Elasticsearch：ES|QL 函数及操作符

本文主要是介绍Elasticsearch：ES|QL 函数及操作符，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

如果你对 ES|QL 还不是很熟悉的话，请阅读之前的文章 “Elasticsearch：ES|QL 查询语言简介”。ES|QL 提供了一整套用于处理数据的函数和运算符。功能分为以下几类：

ES|QL 聚合函数

AVG

COUNT

COUNT_DISTINCT

计数为近似值

精度可配置

MAX

MEDIAN

MEDIAN_ABSOLUTE_DEVIATION

MIN

PERCENTILE

PERCENTILE（通常）是近似值

SUM

ES|QL 数学函数

ABS

ACOS

ASIN

ATAN

ATAN2

CEIL

COS

COSH

FLOOR

LOG10

POW

类型规则

算术错误

分数指数

支持的输入和输出类型表

ROUND

SIN

SINH

SQRT

TAN

TANH

TAU

ES|QL 字符串函数

CONCAT

LEFT

LENGTH

LTRIM

REPLACE

RIGHT

RTRIM

SPLIT

SUBSTRING

TRIM

ES|QL 日期时间函数

AUTO_BUCKET

数字字段

DATE_EXTRACT

DATE_FORMAT

DATE_PARSE

DATE_TRUNC

NOW

ES|QL 类型转换函数

TO_BOOLEAN

TO_DATETIME

TO_DEGREES

TO_DOUBLE

TO_INTEGER

TO_IP

TO_LONG

TO_RADIANS

TO_STRING

TO_UNSIGNED_LONG

TO_VERSION

ES|QL 条件函数和表达式

CASE

COALESCE

GREATEST

LEAST

ES|QL 多值函数

MV_AVG

MV_CONCAT

MV_COUNT

MV_DEDUPE

MV_MAX

MV_MEDIAN

MV_MIN

MV_SUM

ES|QL 操作符

Binary operators

逻辑运算符

IS NULL 和 IS NOT NULL 谓词

CIDR_MATCH

ENDS_WITH

IS_FINITE

IS_INFINITE

IS_NAN

RLIKE

STARTS_WITH

ES|QL 聚合函数

STATS ... BY 函数支持以下聚合函数：

AVG
COUNT
COUNT_DISTINCT
MAX
MEDIAN
MEDIAN_ABSOLUTE_DEVIATION
MIN
PERCENTILE
SUM

AVG

数值字段的平均值。

FROM employees
| STATS AVG(height)

AVG(height):double
1.7682

无论输入类型如何，结果始终是双精度值。

COUNT

计算字段值。

FROM employees
| STATS COUNT(height)

COUNT(height):long
100

可以采用任何字段类型作为输入，并且无论输入类型如何，结果总是 long 类型。

要计算行数，请使用 COUNT(*)：

FROM employees
| STATS count = COUNT(*) BY languages
| SORT languages DESC

count:long	languages:integer
10	null
21	5
18	4
17	3
19	2
15	1

`COUNT_DISTINCT`

独特值的近似数量。

FROM hosts
| STATS COUNT_DISTINCT(ip0), COUNT_DISTINCT(ip1)

COUNT_DISTINCT(ip0):long	COUNT_DISTINCT(ip1):long
7	8

可以采用任何字段类型作为输入，并且无论输入类型如何，结果总是 long 类型。

计数为近似值

计算精确计数需要将值加载到集合中并返回其大小。当处理高基数集和/或大的数据集时，这不会扩展，因为所需的内存使用量以及在节点之间通信这些每个分片集的需要将利用集群的太多资源。

此 COUNT_DISTINCT 函数基于 HyperLogLog++ 算法，该算法基于具有一些有趣属性的值的哈希值进行计数：

可配置的精度，决定如何用内存换取准确性，
在低基数集上具有出色的准确性，
固定内存使用：无论有数百个还是数十亿个唯一值，内存使用仅取决于配置的精度。

对于 c 的精度阈值，我们使用的实现需要大约 c * 8 字节。

下图显示了阈值前后误差的变化情况：

对于所有 3 个阈值，计数均准确至配置的阈值。尽管不能保证，但情况很可能如此。实践中的准确性取决于所讨论的数据集。一般来说，大多数数据集都显示出一致的良好准确性。另请注意，即使阈值低至 100，即使计算数百万个项目，误差仍然非常低（如上图所示，为 1-6%）。

