果有GROUP BY条件，则分组聚合;如果有HAVING条件，则过滤聚合的结果。

5. 上一步得到的结果经过select_expr运算，确定具体返回的数据。

6. 如果有 ORDER BY条件，会对返回的数据排序。

7. 如果有 LIMIT or TOP条件，会返回上一步结果的子集。

与常用的SQL有两点不同，ES SQL 支持TOP [ count ]和PIVOT ( aggregation_expr FOR column IN (  value [ [ AS ] alias ] [, ...] ) )子句。

TOP [ count ] ：如SELECT TOP 2 first_name FROM emp表示最多返回两条数据，不可与LIMIT条件共用。

PIVOT子句会对其聚合条件得到的结果进行行转列，进一步运算。这个我是没用过，不做介绍。

FUNCTION

基于上面的SQL我们其实已经能有过滤，聚合，排序，分页功能的SQL了。但是我们需要进一步了解ES  SQL中FUNCTION的支持，才能写出丰富的具有全文搜索，聚合，分组功能的SQL。

使用SHOW FUNCTIONS 可列举出支持的函数名称和所属类型。

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

我们主要看下聚合，分组，全文搜索相关的常用函数。

全文匹配函数

MATCH：相当于DSL中的match and multi_match查询。

MATCH(     field_exp,       --字段名称     constant_exp,       --字段的匹配值     [, options])       --可选项

使用举例：

SELECT author, name FROM library WHERE MATCH(author, 'frank');      author     |       name ---------------+------------------- Frank Herbert  |Dune Frank Herbert  |Dune Messiah SELECT author, name, SCORE() FROM library WHERE MATCH('author^2,name^5', 'frank dune');      author     |       name        |    SCORE() ---------------+-------------------+--------------- Frank Herbert  |Dune               |11.443176 Frank Herbert  |Dune Messiah       |9.446629

QUERY：相当于DSL中的 query_string 查询。

QUERY(     constant_exp      --匹配值表达式     [, options])       --可选项

使用举例：

SELECT author, name, page_count, SCORE() FROM library WHERE QUERY('_exists_:"author" AND page_count:>200 AND (name:/star.*/ OR name:duna~)');        author      |       name        |  page_count   |    SCORE() ------------------+-------------------+---------------+--------------- Frank Herbert     |Dune               |604            |3.7164764 Frank Herbert     |Dune Messiah       |331            |3.4169943

SCORE()：返回输入数据和返回数据的相关度relevance.

使用举例：

SELECT SCORE(), * FROM library WHERE MATCH(name, 'dune') ORDER BY SCORE() DESC;      SCORE()    |    author     |       name        |  page_count   |    release_date ---------------+---------------+-------------------+---------------+-------------------- 2.2886353      |Frank Herbert  |Dune               |604            |1965-06-01T00:00:00Z 1.8893257      |Frank Herbert  |Dune Messiah       |331            |1969-10-15T00:00:00Z

聚合函数

AVG(numeric_field) ：计算数字类型的字段的平均值。

SELECT AVG(salary) AS avg FROM emp;

COUNT(expression)：返回输入数据的总数，包括COUNT()时field_name对应的值为null的数据。

COUNT(ALL field_name)：返回输入数据的总数，不包括field_name对应的值为null的数据。

COUNT(DISTINCT field_name)：返回输入数据中field_name对应的值不为null的总数。

SUM(field_name)：返回输入数据中数字字段field_name对应的值的总和。

MIN(field_name)：返回输入数据中数字字段field_name对应的值的最小值。

MAX(field_name)：返回输入数据中数字字段field_name对应的值的最大值。

分组函数

这里的分组函数是对应DSL中的bucket分组。

HISTOGRAM：语法如下：

HISTOGRAM(            numeric_exp,    --数字表达式，通常是一个field_name            numeric_interval    --数字的区间值 )  HISTOGRAM(            date_exp,      --date/time表达式，通常是一个field_name            date_time_interval      --date/time的区间值 )

如下返回每年1月1号凌晨出生的数据:

