最近發佈的 Elasticsearch 6.3 包含了大家期待已久的 SQL 特性，今天給大家介紹一下具體的使用方法。
首先看看接口的支持情況
目前支持的 SQL 只能進行數據的查詢只讀操作，不能進行數據的修改，所以我們的數據插入還是要走之前的常規索引接口。
目前 Elasticsearch 的支持 SQL 命令只有以下幾個：
| 命令 | 說明 |
|---|---|
| DESC table | 用來描述索引的字段屬性 |
| SHOW COLUMNS | 功能同上，只是別名 |
| SHOW FUNCTIONS | 列出支持的函數列表，支持通配符？過濾 |
| SHOW TABLES | 返回索引列表 |
| SELECT .. FROM table_name WHERE .. GROUP BY .. HAVING .. ORDER BY .. LIMIT .. | 用來執行查詢的命令 |
我們分別來看一下各自怎麼用，以及有什麼效果吧，自己也可以動手試一下，看看。
首先，我們創建一條數據：
POST twitter/doc/
{
"name":"medcl",
"twitter":"sql is awesome",
"date":"2018-07-27",
"id":123
}RESTful下調用SQL
在 ES 裏面執行 SQL 語句，有三種方式，第一種是 RESTful 方式，第二種是 SQL-CLI 命令行工具，第三種是通過 JDBC 來連接 ES，執行的 SQL 語句其實都一樣，我們先以 RESTful 方式來說明用法。
RESTful 的語法如下：
POST /_xpack/sql?format=txt
{
"query": "SELECT * FROM twitter"
}因爲 SQL 特性是 xpack 的免費功能，所以是在 _xpack 這個路徑下面，我們只需要把 SQL 語句傳給 query 字段就行了，注意最後面不要加上 ; 結尾，注意是不要！
我們執行上面的語句，查詢返回的結果如下：
date | id | name | twitter
------------------------+---------------+---------------+---------------
2018-07-27T00:00:00.000Z|123 |medcl |sql is awesome ES 儼然已經變成 SQL 數據庫了，我們再看看如何獲取所有的索引列表：
POST /_xpack/sql?format=txt
{
"query": "SHOW tables"
}返回如下：
name | type
---------------------------------+---------------
.kibana |BASE TABLE
.monitoring-alerts-6 |BASE TABLE
.monitoring-es-6-2018.06.21 |BASE TABLE
.monitoring-es-6-2018.06.26 |BASE TABLE
.monitoring-es-6-2018.06.27 |BASE TABLE
.monitoring-kibana-6-2018.06.21 |BASE TABLE
.monitoring-kibana-6-2018.06.26 |BASE TABLE
.monitoring-kibana-6-2018.06.27 |BASE TABLE
.monitoring-logstash-6-2018.06.20|BASE TABLE
.reporting-2018.06.24 |BASE TABLE
.triggered_watches |BASE TABLE
.watcher-history-7-2018.06.20 |BASE TABLE
.watcher-history-7-2018.06.21 |BASE TABLE
.watcher-history-7-2018.06.26 |BASE TABLE
.watcher-history-7-2018.06.27 |BASE TABLE
.watches |BASE TABLE
apache_elastic_example |BASE TABLE
forum-mysql |BASE TABLE
twitter 有點多，我們可以按名稱過濾，如 twitt 開頭的索引，注意通配符只支持 %和 _，分別表示多個和單個字符（什麼，不記得了，回去翻數據庫的書去！）：
POST /_xpack/sql?format=txt
{
"query": "SHOW TABLES 'twit%'"
}
POST /_xpack/sql?format=txt
{
"query": "SHOW TABLES 'twitte_'"
}上面返回的結果都是：
name | type
---------------+---------------
twitter |BASE TABLE 如果要查看該索引的字段和元數據，如下：
POST /_xpack/sql?format=txt
{
"query": "DESC twitter"
}返回：
column | type
---------------+---------------
date |TIMESTAMP
id |BIGINT
name |VARCHAR
name.keyword |VARCHAR
