玩转 Elasticsearch 的 SQL 功能

作者：Medcl

链接：

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最近发布的 Elasticsearch 6.3 包含了大家期待已久的 SQL 特性，今天给大家介绍一下具体的使用方法。

首先看看接口的支持情况

目前支持的 SQL 只能进行数据的查询只读操作，不能进行数据的修改，所以我们的数据插入还是要走之前的常规索引接口。

目前 Elasticsearch 的支持 SQL 命令只有以下几个：

我们分别来看一下各自怎么用，以及有什么效果吧，自己也可以动手试一下，看看。

首先，我们创建一条数据：

RESTful 下调用 SQL

在 ES 里面执行 SQL 语句，有三种方式，第一种是 RESTful 方式，第二种是 SQL-CLI 命令行工具，第三种是通过 JDBC 来连接 ES，执行的 SQL 语句其实都一样，我们先以 RESTful 方式来说明用法。

RESTful 的语法如下：

因为 SQL 特性是 xpack 的免费功能，所以是在 _xpack 这个路径下面，我们只需要把 SQL 语句传给 query 字段就行了，注意最后面不要加上 ; 结尾，注意是不要！

我们执行上面的语句，查询返回的结果如下：

ES 俨然已经变成 SQL 数据库了，我们再看看如何获取所有的索引列表：

返回如下：

有点多，我们可以按名称过滤，如 twitt 开头的索引，注意通配符只支持 %和 _，分别表示多个和单个字符（什么，不记得了，回去翻数据库的书去！）：

上面返回的结果都是：

如果要查看该索引的字段和元数据，如下：

返回：

都是动态生成的字段，包含了 .keyword 字段。 还能使用下面的命令来查看，主要是兼容 SQL 语法。

另外，如果不记得 ES 支持哪些函数，只需要执行下面的命令，即可得到完整列表：

返回结果如下，也就是当前6.3版本支持的所有函数，如下：

同样支持通配符进行过滤：

结果：

那如果要进行模糊搜索呢，Elasticsearch 的搜索能力大家都知道，强！在 SQL 里面，可以用 match 关键字来写，如下：

最后，还能试试 SELECT 里面的一些其他操作，如过滤，别名，如下：

结果如下：

或是分组和函数计算：

结果如下：

SQL-CLI 下的使用

上面的例子基本上把 SQL 的基本命令都介绍了一遍，很多情况下，用 RESTful 可能不是很方便，那么可以试试用 CLI 命令行工具来执行 SQL 语句，妥妥的 SQL 操作体验。

切换到命令行下，启动 cli 程序即可进入命令行交互提示界面，如下：

当你看到一个硕大的创口贴，表示 SQL 命令行已经准备就绪了，查看一下索引列表，不，数据表的列表：

[attach]2546[/attach]

各种操作妥妥的，上面已经测试过的命令就不在这里重复了，只是体验不一样罢了。

如果要连接远程的 ES 服务器，只需要启动命令行工具的时候，指定服务器地址，如果有加密，指定 keystone 文件，完整的帮助如下:

JDBC 对接

JDBC 对接的能力，让我们可以与各个 SQL 生态系统打通，利用众多现成的基于 SQL 之上的工具来使用 Elasticsearch，我们以两个工具来举例。

和其他数据库一样，要使用 JDBC，要下载该数据库的 JDBC 的驱动，我们打开： https://www.elastic.co/downloads/jdbc-client

只有一个 zip 包下载链接，下载即可。

然后，我们这里使用 DbVisualizer 来连接 ES 进行操作，这是一个数据库的操作和分析工具，DbVisualizer 下载地址是：https://www.dbvis.com/。

下载安装启动之后的程序主界面如下图：

我们如果要使用 ES 作为数据源，我们第一件事需要把 ES 的 JDBC 驱动添加到 DbVisualizer 的已知驱动里面。我们打开 DbVisualizer 的菜单【Tools】-> 【Driver Manager】，打开如下设置窗口：

点击绿色的加号按钮，新增一个名为 Elasticsearch-SQL 的驱动，url format 设置成 jdbc:es:，如下图：

然后点击上图黄色的文件夹按钮，添加我们刚刚下载好且解压之后的所有 jar 文件，如下：

添加完成之后，如下图：

就可以关闭这个 JDBC 驱动的管理窗口了。下面我们来连接到 ES 数据库。

选择主程序左侧的新建连接图标，打开向导，如下:

选择刚刚加入的 Elasticsearch-SQL 驱动:

设置连接字符串，此处没有登录信息，如果有可以对应的填上：

点击 Connect，即可连接到 ES，左侧导航可以展开看到对应的 ES 索引信息：

同样可以查看相应的库表结果和具体的数据：

用他自带的工具执行 SQL 也是不在话下：

同理，各种 ETL 工具和基于 SQL 的 BI 和可视化分析工具都能把 Elasticsearch 当做 SQL 数据库来连接获取数据了。

最后一个小贴士，如果你的索引名称包含横线，如 logstash-201811，只需要做一个用双引号包含，对双引号进行转义即可，如下：

关于 SQL 操作的文档在这里：

• https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/sql-jdbc.html

Enjoy!

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