es dsl 语法大于 es查询不等于语法

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编程梦想家 2024-03-06 22:48:42

文章标签 es dsl 语法大于 es java api 子查询 sql 字段 ci 文章分类 架构后端开发

SPL 查询语法 for elasticsearch

基本查询

全文检索

index=es_sql_test* 502 AND Woodard

短语查询

index=es_sql_test* "502 Baycliff Terrace"

字段值查询

index=es_sql_test* state=PA AND age<30 AND gender=M

逻辑运算符

必须大写, 支持的运算符有:

AND state=PA AND age>20

OR state=PA OR state=DE

NOT NOT state=DE

() (state=PA OR state=DE) AND age>20

IN state in (PA,DE)

null/exist 运算

null city is null

NOT-null city is NOT null

exist city is NOT null, 与NOT-null相同

数值范围

= age=20 精确匹配age的字段值

!= age!=20 不匹配age的字段值

< age<20 匹配age小于20的字段值

> age>20 匹配age大于20的字段值

<= age<=20 匹配age小于等于20的字段值

>= age>=20 匹配age大于等于20的字段值

通配符

*匹配0个或者多个字符 e.g. firstname=*ri, firstname=Rach

?匹配1个字符 e.g. firstname=Eff?e

特殊字符

非数字,大小写字母, @, _ 字符或 space出现在查询语句中时,需要添加引号

相对时间

时间单位可以是年(y) 月(M) 日(d) 周(w) 时(h) 分(m) 秒(s) 毫秒(ms)

now, 当前时间

'2017-03-15T10:00:00', UTC时间字符串, 年(y)必须4位数字, 月(M) 日(d) 周(w) 时(h) 分(m) 秒(s) 必须2位数字

-1h, 减去1小时

+1d, 加1天

/d, 舍弃日期中的小时及以下单位的数值

e.g.

now-5h, 即5小时之前, h为时间单位,

now-1d/d, 即取昨天0点开始的时间,

now+1d, 当前时间加1天

now-2w, 当前时间减去2周

now-1M+1d, 当前时间减去1月再加上1天

@'2017-03-15T10:00:00'-5h

@'2017-03-01'-1s

最小匹配度查询

min_match(field_name, ‘text', ‘match’, ‘analyze')

field_name: 字段名称, 必选

text: string, 搜索的长字符串, 必选

analyze: string, 分词器名称, 可选, 如果text中包括中文, 建议该参数使用ik_smart

e.g. index=sharplook* min_match(agent,"Intel Mac OS X 10_12_5”,”90%”) index=sharplook* min_match(agent,"欢迎来到搜索平台”,”80%”,”ik_smart”)

sort

命令格式: | sort sort-by-field [desc | asc]

index=es_sql_test* | sort by age asc

head, tail

命令格式: | head/tail INT

| head 3 取前三条记录

| tail 3 取后三条记录

top, rare

命令格式: | top/rare INT field

| top 5 lastname | rare 3 lastname

该命令用来统计field的数量, 并取前N条记录.

fields

命令格式: | fields field [, field]*

| fields state, city, firstname, age

该命令用来指定输出列名

table

命令格式: | table field [, field]*

| table state, age

index=es_sql_test* | table state, age

index=bankdata* | stats count by ServiceCode, SystemName | head 1 | table "count"

transaction

命令格式: | transaction field [maxopentxn=INT maxopenevents=INT]

index=es_sql_test* | transaction state maxopentxn=5 maxopenevents=1

maxopentxn 最大事务数量, 默认10

maxopenevents 最大事务日志条数, 默认10

sub search

命令格式: ( search spl_sub_query ;) 子查询必须以分号;结束

index = bankdata* ServiceCode=01 AND (search index=bankdata* SystemId=0000 | head 1 | fields TranSeqNo;)

子查询语法支持除 transaction, tops 外所有语法

子查询应该放在查询条件的最后

子查询建议包括 fields 关键字

聚合查询

stats

命令格式: | stats metric_function(field) [as field_alias] by field-1, field-2, ...