HyperLogLog++ 算法取决于哈希值的前导零，数据集中哈希值的精确分布会影响基数的准确性。

精度可配置

COUNT_DISTINCT 函数采用可选的第二个参数来配置前面讨论的精度。

FROM hosts
| STATS COUNT_DISTINCT(ip0, 80000), COUNT_DISTINCT(ip1, 5)

COUNT_DISTINCT(ip0,80000):long	COUNT_DISTINCT(ip1,5):long
7	9

MAX

数字字段的最大值。

FROM employees
| STATS MAX(languages)

MAX(languages):integer
5

MEDIAN

大于所有值一半且小于所有值一半的值，也称为 50% PERCENTILE。

FROM employees
| STATS MEDIAN(salary), PERCENTILE(salary, 50)

MEDIAN(salary):double	PERCENTILE(salary,50):double
47003	47003

注意：与 PERCENTILE 一样，MEDIAN 通常是近似值。

警告：MEDIAN 也是不确定的（non-deterministic）。这意味着使用相同的数据可能会得到略有不同的结果。

`MEDIAN_ABSOLUTE_DEVIATION`

Median 绝对偏差，变异性的测量。它是一个稳健的统计数据，这意味着它对于描述可能具有异常值或可能不呈正态分布的数据很有用。对于此类数据，它比标准差更具描述性。

它的计算方法是每个数据点与整个样本中值的偏差的中值。即，对于随机变量 X，中值绝对偏差为 median(|median(X) - Xi|)。

FROM employees
| STATS MEDIAN(salary), MEDIAN_ABSOLUTE_DEVIATION(salary)

MEDIAN(salary):double	MEDIAN_ABSOLUTE_DEVIATION(salary):double
47003	10096.5

注意：与 PERCENTILE 一样，MEDIAN_ABSOLUTE_DEVIATION 通常是近似值。

警告：MEDIAN_ABSOLUTE_DEVIATION 也是不确定的（non-disterministic）。这意味着使用相同的数据可能会得到略有不同的结果。

MIN

数值字段的最小值。

FROM employees
| STATS MIN(languages)

MIN(languages):integer
1

`PERCENTILE`

观察值出现一定百分比时的值。例如，第 95 个百分位数是大于观测值 95% 的值，第 50 个百分位数是中位数 (MEDIAN)。

FROM employees
| STATS p0 = PERCENTILE(salary,  0), p50 = PERCENTILE(salary, 50), p99 = PERCENTILE(salary, 99)

p0:double	p50:double	p99:double
25324	47003	74970.29

PERCENTILE（通常）是近似值

有许多不同的算法来计算百分位数。简单的实现只是将所有值存储在排序数组中。要查找第 50 个百分位数，只需查找 my_array[count(my_array) * 0.5] 处的值即可。

显然，简单的实现不会扩展 —— 排序数组随着数据集中值的数量线性增长。为了计算 Elasticsearch 集群中可能数十亿个值的百分位数，需要计算近似百分位数。

百分位数度量使用的算法称为 TDigest（由 Ted Dunning 在使用 T-Digests 计算准确分位数中介绍）。

使用此指标时，需要牢记一些准则：

准确度与 q(1-q) 成正比。这意味着极端百分位数（例如 99%）比不太极端的百分位数（例如中位数）更准确
对于较小的值集，百分位数非常准确（如果数据足够小，则可能 100% 准确）。
随着桶中值数量的增加，算法开始近似百分位数。它实际上是用准确性来换取内存节省。准确的不准确程度很难概括，因为它取决于你的数据分布和聚合的数据量

下图显示了均匀分布的相对误差，具体取决于收集值的数量和请求的百分位数：

它显示了极端百分位数的精度如何更好。对于大量值，误差会减小的原因是大数定律使值的分布越来越均匀，并且 t-digest 树可以更好地进行汇总。如果分布更加倾斜，情况就不会如此。

