Elasticsearch:ES|QL 查询语言简介

警告:此功能处于技术预览阶段,可能会在未来版本中更改或删除。 Elastic 将尽最大努力解决任何问题,但技术预览版中的功能不受官方 GA 功能的支持 SLA 的约束。在目前的 Elastic Stack 8.10 中此功能还没有提供。

Elasticsearch 查询语言 (ES|QL) 是一种支持迭代探索数据的查询语言。

ES|QL 查询由一系列由管道分隔的命令组成。 每个查询都以源命令(FROM, ROW, SHOW <item>)开始。 源命令会生成一个表,通常包含来自 Elasticsearch 的数据。

源命令后面可以跟一个或多个处理命令。 处理命令通过添加、删除或更改行和列来更改输入表。

你可以链接处理命令,并用竖线字符分隔:|。 每个处理命令都作用于前一个命令的输出表。

查询的结果是最终处理命令生成的表。

运行 ES|QL 查询

ES|QL API

使用 _query 端点运行 ES|QL 查询:

POST /_query
{"query": """FROM library| EVAL year = DATE_TRUNC(1 YEARS, release_date)| STATS MAX(page_count) BY year| SORT year| LIMIT 5"""
}

结果按行返回:

{"columns": [{ "name": "MAX(page_count)", "type": "integer"},{ "name": "year"           , "type": "date"}],"values": [[268, "1932-01-01T00:00:00.000Z"],[224, "1951-01-01T00:00:00.000Z"],[227, "1953-01-01T00:00:00.000Z"],[335, "1959-01-01T00:00:00.000Z"],[604, "1965-01-01T00:00:00.000Z"]]
}

默认情况下,结果以 JSON 形式返回。 要返回文本、CSV 或 TSV 格式的结果,请使用 format 参数:

POST /_query?format=txt
{"query": """FROM library| EVAL year = DATE_TRUNC(1 YEARS, release_date)| STATS MAX(page_count) BY year| SORT year| LIMIT 5"""
}

上述查询的 LIMIT 命令将结果限制为 5 行。

如果未指定,LIMIT 默认为 500。无论 LIMIT 值如何,单个查询都不会返回超过 10,000 行。

Kibana

在 Discover 中使用 ES|QL 探索数据集。 从数据视图下拉列表中,选择 Try ES|QL 开始。

注意:Discover 和 Lens 中的 ES|QL 查询受时间过滤器选择的时间范围的限制。

限制

  • ES|QL 目前支持以下字段类型:
    • alias
    • boolean
    • data
    • double(float、half_float、scaled_float 表示为 double)
    • ip
    • keyword 系列,包括 keyword、constant_keyword 和 wildcard
    • int(short 和 byte 均表示为 int)
    • long
    • null
    • text
    • unsigned_long
    • version
  • 无论 LIMIT 命令的值如何,单个查询都不会返回超过 10,000 行。

ES|QL 语法参考

基本语法

ES|QL 查询由一个源命令组成,后跟一系列可选的处理命令,并用竖线字符分隔:|。 例如:

source-command
| processing-command1
| processing-command2

查询的结果是最终处理命令生成的表。

为了便于阅读,本文档将每个处理命令放在一个新行中。 但是,你可以将 ES|QL 查询编写为一行。 以下查询与前一个查询相同:

source-command | processing-command1 | processing-command2

注释

ES|QL 使用 C++ 风格的注释:

  • 双斜杠 // 用于单行注释
  • /* 和 */ 用于块注释
// Query the employees index
FROM employees
| WHERE height > 2
FROM /* Query the employees index */ employees
| WHERE height > 2
FROM employees
/* Query the* employees* index */
| WHERE height > 2

运算符

支持以下二进制比较运算符:

  • 平等:==
  • 不等式:!=
  • 小于:<
  • 小于或等于:<=
  • 大于:>
  • 大于或等于:>=

IN 运算符允许测试字段或表达式是否等于文字 (literals)、字段 (fields) 或表达式 (expressions) 列表中的元素:

ROW a = 1, b = 4, c = 3
| WHERE c-a IN (3, b / 2, a)

对于使用通配符或正则表达式的字符串比较,请使用 LIKE 或 RLIKE:

  • 使用 LIKE 来匹配使用通配符的字符串。 支持以下通配符:
    • * 匹配零个或多个字符。
    • ? 匹配一个字符。
FROM employees
| WHERE first_name LIKE "?b*"
| KEEP first_name, last_name
  • 使用 RLIKE 使用正则表达式来匹配字符串:
FROM employees
| WHERE first_name RLIKE ".leja.*"
| KEEP first_name, last_name

支持以下布尔运算符:

  • AND
  • OR
  • NOT

Predicates - 谓词

对于 NULL 比较,请使用 IS NULL 和 IS NOT NULL 谓词:

FROM employees
| WHERE birth_date IS NULL
| KEEP first_name, last_name
| SORT first_name
| LIMIT 3
first_name:keywordlast_name:keyword

Basil

Tramer

Florian

Syrotiuk

Lucien

Rosenbaum

FROM employees
| WHERE is_rehired IS NOT NULL
| STATS count(emp_no)
count(emp_no):long

84

Timespan literals

日期时间间隔和时间跨度可以使用时间跨度文字来表示。 时间跨度文字是数字和限定符的组合。 支持这些限定符:

  • millisecond/milliseconds
  • second/seconds
  • minute/minutes
  • hour/hours
  • day/days
  • week/weeks
  • month/months
  • year/years

时间跨度文字对空格不敏感。 这些表达式都是有效的:

  • 1day
  • 1 day
  • 1 day

ES|QL 源命令

ES|QL 源命令会生成一个表,通常包含来自 Elasticsearch 的数据。

ES|QL 支持以下源命令:

  • FROM
  • ROW
  • SHOW <item>

FROM

FROM source 命令返回一个表,其中包含来自数据流、索引或别名的最多 10,000 个文档。 结果表中的每一行代表一个文档。 每列对应一个字段,并且可以通过该字段的名称进行访问。

FROM employees

你可以使用 date math 来引用索引、别名和数据流。 这对于时间序列数据很有用,例如访问今天的索引:

FROM <logs-{now/d}>

使用逗号分隔的列表或通配符查询多个数据流、索引或别名:

FROM employees-00001,other-employees-*

使用 METADATA 指令启用元数据字段:

FROM employees [METADATA _id]

ROW

ROW source 命令生成一行,其中包含一个或多个列,这些列具有你指定的值。 这对于测试很有用。

ROW a = 1, b = "two", c = null
a:integerb:keywordc:null

1

"two"

null

使用方括号创建多值列:

ROW a = [2, 1]

ROW 支持使用函数:

ROW a = ROUND(1.23, 0)

SHOW <item>

SHOW <item> source 命令返回有关部署及其功能的信息:

  • 使用 SHOW INFO 返回部署的版本、构建日期和哈希值。
  • 使用 SHOW FUNCTIONS 返回所有支持的函数的列表以及每个函数的概要。

ES|QL 处理命令

ES|QL 处理命令通过添加、删除或更改行和列来更改输入表。

ES|QL 支持这些处理命令:

  • DISSECT
  • DROP
  • ENRICH
  • EVAL
  • GROK
  • KEEP
  • LIMIT
  • MV_EXPAND
  • RENAME
  • SORT
  • STATS ... BY
  • WHERE

DISSECT

DISSECT 使你能够从字符串中提取结构化数据。 DISSECT 将字符串与基于分隔符的模式进行匹配,并将指定的键提取为列。

有关 dissect 模式的语法,请参阅 dissect processor 文档。

ROW a = "1953-01-23T12:15:00Z - some text - 127.0.0.1;"
| DISSECT a "%{Y}-%{M}-%{D}T%{h}:%{m}:%{s}Z - %{msg} - %{ip};"
| KEEP Y, M, D, h, m, s, msg, ip
Y:keywordM:keywordD:keywordh:keywordm:keywords:keywordmsg:keywordip:keyword