index=es_sql_test* | stats count(firstname) as people_count by state

metric_function 支持的函数有:

sum 累加和

avg 平均值

count 出现的次数

dc 出现在的次数, 去重

min 最小值

max 最大值

stats-filter-before

命令格式 | stats metric_function(field[filter expr]) [as field_alias] by field-1, field-2, ...

index=bankdata* | stats max(@timestamp[filter LogType=Res]), min(@timestamp[filter LogType=Req]) by TranSeqNo

stats-filter-after

命令格式: | stats metric_function(field) [as field_alias] by field [, field]* | filter metric_func_expr [, metric_func_expr]*

index=bankdata* | stats count(LogType) as cc by TranSeqNo | filter cc>30 index=bankdata* | stats count as cc, avg(Duration) aa by TranSeqNo | filter cc>20, aa>12

stats-bucket-sort-limit

命令格式: | stats metric_function(field) [as field_alias] by field[ sort by metric_func_field_alias,N] ,field-2, ...

index=bankdata* | stats avg(Duration) as avg_dur by SystemName[sort by avg_dur,3], ServiceType

metric_func_field_alias 指标函数的别名

N 限制分桶数据输出的数量, 不限时请输入0

stats-stats

命令格式: | stats metric_function(field) [as field_alias] by field [, field]* | stats metric_function(metric_func_field_alias)

index=bankdata* LogType=Req | stats sum(Duration) as duration_total by TranSeqNo | stats avg(duration_total) as duration_avg by ServiceCode

stats-tops

命令格式: | stats tops(N,source=[field-1,field-2,...], field = fieldName asc|desc)

index=bankdata* | stats tops(2,source=[ServiceType,SystemName] ,field=TranSeqNo asc) as top_transeq by SystemId

N 返回聚合记录行数

source 非必须, 返回聚合记录行的列名

field 非必须, 排序字段, asc 正序, desc 倒序

stats-first

命令格式: | stats first(field = fieldName asc|desc, field-1,field-2,...)

index=bankdata* | stats count, first(ServiceType,SystemName) by SystemId

field-1,field-2,... 返回聚合记录的列名

field 非必须, 排序字段, asc 正序, desc 倒序

stats-histogram

命令格式: histogram(field,interval,mincount=n)

index=bankdata* | stats avg(Duration) by histogram(Duration,10,mincount=0)

field 数值列名

interval 数值间隔

mincount 数值, 分桶最小数量,小于该数量的值将不显示

stats-datehistogram

命令格式: date_histogram(field,interval,format='{format}',time_zone='{tz}',mincount={mincount}})

index=bankdata* | stats count(TranSeqNo) as tran_count by date_histogram(@timestamp,hour,mincount=0)

field 时间列名,

interval 时间间隔, 时间单位可以是年(year) 季(quarter) 月(month) 周(week) 日(d) 时(h) 分(m) 秒(s) 毫秒(ms), 如: 1d, 2h, (year,month,quarter,week)不支持倍数

format 时间格式, 如: yyyy-MM-dd hh:mm:ss

time_zone 时区, 默认为UTC时间, 如: +08:00

offset 时间偏移, 如: +2h

mintime string/long 最小时间

maxtime string/long 最大时间

mincount 数值, 分桶最小数量,小于该数量的值将不显示

index=bankdata* | stats max(@timestamp[filter LogType=Res]) end, min(@timestamp[filter LogType=Req]) start by TranSeqNo

| eval duration=end-start

| stats avg(duration) as avgDuration by ServiceCode, date_histogram(@timestamp,hour)

stats-range

命令格式: range(field,value-1,value-2,value-3...)

index=bankdata* | stats count(TranSeqNo) as tran_count by range(Duration,0,10,50,100,500,2000)

field 数值列名

value-1,value-2,value-3... 自定义数值间隔

stats-date_range

命令格式: date_range(field,datetime-1,datetime-2,datetime-3...)

index=bankdata* | stats count(TranSeqNo) as tran_count by date_range(@timestamp,"2016/10","2016/11","2016/12","2017/01","2017/02", format="yyyy/MM")

field 时间列名

datetime-1,datetime-2,datetime-3... 自定义时间间隔

组合查询

eval

命令格式: | eval eval-field=eval-expression

index=es_sql_test* | eval name = firstname +'.'+ lastname | fields name, age, state