twitter |VARCHAR
twitter.keyword|VARCHAR 都是動態生成的字段，包含了 .keyword 字段。 還能使用下面的命令來查看，主要是兼容 SQL 語法。
POST /_xpack/sql?format=txt
{
"query": "SHOW COLUMNS IN twitter"
}另外，如果不記得 ES 支持哪些函數，只需要執行下面的命令，即可得到完整列表：
SHOW FUNCTIONS返回結果如下，也就是當前6.3版本支持的所有函數，如下：
name | type
----------------+---------------
AVG |AGGREGATE
COUNT |AGGREGATE
MAX |AGGREGATE
MIN |AGGREGATE
SUM |AGGREGATE
STDDEV_POP |AGGREGATE
VAR_POP |AGGREGATE
PERCENTILE |AGGREGATE
PERCENTILE_RANK |AGGREGATE
SUM_OF_SQUARES |AGGREGATE
SKEWNESS |AGGREGATE
KURTOSIS |AGGREGATE
DAY_OF_MONTH |SCALAR
DAY |SCALAR
DOM |SCALAR
DAY_OF_WEEK |SCALAR
DOW |SCALAR
DAY_OF_YEAR |SCALAR
DOY |SCALAR
HOUR_OF_DAY |SCALAR
HOUR |SCALAR
MINUTE_OF_DAY |SCALAR
MINUTE_OF_HOUR |SCALAR
MINUTE |SCALAR
SECOND_OF_MINUTE|SCALAR
SECOND |SCALAR
MONTH_OF_YEAR |SCALAR
MONTH |SCALAR
YEAR |SCALAR
WEEK_OF_YEAR |SCALAR
WEEK |SCALAR
ABS |SCALAR
ACOS |SCALAR
ASIN |SCALAR
ATAN |SCALAR
ATAN2 |SCALAR
CBRT |SCALAR
CEIL |SCALAR
CEILING |SCALAR
COS |SCALAR
COSH |SCALAR
COT |SCALAR
DEGREES |SCALAR
E |SCALAR
EXP |SCALAR
EXPM1 |SCALAR
FLOOR |SCALAR
LOG |SCALAR
LOG10 |SCALAR
MOD |SCALAR
PI |SCALAR
POWER |SCALAR
RADIANS |SCALAR
RANDOM |SCALAR
RAND |SCALAR
ROUND |SCALAR
SIGN |SCALAR
SIGNUM |SCALAR
SIN |SCALAR
SINH |SCALAR
SQRT |SCALAR
TAN |SCALAR
SCORE |SCORE 同樣支持通配符進行過濾：
POST /_xpack/sql?format=txt
{
"query": "SHOW FUNCTIONS 'S__'"
}結果：
name | type
---------------+---------------
SUM |AGGREGATE
SIN |SCALAR 那如果要進行模糊搜索呢，Elasticsearch 的搜索能力大家都知道，強！在 SQL 裏面，可以用 match 關鍵字來寫，如下：
POST /_xpack/sql?format=txt
{
"query": "SELECT SCORE(), * FROM twitter WHERE match(twitter, 'sql is') ORDER BY id DESC"
}最後，還能試試 SELECT 裏面的一些其他操作，如過濾，別名，如下：
POST /_xpack/sql?format=txt
{
"query": "SELECT SCORE() as score,name as myname FROM twitter as mytable where name = 'medcl' OR name ='elastic' limit 5"
}結果如下：
score | myname
---------------+---------------
0.2876821 |medcl 或是分組和函數計算：
POST /_xpack/sql?format=txt
{
"query": "SELECT name,max(id) as max_id FROM twitter as mytable group by name limit 5"
}結果如下：
name | max_id
---------------+---------------
medcl |123.0 SQL-CLI下的使用
上面的例子基本上把 SQL 的基本命令都介紹了一遍，很多情況下，用 RESTful 可能不是很方便，那麼可以試試用 CLI 命令行工具來執行 SQL 語句，妥妥的 SQL 操作體驗。
切換到命令行下，啓動 cli 程序即可進入命令行交互提示界面，如下：
➜ elasticsearch-6.3.0 ./bin/elasticsearch-sql-cli
.sssssss.` .sssssss.
.:sXXXXXXXXXXo` `ohXXXXXXXXXho.
