Elasticsearch:クエリ構文

基本クエリ

• 一般的なクエリ

  POST /_alisql?pretty
  {
    "query": "select * from monitor where host='100.80.xx.xx' limit 5"
  }

• 返すデータエントリ数が指定されたクエリ

  POST /_alisql?pretty
  {
      "query": "select * from monitor",
      "fetch_size": 3
  }

• パラメータが指定されたクエリ

  POST /_alisql?pretty
  {
    "query": "select * from monitor where host= ? ",
    "params": [{"type":"STRING","value":"100.80.xx.xx"}],
    "fetch_size": 1
  }

  種類	パラメータ	必須	例	説明
  URLパラメータ	pretty	いいえ	なし。	クエリ結果をフォーマットします。
  リクエストボディパラメータ	query	はい	select * from monitor where host='100.80.xx.xx' limit 5	実行するSQLステートメントを指定します。
  	fetch_size	いいえ	3	返すデータエントリ数を指定します。デフォルト値は 1000 です。最大値は 10000 です。このパラメータを 10000 より大きい値に設定した場合でも、システムは値を 10000 と見なします。 説明 limit と fetch_size はどちらもクエリ範囲を制限できますが、以下の違いがあります。 limit: 完全クエリまたは範囲クエリをサポートします。 fetch_size: Scroll に似ています。
  	params	いいえ	[{"type":"STRING","value":"100.80.xx.xx"}]	PreparedStatementインターフェースの機能を実装します。

• クエリ結果
  大量のデータを初めてクエリするためにSQLステートメントを実行すると、返すデータエントリ数は fetch_size パラメータによって決まります。クエリ結果にはカーソルも含まれます。

  {
    "columns": [
      {
        "name": "times",
        "type": "integer"
      },
      {
        "name": "value2",
        "type": "float"
      },
      {
        "name": "host",
        "type": "keyword"
      },
      {
        "name": "region",
        "type": "keyword"
      },
      {
        "name": "measurement",
        "type": "keyword"
      },
      {
        "name": "timestamp",
        "type": "date"
      }
    ],
    "rows": [
      [
        572575,
        4649800.0,
        "100.80.xx.xx",
        "china-dd",
        "cpu",
        "2018-08-09T08:18:42.000Z"
      ]
    ],
    "cursor": "u5HzAgJzY0BEWEYxWlhKNVFXNWtS****"
  }

  パラメータ	説明
  columns	クエリしたフィールドの 名前 と データ型。
  rows	クエリ結果。
  cursor	次のクエリに使用されるカーソル。

  重要 デフォルトでは、最大 1,000 件のデータエントリが返されます。クエリするデータエントリ数が 1,000 を超える場合は、カーソルを継続的に使用して、カーソルまたはデータエントリが返されなくなるまで追加のデータエントリをクエリできます。

カーソルを使用したクエリ

• クエリリクエスト

  POST /_alisql? pretty
  {
      "cursor": "u5HzAgJzY0BEWEYxWlhKNVFXNWtS****"
  }

  種類	パラメータ	必須	説明
  URLパラメータ	pretty	いいえ	クエリ結果をフォーマットします。
  リクエストボディパラメータ	cursor	はい	特定のデータをクエリするために使用されるカーソル。

• クエリ結果

  {
    "rows": [
      [
        572547,
        3.327459E7,
        "100.80.xx.xx",
        "china-dd",
        "cpu",
        "2018-08-09T08:19:12.000Z"
      ]
    ],
    "cursor": "u5HzAgJzY0BEWEYxWlhKNVFXNWtS****"
  }

  クエリ結果には columns フィールドは含まれません。これにより、ネットワーク伝送レイテンシが軽減されます。クエリ結果の他のフィールドは、基本クエリのクエリ結果のフィールドと似ています。

JSON形式のクエリ

• クエリリクエスト（JOINステートメントはサポートされていません。）

  POST /_alisql? format=org
  {
    "query": "select * from monitor where host= ? ",
    "params": [{"type":"STRING","value":"100.80.xx.xx"}],
    "fetch_size": 1
  }

  format=org は、クエリ結果がJSON形式であることを示します。その他のパラメータは、基本クエリのパラメータと同じです。詳細については、基本クエリをご参照ください。

• クエリ結果

  {
    "_scroll_id": "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAAsWYXNEdlVJZzJTSXFfOGluOVB4Q3Z****",
    "took": 18,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
      "total": 1,
      "successful": 1,
      "skipped": 0,
      "failed": 0
    },
    "hits": {
      "total": 2,
      "max_score": 1.0,
      "hits": [
        {
          "_index": "monitor",
          "_type": "_doc",
          "_id": "2",
          "_score": 1.0,
          "_source": {
            "times": 572575,
            "value2": 4649800,
            "host": "100.80.xx.xx",
            "region": "china-dd",
            "measurement": "cpu",
            "timestamp": "2018-08-09T16:18:42+0800"
          }
        }
      ]
    }
  }