警告：PERCENTILE 也是不确定的（non-deterministic）。这意味着使用相同的数据可能会得到略有不同的结果。

SUM

数字字段的总和。

FROM employees
| STATS SUM(languages)

SUM(languages):long
281

ES|QL 数学函数

ES|QL 支持这些数学函数：

ABS
ACOS
ASIN
ATAN
ATAN2
CEIL
COS
COSH
E
FLOOR
LOG10
PI
POW
ROUND
SIN
SINH
SQRT
TAN
TANH
TAU

ABS

返回绝对值。

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, height
| EVAL abs_height = ABS(0.0 - height)

支持的类型：

n	result
double	double
integer	integer
long	long
unsigned_long	unsigned_long

`ACOS`

语法：

参数：

n: 数字表达。如果为 null，则该函数返回 null。

描述：

角度形式返回 n 的反余弦，以弧度表示。

支持的类型：

n	result
double	double
integer	double
long	double
unsigned_long	double

例子：

ROW a=.9
| EVAL acos=ACOS(a)


a:double	acos:double
.90.45102681179626236

ASIN

反正弦三角函数。

ROW a=.9
| EVAL asin=ASIN(a)

a:double	asin:double
.9	1.1197695149986342

支持的类型：

n	result
double	double
integer	double
long	double
unsigned_long	double

ATAN

反正切三角函数。

ROW a=12.9
| EVAL atan=ATAN(a)

a:double	atan:double
12.9	1.4934316673669235

支持的类型：

n	result
double	double
integer	double
long	double
unsigned_long	double

ATAN2

笛卡尔平面中正 x 轴与从原点到点 (x , y) 的射线之间的角度。

ROW y=12.9, x=.6
| EVAL atan2=ATAN2(y, x)

y:double	x:double	atan2:double
12.9	0.6	1.5243181954438936

支持的类型：

y	x	result
double	double	double
double	integer	double
double	long	double
double	unsigned_long	double
integer	double	double
integer	integer	double
integer	long	double
integer	unsigned_long	double
long	double	double
long	integer	double
long	long	double
long	unsigned_long	double
unsigned_long	double	double
unsigned_long	integer	double
unsigned_long	long	double
unsigned_long	unsigned_long	double

CEIL

将数字向上舍入到最接近的整数。

ROW a=1.8
| EVAL a=CEIL(a)

a:double
2

支持的类型：

n	result
double	double
integer	integer
long	long
unsigned_long	unsigned_long

COS

余弦三角函数。

ROW a=1.8
| EVAL cos=COS(a)

a:double	cos:double
1.8	-0.2272020946930871

支持的类型：

n	result
double	double
integer	double
long	double
unsigned_long	double

COSH

余弦双曲函数。

ROW a=1.8
| EVAL cosh=COSH(a)

a:double	cosh:double
1.8	3.1074731763172667

支持的类型：

n	result
double	double
integer	double
long	double
unsigned_long	double

E

欧拉数。

ROW E()

E():double
2.718281828459045

FLOOR

将数字向下舍入到最接近的整数。

ROW a=1.8
| EVAL a=FLOOR(a)

a:double
1

注意：这是长整型（包括无符号）和整数的 noop (no operation, 不做任何处理)。对于双精度，这会选择最接近双精度值的整数（Math.floor）。

支持的类型：

n	result
double	double
integer	integer
long	long
unsigned_long	unsigned_long

LOG10

返回以 10 为底的对数。输入可以是任何数值，返回值始终是双精度型。

负数的对数为 NaN。无穷大的对数是无穷大的，就像 0 的对数一样。

ROW d = 1000.0
| EVAL s = LOG10(d)

d: double	s:double
1000.0	3.0

支持的类型：

n	result
double	double
integer	double
long	double
unsigned_long	double

PI

圆的周长与其直径的比率。

ROW PI()