.yXXXXXXXXXXXXXXo` `oXXXXXXXXXXXXXXX-
.XXXXXXXXXXXXXXXXXXo` `oXXXXXXXXXXXXXXXXXX.
.XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo. .oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXh
.XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo``oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXy
`yXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX.
`oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`
`oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`
`oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`
`oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`
`oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`
.XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`
.oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`
`oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo` `odo`
`oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo` `oXXXXXo`
`oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo` `oXXXXXXXXXo`
`oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo` `oXXXXXXXXXXXXXo`
`yXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo` oXXXXXXXXXXXXXXXXX.
.XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo` `oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXy
.XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo` /XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
.XXXXXXXXXXXXXXXXXXo` `oXXXXXXXXXXXXXXXXXX-
-XXXXXXXXXXXXXXXo` `oXXXXXXXXXXXXXXXo`
.oXXXXXXXXXXXo` `oXXXXXXXXXXXo.
`.sshXXyso` SQL `.sshXhss.`
sql> 當你看到一個碩大的創口貼，表示 SQL 命令行已經準備就緒了，查看一下索引列表，不，數據表的列表：
[attach]2546[/attach]
各種操作妥妥的，上面已經測試過的命令就不在這裏重複了，只是體驗不一樣罷了。
如果要連接遠程的 ES 服務器，只需要啓動命令行工具的時候，指定服務器地址，如果有加密，指定 keystone 文件，完整的幫助如下:
➜ elasticsearch-6.3.0 ./bin/elasticsearch-sql-cli --help
Elasticsearch SQL CLI
Non-option arguments:
uri
Option Description
------ -----------
-c, --check <Boolean> Enable initial connection check on startup (default:
true)
-d, --debug Enable debug logging
-h, --help show help
-k, --keystore_location Location of a keystore to use when setting up SSL. If
specified then the CLI will prompt for a keystore
password. If specified when the uri isn't https then
an error is thrown.
-s, --silent show minimal output
-v, --verbose show verbose output JDBC 對接
JDBC 對接的能力，讓我們可以與各個 SQL 生態系統打通，利用衆多現成的基於 SQL 之上的工具來使用 Elasticsearch，我們以兩個工具來舉例。
和其他數據庫一樣，要使用 JDBC，要下載該數據庫的 JDBC 的驅動，我們打開： https://www.elastic.co/downloads/jdbc-client
只有一個 zip 包下載鏈接，下載即可。
然後，我們這裏使用 DbVisualizer 來連接 ES 進行操作，這是一個數據庫的操作和分析工具，DbVisualizer 下載地址是：https://www.dbvis.com/。
下載安裝啓動之後的程序主界面如下圖：
我們如果要使用 ES 作爲數據源，我們第一件事需要把 ES 的 JDBC 驅動添加到 DbVisualizer 的已知驅動裏面。我們打開 DbVisualizer 的菜單【Tools】-> 【Driver Manager】，打開如下設置窗口：
點擊綠色的加號按鈕，新增一個名爲 Elasticsearch-SQL 的驅動，url format 設置成 jdbc:es:，如下圖：
然後點擊上圖黃色的文件夾按鈕，添加我們剛剛下載好且解壓之後的所有 jar 文件，如下：
添加完成之後，如下圖：
就可以關閉這個 JDBC 驅動的管理窗口了。下面我們來連接到 ES 數據庫。
選擇主程序左側的新建連接圖標，打開向導，如下:
選擇剛剛加入的 Elasticsearch-SQL 驅動:
設置連接字符串，此處沒有登錄信息，如果有可以對應的填上：
點擊 Connect，即可連接到 ES，左側導航可以展開看到對應的 ES 索引信息：
同樣可以查看相應的庫表結果和具體的數據：
用他自帶的工具執行 SQL 也是不在話下：
同理，各種 ETL 工具和基於 SQL 的 BI 和可視化分析工具都能把 Elasticsearch 當做 SQL 數據庫來連接獲取數據了。
最後一個小貼士，如果你的索引名稱包含橫線，如 logstash-201811，只需要做一個用雙引號包含，對雙引號進行轉義即可，如下：
關於 SQL 操作的文檔在這裏：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/sql-jdbc.html
Enjoy!