  クエリ結果は、ドメイン固有言語（DSL）ステートメントの結果と同じ形式です。クエリ結果の _scroll_id パラメータは、ページクエリに使用されます。

変換クエリ

変換クエリを使用すると、リクエストされたSQLステートメントをElasticsearchがサポートするDSLステートメントに変換できます。

• クエリリクエスト（JOINステートメントはサポートされていません。）

  POST _alisql/translate
  {
    "query": "select * from monitor where host= '100.80.xx.xx' "
  }

• クエリ結果

  {
    "size": 1000,
    "query": {
      "constant_score": {
        "filter": {
          "term": {
            "host": {
              "value": "100.80.xx.xx",
              "boost": 1.0
            }
          }
        },
        "boost": 1.0
      }
    },
    "_source": {
      "includes": [
        "times",
        "value2",
        "host",
        "region",
        "measurement",
        "timestamp"
      ],
      "excludes": []
    }
  }

特殊クエリ

aliyun-sqlプラグインを使用すると、ネスト型とテキスト型のフィールドに基づいてデータをクエリできます。

1. テーブルスキーマを作成します。

   PUT user_info/
   {
       "mappings":{
           "_doc":{
               "properties":{
                   "addr":{
                       "type":"text"
                   },
                   "age":{
                       "type":"integer"
                   },
                   "id":{
                       "type":"integer"
                   },
                   "name":{
                        "type":"nested",
                        "properties":{
                           "first_name":{
                               "type":"keyword"
                           },
                           "second_name":{
                               "type":"keyword"
                           }
                       }
                   }
               }
           }
       }
   }

2. 一度に大量のデータを挿入します。

   PUT user_info/_doc/_bulk? refresh
   {"index":{"_id":"1"}}
   {"addr":"467 Hutchinson Court","age":80,"id":"1","name":[{"first_name":"lesi","second_name" : "Adams"},{"first_name":"chaochaosi","second_name" : "Aams"}]}
   {"index":{"_id":"2"}}
   {"addr":"671 Bristol Street","age":21,"id":"2","name":{"first_name":"Hattie","second_name" : "Bond"}}
   {"index":{"_id":"3"}}
   {"addr":"554 Bristol Street","age":23,"id":"3","name":{"first_name":"Hattie","second_name" : "Bond"}}

3. ネスト型の second_name フィールドに基づいてユーザー情報をクエリします。

   POST _alisql
   {
     "query": "select * from user_info where name.second_name='Adams'"
   }

   次の結果が返されます。

   {
     "columns" : [
       {
         "name" : "id",
         "type" : "integer"
       },
       {
         "name" : "addr",
         "type" : "text"
       },
       {
         "name" : "name.first_name",
         "type" : "keyword"
       },
       {
         "name" : "age",
         "type" : "integer"
       },
       {
         "name" : "name.second_name",
         "type" : "keyword"
       }
     ],
     "rows" : [
       [
         1,
         "467 Hutchinson Court",
         "lesi",
         80,
         "Adams"
       ]
     ]
   }

4. テキスト型の addr フィールドに基づいてユーザー情報をクエリします。

   POST _alisql
   {
     "query": "select * from user_info where addr='Bristol'"
   }

   次の結果が返されます。

   {
     "columns" : [
       {
         "name" : "id",
         "type" : "integer"
       },
       {
         "name" : "addr",
         "type" : "text"
       },
       {
         "name" : "name.first_name",
         "type" : "keyword"
       },
       {
         "name" : "age",
         "type" : "integer"
       },
       {
         "name" : "name.second_name",
         "type" : "keyword"
       }
     ],
     "rows" : [
       [
         2,
         "671 Bristol Street",
         "Hattie",
         21,
         "Bond"
       ],
       [
         3,
         "554 Bristol Street",
         "Hattie",
         23,
         "Bond"
       ]
     ]
   }

UDF

UDFは、aliyun-sqlプラグインの初期化中にのみ追加できます。次の操作は、date_format UDFを追加する方法を示しています。

1. DateFormat クラスを定義します。

   /**
    * DateFormat.
    */
   public class DateFormat extends UDF {
   
       public String eval(DateTime time, String toFormat) { // DateTime型のtimeとString型のtoFormatを引数に取り、String型を返すevalメソッド
           if (time == null || toFormat == null) { // timeまたはtoFormatがnullの場合、nullを返す
               return null;
           }
           Date date = time.toDate(); // timeをDate型に変換
           SimpleDateFormat format =  new SimpleDateFormat(toFormat); // toFormatを使用してSimpleDateFormatオブジェクトを作成
           return format.format(date); // dateをformatでフォーマットした文字列を返す
       }
   
   }

2. DateFormat クラスをプラグインの初期化メソッドに追加します。

   udfTable.add(KeplerSqlUserDefinedScalarFunction // udfTableにKeplerSqlUserDefinedScalarFunctionを追加
                   .create("date_format" // 関数名は"date_format"
                           , DateFormat.class // DateFormatクラスを使用
                           , (JavaTypeFactoryImpl) typeFactory)); // typeFactoryを使用してJavaTypeFactoryImplオブジェクトを作成

3. date_format UDFを使用してデータをクエリします。

   select date_format(date_f,'yyyy') from date_test

その他の関数と式