1953

01

23

12

15

00

DROP

使用 DROP 删除列:

FROM employees
| DROP height

你可以使用通配符删除名称与模式匹配的所有列,而不是按名称指定每个列:

FROM employees
| DROP height*


ENRICH

你可以使用 ENRICH 将现有索引中的数据添加到传入记录中。 它与 ingest enrich 类似,但它在查询时工作。

ROW language_code = "1"
| ENRICH languages_policy
language_code:keywordlanguage_name:keyword

1

English

ENRICH 需要执行 enrich policy。 丰富策略定义了一个匹配字段(关键字段)和一组丰富字段。

ENRICH 将根据匹配字段值在 enrich index 中查找记录。 输入数据集中的匹配键可以使用 ON <field-name> 定义; 如果未指定,则将在与 enrich policy 中定义的匹配字段同名的字段上执行匹配。

ROW a = "1"
| ENRICH languages_policy ON a
a:keywordlanguage_name:keyword

1

English

你可以使用 WITH <field1>, <field2>... 语法指定必须将哪些属性(在策略中定义为丰富字段的属性之间)添加到结果中。

ROW a = "1"
| ENRICH languages_policy ON a WITH language_name
a:keywordlanguage_name:keyword

1

English

还可以使用 WITH new_name=<field1> 重命名属性

ROW a = "1"
| ENRICH languages_policy ON a WITH name = language_name
a:keywordname:keyword

1

English

默认情况下(如果未定义 WITH),ENRICH 会将 enrich policy 中定义的所有丰富字段添加到结果中。

如果发生名称冲突,新创建的字段将覆盖现有字段。

EVAL

EVAL 使你能够附加新列:

FROM employees
| SORT emp_no
| KEEP first_name, last_name, height
| EVAL height_feet = height * 3.281, height_cm = height * 100
first_name:keywordlast_name:keywordheight:doubleheight_feet:doubleheight_cm:double

Georgi

Facello

2.03

6.66043

202.99999999999997

如果指定的列已存在,则现有列将被删除,新列将追加到表中:

FROM employees
| SORT emp_no
| KEEP first_name, last_name, height
| EVAL height = height * 3.281
first_name:keywordlast_name:keywordheight:double

Georgi

Facello

6.66043

Functions

EVAL 支持各种计算值的函数。 请参阅函数了解更多信息。

GROK

GROK 使你能够从字符串中提取结构化数据。 GROK 基于正则表达式将字符串与模式进行匹配,并将指定的模式提取为列。

有关 grok 模式的语法,请参阅 grok 处理器文档。

例如:

ROW a = "1953-01-23T12:15:00Z 127.0.0.1 some.email@foo.com 42"
| GROK a "%{TIMESTAMP_ISO8601:date} %{IP:ip} %{EMAILADDRESS:email} %{NUMBER:num:int}"
| KEEP date, ip, email, num
date:keywordip:keywordemail:keywordnum:integer

1953-01-23T12:15:00Z

127.0.0.1

some.email@foo.com

42

KEEP

KEEP 命令使你能够指定返回哪些列以及返回它们的顺序。

要限制返回的列,请使用以逗号分隔的列名称列表。 列按指定顺序返回:

FROM employees
| KEEP emp_no, first_name, last_name, height
emp_no:integerfirst_name:keywordlast_name:keywordheight:double

10001

Georgi

Facello

2.03

10002

Bezalel

Simmel

2.08

10003

Parto

Bamford

1.83

10004

Chirstian

Koblick

1.78

10005

Kyoichi

Maliniak

2.05

你可以使用通配符返回名称与模式匹配的所有列,而不是按名称指定每个列:

FROM employees
| KEEP h*

星号通配符 (*) 本身会转换为与其他参数不匹配的所有列。 此查询将首先返回名称以 h 开头的所有列,然后是所有其他列:

FROM employees
| KEEP h*, *

LIMIT

LIMIT 处理命令使你能够限制行数:

FROM employees
| SORT emp_no ASC
| LIMIT 5

如果未指定,LIMIT 默认为 500。无论 LIMIT 值如何,单个查询都不会返回超过 10,000 行。

MV_EXPAND

MV_EXPAND 处理命令将多值(multivalued)字段扩展为每个值一行,并复制其他字段:

ROW a=[1,2,3], b="b", j=["a","b"]
| MV_EXPAND a
a:integerb:keywordj:keyword

1

b

["a", "b"]

2

b

["a", "b"]

3

b

["a", "b"]

RENAME

使用 RENAME 使用以下语法重命名列:

RENAME <old-name> AS <new-name>

例如:

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, still_hired
| RENAME  still_hired AS employed

如果具有新名称的列已存在,它将被新列替换。

可以使用单个 RENAME 命令重命名多个列:

FROM employees
| KEEP first_name, last_name
| RENAME first_name AS fn, last_name AS ln

SORT

使用 SORT 命令对一个或多个字段上的行进行排序:

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, height
| SORT height

默认排序顺序为升序。 使用 ASC 或 DESC 设置显式排序顺序:

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, height
| SORT height DESC

具有相同排序键的两行被视为相等。 你可以提供额外的排序表达式来分裁定:

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, height
| SORT height DESC, first_name ASC

null values

默认情况下,null 值被视为大于任何其他值。 对于升序排序,空值排在最后,而对于降序排序,空值排在最前面。 你可以通过提供 NULLS FIRST 或 NULLS LAST 来更改它:

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, height
| SORT first_name ASC NULLS FIRST

STATS ... BY

使用 STATS ... BY 根据公共值对行进行分组,并计算分组行上的一个或多个聚合值。

FROM employees
| STATS count = COUNT(emp_no) BY languages
| SORT languages
count:longlanguages:integer

15

1

19

2

17

3

18

4

21

5

10

null

如果省略 BY,则输出表仅包含一行,并且聚合应用于整个数据集:

FROM employees
| STATS avg_lang = AVG(languages)
avg_lang:double

3.1222222222222222

可以计算多个值:

FROM employees
| STATS avg_lang = AVG(languages), max_lang = MAX(languages)

还可以按多个值进行分组(仅支持 long 字段和 keyword 族字段):

FROM employees
| EVAL hired = DATE_FORMAT("YYYY", hire_date)
| STATS avg_salary = AVG(salary) BY hired, languages.long
| EVAL avg_salary = ROUND(avg_salary)
| SORT hired, languages.long

支持以下聚合函数:

  • AVG
  • COUNT
  • COUNT_DISTINCT
  • MAX
  • MEDIAN
  • MEDIAN_ABSOLUTE_DEVIATION
  • MIN
  • PERCENTILE
  • SUM

WHERE

使用 WHERE 生成一个表,其中包含输入表中所提供的条件评估为 true 的所有行:

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, still_hired
| WHERE still_hired == true

如果 still_hired 是布尔字段,则可以简化为:

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, still_hired
| WHERE still_hired

运算符

有关支持的运算符的概述,请参阅上面的运算符部分。

函数

WHERE 支持各种计算值的函数。 请参阅函数了解更多信息。

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, height
| WHERE length(first_name) < 4

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/150035.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

聚焦酷开科技智能大屏OS Coolita,打造智能推荐服务能力全景

2023年9月18日—22日&#xff0c;科学和教育计算机协会The Association for Computing Machinery&#xff08;ACM&#xff09;在新加坡举办了为期5天的ACM RecSys 2023&#xff0c;云集了各大品牌的科技巨头技术人员&#xff0c;还有中外各大高等学府学者参与其中&#xff0c;共…

