怎么用SQL代替DSL

这篇文章主要为大家展示了“怎么用sql代替DSL”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“怎么用SQL代替DSL”这篇文章吧。

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            |2004-03-02T00:00:00.000ZVernor Vinge     |A Fire Upon the Deep|613            |1992-06-01T00:00:00.000ZFrank 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            |1078185600000Vernor Vinge     |A Fire Upon the Deep|613            |707356800000Frank 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. 获取所有 FROM中的关键词，确定表名。

2. 如果有WHERE条件，过滤掉所有不符合的行。

3. 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。

4. 上一步得到的结果经过select_expr运算，确定具体返回的数据。

5. 如果有 ORDER BY条件，会对返回的数据排序。

6. 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              |AGGREGATECOUNT            |AGGREGATEFIRST            |AGGREGATEFIRST_VALUE      |AGGREGATELAST             |AGGREGATELAST_VALUE       |AGGREGATEMAX              |AGGREGATEMIN              |AGGREGATESUM              |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  |DuneFrank Herbert  |Dune MessiahSELECT author, name, SCORE() FROM library WHERE MATCH('author^2,name^5', 'frank dune');    author     |       name        |    SCORE()---------------+-------------------+---------------Frank Herbert  |Dune               |11.443176Frank 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            |3.7164764Frank 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            |1965-06-01T00:00:00Z1.8893257      |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                    |101952-01-01T00:00:00.000Z|81953-01-01T00:00:00.000Z|111954-01-01T00:00:00.000Z|81955-01-01T00:00:00.000Z|41956-01-01T00:00:00.000Z|51957-01-01T00:00:00.000Z|41958-01-01T00:00:00.000Z|71959-01-01T00:00:00.000Z|91960-01-01T00:00:00.000Z|81961-01-01T00:00:00.000Z|81962-01-01T00:00:00.000Z|61963-01-01T00:00:00.000Z|71964-01-01T00:00:00.000Z|41965-01-01T00:00:00.000Z|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。

以上是“怎么用SQL代替DSL”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注编程网精选频道！