PI():double
3.141592653589793

POW

返回基数（第一个参数）的指数（第二个参数）次方的值。两个参数都必须是数字。

ROW base = 2.0, exponent = 2
| EVAL result = POW(base, exponent)

base:double	exponent:integer	result:double
2.0	2	4.0

类型规则

返回值的类型由底数和指数的类型决定。应用以下规则来确定结果类型：

如果基数或指数中有一个是浮点类型，则结果将为 double
否则，如果基数或指数是 64 位（长整型或无符号长整型），则结果将为 long
否则，结果将是一个 32 位整数（这涵盖所有其他数字类型，包括 int、short 和 byte）

例如，使用简单整数作为参数将产生整数结果：

ROW base = 2, exponent = 2
| EVAL s = POW(base, exponent)

base:integer	exponent:integer	s:integer
2	2	4

注意：对于所有情况，实际 pow 函数均使用双精度值执行。这意味着，对于非常大的非浮点值，该操作导致结果与预期略有不同的可能性很小。然而，非常大的非浮点值更可能的结果是数值溢出。

算术错误

算术错误和数字溢出不会导致错误。相反，结果将为 null，并添加 ArithmeticException 警告。例如：

ROW x = POW(9223372036854775808, 2)

warning:Line 1:9: evaluation of [POW(9223372036854775808, 2)] failed, treating result as null. Only first 20 failures recorded.
warning:Line 1:9: java.lang.ArithmeticException: long overflow

x:long
null

如果需要防止数字溢出，请在任一参数上使用 TO_DOUBLE：

ROW x = POW(9223372036854775808, TO_DOUBLE(1))

x:double
9.223372036854776E18

分数指数

指数可以是分数，这类似于求根。例如，0.5 的指数将给出底数的平方根：

ROW base = 4, exponent = 0.5
| EVAL s = POW(base, exponent)

base:integer	exponent:double	s:double
4	0.5	2.0

支持的输入和输出类型表

为了清楚起见，下表描述了所有数字输入类型组合的输出结果类型：

base	exponent	result
double	double	double
double	integer	double
integer	double	double
integer	integer	integer
long	double	double
long	integer	long

ROUND

将数字四舍五入为最接近指定位数的数字。如果未提供位数，则默认为 0 位。如果指定的位数为负数，则四舍五入到小数点左边的位数。

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, height
| EVAL height_ft = ROUND(height * 3.281, 1)

first_name:keyword	last_name:keyword	height:double	height_ft:double
Arumugam	Ossenbruggen	2.1	6.9
Kwee	Schusler	2.1	6.9
Saniya	Kalloufi	2.1	6.9

SIN

正弦三角函数。

ROW a=1.8
| EVAL sin=SIN(a)

a:double	sin:double
1.8	0.9738476308781951

支持的类型：

n	result
double	double
integer	double
long	double
unsigned_long	double

SINH

正弦双曲函数。

ROW a=1.8
| EVAL sinh=SINH(a)

a:double	sinh:double
1.8	2.94217428809568

支持的类型：

n	result
double	double
integer	double
long	double
unsigned_long	double

SQRT

返回数字的平方根。输入可以是任何数值，返回值始终是双精度值。

负数的平方根为 NaN。无穷大的平方根是无穷大。

ROW d = 100.0
| EVAL s = SQRT(d)

d: double	s:double
100.0	10.0

支持的类型：

n	result
double	double
integer	double
long	double
unsigned_long	double

TAN

正切三角函数。

ROW a=1.8
| EVAL tan=TAN(a)

a:double	tan:double
1.8	-4.286261674628062

支持的类型：

n	result
double	double
integer	double
long	double
unsigned_long	double

TANH

正切双曲函数。

ROW a=1.8
| EVAL tanh=TANH(a)

a:double	tanh:double
1.8	0.9468060128462683

支持的类型：

n	result
double	double
integer	double
long	double
unsigned_long	double

TAU

圆的周长与其半径之比。

ROW TAU()

TAU():double
6.283185307179586

ES|QL 字符串函数

ES|QL 支持以下字符串函数：

CONCAT
LEFT
LENGTH
LTRIM
REPLACE
RIGHT
RTRIM
SPLIT
SUBSTRING
TRIM

CONCAT

连接两个或多个字符串。

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, height
| EVAL fullname = CONCAT(first_name, " ", last_name)