ROS机械臂开发-开发环境搭建【一】

目录 前言环境配置docker搭建Ubuntu环境安装ROS 基础ROS文件系统 bugs 前言 想系统学习ROS&#xff0c;做一些机器人开发。因为有些基础了&#xff0c;这里随便写写记录一下。 环境配置 docker搭建Ubuntu环境 Dockerfile # 基础镜像 FROM ubuntu:18.04 # 设置变量 ENV ETC…

解密人工智能:决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯

文章目录 一、机器学习算法简介1.1 机器学习算法包含的两个步骤1.2 机器学习算法的分类 二、决策树2.1 优点2.2 缺点 三、随机森林四、Naive Bayes&#xff08;朴素贝叶斯&#xff09;五、结语 一、机器学习算法简介 机器学习算法是一种基于数据和经验的算法&#xff0c;通过对…

OpenAI重大更新!为ChatGPT推出语音和图像交互功能

原创 | 文 BFT机器人 OpenAI旗下的ChatGPT正在迎来一次重大更新&#xff0c;这个聊天机器人现在能够与用户进行语音对话&#xff0c;并且可以通过图像进行交互&#xff0c;将其功能推向与苹果的Siri等受欢迎的人工智能助手更接近的水平。这标志着生成式人工智能运动的一个显著…

1.4 系统环境变量

前言&#xff1a; **1.4 系统环境变量** --- **主要内容**: - **系统环境变量的定义**: 系统环境变量是在计算机操作系统中定义的一系列变量。这些变量是全局的&#xff0c;可以被操作系统上的所有应用程序所使用。 - **Java中的环境变量**: - 当学习和使用Java时&am…

【Ambari】银河麒麟V10 ARM64架构_安装Ambari2.7.6HDP3.3.1问题总结

&#x1f341; 博主 "开着拖拉机回家"带您 Go to New World.✨&#x1f341; &#x1f984; 个人主页——&#x1f390;开着拖拉机回家_大数据运维-CSDN博客 &#x1f390;✨&#x1f341; &#x1fa81;&#x1f341; 希望本文能够给您带来一定的帮助&#x1f338;文…

起重机笔记 - 进阶篇(编辑中...)

1.双速葫芦 起重机在实际使用过程中&#xff0c;要兼顾效率和最大载重这两个因素&#xff0c;所以&#xff0c;起重机厂商会推出双速葫芦。双速葫芦的变速比&#xff0c;10吨的级别&#xff0c;最高可以达到1:10甚至更靠上。大功率的低速档用于提升高载荷负重&#xff0c;高速…

3分钟基于Chat GPT完成工作中的小程序

1. 写在前面 GPT自从去年爆发以来&#xff0c;各大公司在大模型方面持续发力&#xff0c;行业大模型也如雨后春笋一般发展迅速&#xff0c;日常工作中比较多的应用场景还是问答模式&#xff0c;作为写程序的辅助也偶尔使用。今天看到一篇翻译的博客“我用 ChatGPT&#xff0c;…

学习开发一个RISC-V上的操作系统(汪辰老师) — unrecognized opcode `csrr t0,mhartid‘报错问题

前言 &#xff08;1&#xff09;此系列文章是跟着汪辰老师的RISC-V课程所记录的学习笔记。 &#xff08;2&#xff09;该课程相关代码gitee链接&#xff1b; &#xff08;3&#xff09;PLCT实验室实习生长期招聘&#xff1a;招聘信息链接 正文 &#xff08;1&#xff09;在跟着…

基于Springboot的漫画网站springboot022

大家好✌&#xff01;我是CZ淡陌。一名专注以理论为基础实战为主的技术博主&#xff0c;将再这里为大家分享优质的实战项目&#xff0c;本人在Java毕业设计领域有多年的经验&#xff0c;陆续会更新更多优质的Java实战项目&#xff0c;希望你能有所收获&#xff0c;少走一些弯路…

mac连接easyconnnect显示“本地环境出现异常”

mac连接easyconnnect显示“本地环境出现异常” 解决方法&#xff1a; 终端下输入&#xff1a;vim ~/.zprofile文件内加入如下内容&#xff0c;如下图&#xff1a; ####解决连接easyconnnect显示“本地环境出现异常问题 function EC_start(){/Applications/EasyConnect.app/Co…