支持的函数包括:

isnull(field) 判断field是否为空

abs(field) 返回field的绝对值

ceil(field) 向上取整

floor(field) 向下取整

log(field) 计算field的对数

log10(field) 计算field的对数

sqrt(field) 计算平方根

cbrt(field) 计算立方根

exp(field) 计算field的指数

round(field, [scale]) 对field做精度计算(四舍五入), scale: int 精度,可选

min(field1, field2) 取两个field中较小的值

max(field1, field2) 取两个field中较大的值

concat(separator, field1, field2, ......) 用separator(分隔符)将field1, field2, ...连接

split(field,separator,n) 将field用separator分隔成数组并取数组中的第n个值

substr(field, m, n) 从field的第m个位值开始到第n个位值结束, 但不包括n处的字符

trim(field) 去除field的前后空格

date_format(date_field,format_string) 将date_field按照format_string格式化, 如: date_format(@timestam,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')

coalesce(field1, field2, ......) 取第一个不为null的值

if(bool_operator, result1, result2) 如果bool_operator为真, 返回result1, 否则返回result2, bool_operator支持的符号有: ==, !=, >, >=, 200, "error", "ok")

case(bool_operator, result1, bool_operator, result2, ......, [default, default_result]) 类似switch case, 根据判断条件生成返回多个枚举值中的一个, default 可选, 默认值为null case(status==200, "c1", status==404, "c2", default, "c3")

eval嵌套 e.g.

eval name=split(firstname+'.'+substr(lastname,0,2),'.')[1]

eval xx=round(cbrt(age),1)

eval xx=round((age+10)/3,2)

注意:

使用乘号*时, 请在前后加空格

eval-after-stats

在使用stats命令之后使用eval,此时支持所有eval命令, 如下:

index=bankdata*

| stats max(@timestamp[filter LogType=Res]) end, min(@timestamp[filter LogType=Req]) start by TranSeqNo

| eval duration=end-start

当在stats命令后使用过eval, 再次使用stats时, 此时eval命令有一定的限制, 如下:

index=bankdata*

| stats max(@timestamp[filter LogType=Res]) end, min(@timestamp[filter LogType=Req]) start by TranSeqNo

| eval duration=end-start

| stats avg_dur = avg(duration)

注意:两个stats中间的eval命令仅限于基本的数学计算'+','-','*','/','%'

search-pipeline-after-stats

命令格式: | search field op_symbol value

index = es_sql* state=DE AND age>20 | stats count cc,avg(age) by city | search avg_age>35 | table city,cc,avg_age

op_symbol 支持的操作符有:

= 等于

!= 不等于

> 大于

>= 大于等于

< 小于

<= 小于等于

注意: 如果需要将过滤后的结果显示成图表, 请使用 table 命令

stats-pipeline-after-stats

命令格式: | stats metric_function(field) [as field_alias] by field-1, field-2, ...

metric_function 支持的函数有:

sum 累加和

avg 平均值

count 出现的次数

min 最小值

max 最大值

注意: 如果需要将过滤后的结果展示成图表, 请使用 table 命令

moving_avg

命令格式: | eval field_alias = moving_avg(field,[,'model'=string,'window'=number,'predict'=number,'type'=string,'alpha'=float,'beta'=float,'gamma'=flat,'pad'=1/0])

index = bankdata* | stats avg(Duration) avg_dur by date_histogram(@timestamp,hour) | eval mov_avg = moving_avg(avg_dur,'model'='holt-winters','window'='6', 'predict'=3,'type'='add','alpha'=0.8,'beta'=0.2,'gamma'=0.5,'pad'=1)

model string, 移动平均数计算模型,默认: simple, 可用模型: simple, linear, ewma, holt-linear, holt-winters,

window int, 滑动窗口跨越数量, 默认: 5

predict int, 预测数量

settings

type string, add/mult model= holt-winters 有效

alpha float model= ewma,holt-linear, holt-winters 有效

beta float model= holt-linear, holt-winters 有效

gamma float model= holt-winters 有效

pad 0/1 model= holt-winters 有效

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