LEFT

返回从字符串左侧开始提取长度字符的子字符串。

FROM employees
| KEEP last_name
| EVAL left = LEFT(last_name, 3)
| SORT last_name ASC
| LIMIT 5

last_name:keyword	left:keyword
Awdeh	Awd
Azuma	Azu
Baek	Bae
Bamford	Bam
Bernatsky	Ber

支持的类型：

string	length	result
keyword	integer	keyword

LENGTH

返回字符串的字符长度。

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, height
| EVAL fn_length = LENGTH(first_name)

LTRIM

从字符串中删除前导空格。

ROW message = "   some text  ",  color = " red "
| EVAL message = LTRIM(message)
| EVAL color = LTRIM(color)
| EVAL message = CONCAT("'", message, "'")
| EVAL color = CONCAT("'", color, "'")

message:keyword	color:keyword
'some text '	'red '

REPLACE

该函数将字符串（第一个参数）中正则表达式（第二个参数）的任何匹配项替换为替换字符串（第三个参数）。

如果任何参数为 NULL，则结果为 NULL。

此示例将出现的单词 “World” 替换为单词 “Universe”：

ROW str = "Hello World"
| EVAL str = REPLACE(str, "World", "Universe")
| KEEP str

str:keyword
Hello Universe

RIGHT

返回从右侧开始的字符串中提取 length 字符的子字符串。

FROM employees
| KEEP last_name
| EVAL right = RIGHT(last_name, 3)
| SORT last_name ASC
| LIMIT 5

last_name:keyword	right:keyword
Awdeh	deh
Azuma	uma
Baek	aek
Bamford	ord
Bernatsky	sky

支持的类型:

string	length	result
keyword	integer	keyword

RTRIM

删除字符串中的尾随空格。

ROW message = "   some text  ",  color = " red "
| EVAL message = RTRIM(message)
| EVAL color = RTRIM(color)
| EVAL message = CONCAT("'", message, "'")
| EVAL color = CONCAT("'", color, "'")

message:keyword	color:keyword
' some text'	' red'

SPLIT

将单个值字符串拆分为多个字符串。例如：

ROW words="foo;bar;baz;qux;quux;corge"
| EVAL word = SPLIT(words, ";")

将 “foo;bar;baz;qux;quux;corge” 以 ; 进行分割，并返回一个数组：

words:keyword	word:keyword
foo;bar;baz;qux;quux;corge	[foo,bar,baz,qux,quux,corge]

警告：目前仅支持单字节分隔符。

SUBSTRING

返回字符串的子字符串，由起始位置和可选长度指定。此示例返回每个姓氏的前三个字符：

FROM employees
| KEEP last_name
| EVAL ln_sub = SUBSTRING(last_name, 1, 3)

last_name:keyword	ln_sub:keyword
Awdeh	Awd
Azuma	Azu
Baek	Bae
Bamford	Bam
Bernatsky	Ber

负的起始位置被解释为相对于字符串的结尾。此示例返回每个姓氏的最后三个字符：

FROM employees
| KEEP last_name
| EVAL ln_sub = SUBSTRING(last_name, -3, 3)

last_name:keyword	ln_sub:keyword
Awdeh	deh
Azuma	uma
Baek	aek
Bamford	ord
Bernatsky	sky

如果省略 length，则 substring 返回字符串的剩余部分。此示例返回除第一个字符之外的所有字符：

FROM employees
| KEEP last_name
| EVAL ln_sub = SUBSTRING(last_name, 2)

last_name:keyword	ln_sub:keyword
Awdeh	wdeh
Azuma	zuma
Baek	aek
Bamford	amford
Bernatsky	ernatsky