详谈Spring

作者&#xff1a;爱塔居 专栏&#xff1a;JavaEE 目录 一、Spring是什么&#xff1f; 1.1 Spring框架的一些核心特点&#xff1a; 二、IoC&#xff08;控制反转&#xff09;是什么&#xff1f; 2.1 实现手段 2.2 依赖注入&#xff08;DI&#xff09;的实现原理 2.3 优点 三、AO…

Qt扩展-Advanced-Docking 简介及配置

Advanced-Docking 简介及配置 一、概述二、项目结构三、安装配置四、代码测试 一、概述 Advanced-Docking 是类似QDockWidget 功能的多窗口停靠功能的库。很像visual stdio 的 停靠功能&#xff0c;这个库对于停靠使用的比较完善。很多的软件都使用了这个框架。 项目源地址&a…

H3C交换机 DEV/1/FAN_DIRECTION_NOT_PREFERRED

1.现象 DEV/1/FAN_DIRECTION_NOT_PREFERRED: Fan 1 airflow direction is not preferred on slot 1, please check it. 2.解决方法&#xff1a; 查看下设备风扇的颜色&#xff0c;风扇分为红色与蓝色&#xff0c;不通颜色通风方式不通。 我这里的风扇是蓝色&#xff0c;修改…

亚马逊计划向开创性的人工智能初创公司Anthropic投资高达4亿美元

原创 | 文 BFT机器人 在一项巨大而突破性的举措中&#xff0c;亚马逊公布了向人工智能初创公司Anthropic投资高达4亿美元的计划&#xff0c;其愿景是创建更易于理解和可控的人工智能系统。此次合作标志着亚马逊打算在人工智能领域率先取得进步&#xff0c;巩固其在技术领域的地…

【已解决】Pyecharts折线图,只有坐标轴没有折线数据

【已解决】Pyecharts折线图&#xff0c;只有坐标轴没有折线数据 1、问题复现2、原因3、问题解决 1、问题复现 在做简单的数据通过 Pyecharts 生成折现图的时候&#xff0c;一直只有坐标轴没有折线数据&#xff0c;但是代码一直看不出问题&#xff0c;代码如下&#xff1a; im…

python scanpy spatial空转全流程

Spatial mapping of cell types across the mouse brain (1/3) - estimating reference expression signatures of cell types — cell2location documentation Spatial mapping of cell types across the mouse brain (2/3) - cell2location — cell2location documentation #…

尤雨溪:Vite的现状与未来展望

10 月 5 日 - 6 日&#xff0c;ViteConf 2023 在线举行&#xff0c;Vue 和 Vite 的创建者尤雨溪发表了题为《The State of Vite》 的演讲&#xff0c;他分享了 Vite 的现状与未来展望&#xff0c;本文就来看一看 Vite 现在怎么样了&#xff0c;以及未来的路将怎么走&#xff01…

halcon 中文识别

文章目录 简单的阈值处理发现颜色不统一&#xff0c;把‘游’字选出来膨胀处理把字扣下来进行阈值处理训练模型 简单的阈值处理 dev_close_window() **基于自定义中文识别库识别名称 read_image(Image,C:/Users/Augustine/Desktop/西游记.png) get_image_size(Image,Width,Hei…

springboot整合mybatis入门程序

1.准备工作(创建springboot工程、数据库表user、实体类User) 创建数据表&#xff1a; create table user(id int unsigned primary key auto_increment comment ID,name varchar(100) comment 姓名,age tinyint unsigned comment 年龄,gender tinyint unsigned comment 性别, 1…