ELECT HISTOGRAM(birth_date, INTERVAL 1 YEAR) AS h, COUNT(*) AS c FROM emp GROUP BY h;              h            |       c ------------------------+--------------- null                    |10 1952-01-01T00:00:00.000Z|8 1953-01-01T00:00:00.000Z|11 1954-01-01T00:00:00.000Z|8 1955-01-01T00:00:00.000Z|4 1956-01-01T00:00:00.000Z|5 1957-01-01T00:00:00.000Z|4 1958-01-01T00:00:00.000Z|7 1959-01-01T00:00:00.000Z|9 1960-01-01T00:00:00.000Z|8 1961-01-01T00:00:00.000Z|8 1962-01-01T00:00:00.000Z|6 1963-01-01T00:00:00.000Z|7 1964-01-01T00:00:00.000Z|4 1965-01-01T00:00:00.000Z|1

ES SQL局限性

因为ES SQL和ES DSL在功能上并非完全匹配，官方文档提到的SQL局限性有：

大的查询可能抛ParsingException

在解析阶段，极大的查询会占用过多的内存，在这种情况下，Elasticsearch SQL引擎将中止解析并抛出错误。

nested类型字段的表示方法

SQL中不支持nested类型的字段，只能使用

[nested_field_name].[sub_field_name]

这种形式来引用内嵌子字段。

使用举例：

SELECT dep.dep_name.keyword FROM test_emp GROUP BY languages;

nested类型字段不能用在where 和 order by 的Scalar函数上

如以下SQL都是错误的

SELECT * FROM test_emp WHERE LENGTH(dep.dep_name.keyword) > 5;  SELECT * FROM test_emp ORDER BY YEAR(dep.start_date);

不支持多个nested字段的同时查询

如嵌套字段nested_A和nested_B无法同时使用。

nested内层字段分页限制

当分页查询有nested字段时，分页结果可能不正确。这是因为：ES中的分页查询发生在Root nested  document上，而不是它的内层字段上。

keyword类型的字段不支持normalizer

不支持数组类型的字段

这是因为在SQL中一个field只对应一个值，这种情况下我们可以使用上面介绍的 SQL To DSL的API  转化为DSL语句，用DSL查询就好了。

聚合排序的限制

• 排序字段必须是聚合桶中的字段，ES SQL  CLI突破了这种限制，但上限不能超过512行，否则在sorting阶段会抛异常。推荐搭配Limit子句使用，如：

SELECT * FROM test GROUP BY age ORDER BY COUNT(*) LIMIT 100;

聚合排序的排序条件不支持Scalar函数或者简单的操作符运算。聚合后的复杂字段(比如包含聚合函数)也是不能用在排序条件上的。

以下是错误例子：

SELECT age, ROUND(AVG(salary)) AS avg FROM test GROUP BY age ORDER BY avg;  SELECT age, MAX(salary) - MIN(salary) AS diff FROM test GROUP BY age ORDER BY diff;

子查询的限制

子查询中包含GROUP BY or HAVING 或者比SELECT X FROM (SELECT ...) WHERE  [simple_condition]这种结构复杂，都是可能执行不成功的。

TIME 数据类型的字段不支持GROUP BY条件和HISTOGRAM函数

如以下查询是错误的：

SELECT count(*) FROM test GROUP BY CAST(date_created AS TIME);  SELECT HISTOGRAM(CAST(birth_date AS TIME), INTERVAL '10' MINUTES) as h, COUNT(*) FROM t GROUP BY h

但是将TIME类型的字段包装为Scalar函数返回是支持GROUP BY的，如：

SELECT count(*) FROM test GROUP BY MINUTE((CAST(date_created AS TIME));

返回字段的限制

如果一个字段不在source中存储，是无法查询到的。keyword, date, scaled_float, geo_point,  geo_shape这些类型的字段不受这种限制，因为他们不是从_source中返回，而是从docvalue_fields中返回。

感谢各位的阅读，以上就是“为什么查询ElasticSearch用SQL代替DSL”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对为什么查询ElasticSearch用SQL代替DSL这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！