TRIM

从字符串中删除前导和尾随空格。

ROW message = "   some text  ",  color = " red "
| EVAL message = TRIM(message)
| EVAL color = TRIM(color)

message:s	color:s
some text	red

支持的类型：

arg1	result
keyword	keyword
text	text

ES|QL 日期时间函数

ES|QL 支持以下日期时间函数：

AUTO_BUCKET
DATE_EXTRACT
DATE_FORMAT
DATE_PARSE
DATE_TRUNC
NOW

AUTO_BUCKET

创建人性化的桶并为每行返回与该行所属的结果桶相对应的日期时间值。将 AUTO_BUCKET 与 STATS ... BY 结合起来创建日期直方图。

你提供目标桶数量、开始日期和结束日期，它会选择适当的桶大小来生成目标数量或更少的桶。例如，这要求全年最多 20 个桶，其中选择每月桶：

ROW date=TO_DATETIME("1985-07-09T00:00:00.000Z")
| EVAL bucket=AUTO_BUCKET(date, 20, "1985-01-01T00:00:00Z", "1986-01-01T00:00:00Z")

date:datetime	bucket:datetime
1985-07-09T00:00:00.000Z	1985-07-01T00:00:00.000Z

我们的目标不是提供准确的目标桶数，而是选择一个人们感到满意的范围，最多提供目标桶数。

如果你要求更多的存储桶，那么 AUTO_BUCKET 可以选择较小的范围。例如，一年内最多请求 100 个桶将为你提供一周的桶：

ROW date=TO_DATETIME("1985-07-09T00:00:00.000Z")
| EVAL bucket=AUTO_BUCKET(date, 100, "1985-01-01T00:00:00Z", "1986-01-01T00:00:00Z")

date:datetime	bucket:datetime
1985-07-09T00:00:00.000Z	1985-07-08T00:00:00.000Z

AUTO_BUCKET 不过滤任何行。它仅使用提供的时间范围来选择合适的桶大小。对于日期超出范围的行，它返回与范围之外的存储桶对应的日期时间。将 AUTO_BUCKET 与 WHERE 结合起来以过滤行。

更完整的示例可能如下所示：

FROM employees
| WHERE hire_date >= "1985-01-01T00:00:00Z" AND hire_date < "1986-01-01T00:00:00Z"
| EVAL bucket = AUTO_BUCKET(hire_date, 20, "1985-01-01T00:00:00Z", "1986-01-01T00:00:00Z")
| STATS AVG(salary) BY bucket
| SORT bucket

AVG(salary):double	bucket:date
46305.0	1985-02-01T00:00:00.000Z
44817.0	1985-05-01T00:00:00.000Z
62405.0	1985-07-01T00:00:00.000Z
49095.0	1985-09-01T00:00:00.000Z
51532.0	1985-10-01T00:00:00.000Z
54539.75	1985-11-01T00:00:00.000Z

注意：AUTO_BUCKET 不会创建与任何文档都不匹配的存储桶。这就是上面的示例缺少 1985-03-01 和其他日期的原因。

数字字段

auto_bucket 还可以对数字字段进行操作，如下所示：

FROM employees
| WHERE hire_date >= "1985-01-01T00:00:00Z" AND hire_date < "1986-01-01T00:00:00Z"
| EVAL bs = AUTO_BUCKET(salary, 20, 25324, 74999)
| SORT hire_date, salary
| KEEP hire_date, salary, bs

hire_date:date	salary:integer	bs:double
1985-02-18T00:00:00.000Z	66174	65000.0
1985-02-24T00:00:00.000Z	26436	25000.0
1985-05-13T00:00:00.000Z	44817	40000.0
1985-07-09T00:00:00.000Z	62405	60000.0
1985-09-17T00:00:00.000Z	49095	45000.0
1985-10-14T00:00:00.000Z	54329	50000.0
1985-10-20T00:00:00.000Z	48735	45000.0
1985-11-19T00:00:00.000Z	52833	50000.0
1985-11-20T00:00:00.000Z	33956	30000.0
1985-11-20T00:00:00.000Z	74999	70000.0
1985-11-21T00:00:00.000Z	56371	55000.0

与上面的示例不同，你有意在日期范围上进行过滤，你很少想在数字范围上进行过滤。所以你必须分别找到最小值和最大值。我们还没有一种简单的方法来自动做到这一点。改进即将到来！

