简介

Elasticsearch 是当前最流行的搜索引擎，具有快速查询和优秀的性能。尽管如此，许多用户反映其查询语法 Query DSL（领域特定语言）难以掌握。今天，我将分享一种使用 SQL 查询 Elasticsearch 的方法。

例如，下面是一个 Elasticsearch 的查询示例：

GET /my_index/_search{  "query": {    "bool": {      "must": [        { "match": { "title": "example" } },        {          "bool": {            "should": [              { "term": { "category": "electronics" } },              { "term": { "category": "gadgets" } }            ]          }        }      ],      "filter": {        "range": {          "price": { "gte": 30, "lte": 150 }        }      }    }  },  "aggs": {    "average_price_per_category": {      "terms": {        "field": "category",        "size": 5      },      "aggs": {        "average_price": {          "avg": {            "field": "price"          }        }      }    }  }}

这个查询使用了 bool 查询来组合多个条件，包括 must、should 和 filter。同时，它也包含了聚合（aggs）来计算不同类别的平均价格。对于业务查询来说，这种方式有点复杂，尤其是对新手来说容易出错。

相比之下，使用 MySQL 查询则显得简洁明了：

SELECT title, category, price FROM my_index WHERE title = 'example' AND (category = 'electronics' OR category = 'gadgets') AND price BETWEEN 30 AND 150 GROUP BY category ORDER BY AVG(price) DESC LIMIT 5;

MySQL 的查询语法直观且易于理解，这使得后续维护变得更加简单。为了提高用户体验，Elasticsearch 从 6.3.0 版本开始支持 SQL 查询，这无疑是个好消息。

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准备环境

首先，下载并安装 Elasticsearch，确保运行环境为 JDK，版本需要在 6.3.0 以上。建议同时下载 Kibana，方便后续操作。

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实操步骤

创建索引

创建一个索引 my_index：

PUT /my_index{  "mappings": {    "properties": {      "title": { "type": "text" },      "category": { "type": "keyword" },      "price": { "type": "float" }    }  }}

插入数据

插入一些示例数据：

POST /my_index/_doc/1{  "title": "Elasticsearch Guide",  "category": "electronics",  "price": 99.99}
POST /my_index/_doc/2{  "title": "Smart Gadget",  "category": "gadgets",  "price": 45.00}
POST /my_index/_doc/3{  "title": "Kibana Insights",  "category": "electronics",  "price": 75.50}

查询所有数据

使用 DSL 查询所有数据：

GET /my_index/_search{  }

使用 SQL 查询

通过 SQL 语法查询数据：

POST /_sql?format=txt{  "query": "SELECT * FROM my_index"}

返回结果类似数据库表格形式，显得更为清晰。

常见 SQL 查询示例

分页查询

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

排序查询

POST /_sql?format=txt{  "query": "SELECT * FROM my_index ORDER BY price DESC"}

分组查询

POST /_sql?format=txt{  "query": "SELECT category, COUNT(1) FROM my_index GROUP BY category"}

求和查询

POST /_sql?format=txt{  "query": "SELECT SUM(price) FROM my_index"}

条件查询

POST /_sql?format=txt{  "query": "SELECT * FROM my_index WHERE price = '45.00'"}

处理时间字段

插入带时间数据的记录：

POST /my_index/_doc/4{  "title": "Advanced Elasticsearch",  "category": "electronics",  "price": 60.00,  "create_date": "2023-11-01T12:00:00.123"}

进行时间格式化查询：

POST /_sql?format=txt{  "query": "SELECT title, DATETIME_FORMAT(create_date, 'YYYY-MM-dd') AS date FROM my_index WHERE category = 'electronics'"}

字符串操作

字符串拆分示例：

POST /_sql?format=txt{  "query": "SELECT SUBSTRING(category, 1, 3) AS SubstringValue FROM my_index"}

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总结

使用 Elasticsearch SQL 查询的优点包括：

简单易学：熟悉 SQL 的开发人员可以轻松上手。

易于使用：相比 Query DSL，SQL 语法更加直观。

可读性强：SQL 查询结构清晰，便于理解。

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ITPub博客

像MySQL一样查询Elasticsearch，简单易懂，轻松上手