DATE_EXTRACT

提取日期的部分内容，例如年、月、日、小时。支持的字段类型是 java.time.temporal.ChronoField 提供的字段类型。

ROW date = DATE_PARSE("yyyy-MM-dd", "2022-05-06")
| EVAL year = DATE_EXTRACT("year", date)

date:date	year:long
2022-05-06T00:00:00.000Z	2022

DATE_FORMAT

以提供的格式返回日期的字符串表示形式。如果未指定格式，则使用 yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ 格式。

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, hire_date
| EVAL hired = DATE_FORMAT("YYYY-MM-dd", hire_date)

DATE_PARSE

语法：

DATE_PARSE([format,] date_string)

参数：

format	日期格式。有关语法，请参阅 DateTimeFormatter 文档。如果为 null，则该函数返回 null。
date_string	作为字符串的日期表达式。如果为 null 或空字符串，则该函数返回 null。

描述：

通过使用第一个参数中指定的格式解析第二个参数来返回日期。

ROW date_string = "2022-05-06"
| EVAL date = DATE_PARSE("yyyy-MM-dd", date_string)

date_string:keyword	date:date
2022-05-06	2022-05-06T00:00:00.000Z

DATE_TRUNC

将日期向下舍入到最接近的间隔。间隔可以使用时间跨度文字语法来表达。

FROM employees
| EVAL year_hired = DATE_TRUNC(1 year, hire_date)
| STATS COUNT(emp_no) BY year_hired
| SORT year_hired

ROW date_string = "2022-05-06"
| EVAL date = DATE_PARSE("yyyy-MM-dd", date_string)
| EVAL year_hired = DATE_TRUNC(1 year, date)
| keep date, year_hired

NOW

返回当前日期和时间。

ROW current_date = NOW()

ES|QL 类型转换函数

ES|QL 支持以下类型转换函数：

TO_BOOLEAN
TO_DATETIME
TO_DEGREES
TO_DOUBLE
TO_INTEGER
TO_IP
TO_LONG
TO_RADIANS
TO_STRING
TO_UNSIGNED_LONG
TO_VERSION

TO_BOOLEAN

将输入值转换为布尔值。

输入可以是单值或多值字段或表达式。输入类型必须是字符串或数字类型。

字符串值 “true” 将不区分大小写地转换为布尔值 true。对于其他任何内容，包括空字符串，该函数将返回 false。例如：

ROW str = ["true", "TRuE", "false", "", "yes", "1"]
| EVAL bool = TO_BOOLEAN(str)

str:keyword	bool:boolean
["true", "TRuE", "false", "", "yes", "1"]	[true, true, false, false, false, false]

数值 0 将转换为 false，其他值将转换为 true。

别名：TO_BOOL

TO_DATETIME

将输入值转换为日期值。

输入可以是单值或多值字段或表达式。输入类型必须是字符串或数字类型。

仅当字符串遵循 yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z' 格式时才会成功转换（要转换其他格式的日期，请使用 DATE_PARSE）。例如：

ROW string = ["1953-09-02T00:00:00.000Z", "1964-06-02T00:00:00.000Z", "1964-06-02 00:00:00"]
| EVAL datetime = TO_DATETIME(string)

string:keyword	datetime:date
["1953-09-02T00:00:00.000Z", "1964-06-02T00:00:00.000Z", "1964-06-02 00:00:00"]	[1953-09-02T00:00:00.000Z, 1964-06-02T00:00:00.000Z]

请注意，在此示例中，源多值字段中的最后一个值尚未转换。原因是，如果不遵守日期格式，转换将导致空值。发生这种情况时，警告标头将添加到响应中。标头将提供有关失败来源的信息：

"Line 1:112: evaluation of [TO_DATETIME(string)] failed, treating result as null. Only first 20 failures recorded."

以下标头将包含失败原因和违规值：

"java.lang.IllegalArgumentException: failed to parse date field [1964-06-02 00:00:00] with format [yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z']"

如果输入参数是数字类型，则其值将被解释为自 Unix 纪元以来的毫秒数。例如：

ROW int = [0, 1]
| EVAL dt = TO_DATETIME(int)

int:integer	dt:date
[0, 1]	[1970-01-01T00:00:00.000Z, 1970-01-01T00:00:00.001Z]

别名：TO_DT

TO_DEGREES

将弧度数转换为度数。

输入可以是单值或多值字段或表达式。输入类型必须是数字类型，并且结果始终为 double。

例子：

ROW rad = [1.57, 3.14, 4.71]
| EVAL deg = TO_DEGREES(rad)

rad:double	deg:double
[1.57, 3.14, 4.71]	[89.95437383553924, 179.9087476710785, 269.86312150661774]

TO_DOUBLE

将输入值转换为双精度值。

输入可以是单值或多值字段或表达式。输入类型必须是布尔型、日期型、字符串型或数字型。

例子：

ROW str1 = "5.20128E11", str2 = "foo"
| EVAL dbl = TO_DOUBLE("520128000000"), dbl1 = TO_DOUBLE(str1), dbl2 = TO_DOUBLE(str2)

str1:keyword	str2:keyword	dbl:double	dbl1:double	dbl2:double
5.20128E11	foo	5.20128E11	5.20128E11	null

请注意，在此示例中，不可能对字符串进行最后一次转换。发生这种情况时，结果为空值。在这种情况下，警告标头将添加到响应中。标头将提供有关失败来源的信息：

"Line 1:115: evaluation of [TO_DOUBLE(str2)] failed, treating result as null. Only first 20 failures recorded."

以下标头将包含失败原因和违规值：

"java.lang.NumberFormatException: For input string: \"foo\""

如果输入参数是日期类型，则其值将被解释为自 Unix 纪元以来的毫秒数，并转换为双精度。

布尔值 true 将转换为 double 1.0， false 则转换为 0.0。

别名：TO_DBL

TO_INTEGER

将输入值转换为整数值。

输入可以是单值或多值字段或表达式。输入类型必须是布尔型、日期型、字符串型或数字型。

例子：

ROW long = [5013792, 2147483647, 501379200000]
| EVAL int = TO_INTEGER(long)

long:long	int:integer
[5013792, 2147483647, 501379200000]	[5013792, 2147483647]

请注意，在此示例中，多值字段的最后一个值无法转换为整数。发生这种情况时，结果为空值。在这种情况下，警告标头将添加到响应中。标头将提供有关失败来源的信息：

"Line 1:61: evaluation of [TO_INTEGER(long)] failed, treating result as null. Only first 20 failures recorded."

以下标头将包含失败原因和违规值：

"org.elasticsearch.xpack.ql.QlIllegalArgumentException: [501379200000] out of [integer] range"

如果输入参数是日期类型，则其值将被解释为自 Unix 纪元以来的毫秒数，并转换为整数。

布尔值 true 将转换为整数 1， false 将转换为 0。

别名：TO_INT

TO_IP

将输入字符串转换为 IP 值。

输入可以是单值或多值字段或表达式。

例子：

ROW str1 = "1.1.1.1", str2 = "foo"
| EVAL ip1 = TO_IP(str1), ip2 = TO_IP(str2)
| WHERE CIDR_MATCH(ip1, "1.0.0.0/8")

str1:keyword	str2:keyword	ip1:ip	ip2:ip
1.1.1.1	foo	1.1.1.1	null

请注意，在上面的示例中，字符串的最后一次转换是不可能的。发生这种情况时，结果为空值。在这种情况下，警告标头将添加到响应中。标头将提供有关失败来源的信息：

"Line 1:68: evaluation of [TO_IP(str2)] failed, treating result as null. Only first 20 failures recorded."

以下标头将包含失败原因和违规值：

"java.lang.IllegalArgumentException: 'foo' is not an IP string literal."

TO_LONG

将输入值转换为长整型值。

输入可以是单值或多值字段或表达式。输入类型必须是布尔型、日期型、字符串型或数字型。

例子：

ROW str1 = "2147483648", str2 = "2147483648.2", str3 = "foo"
| EVAL long1 = TO_LONG(str1), long2 = TO_LONG(str2), long3 = TO_LONG(str3)

str1:keyword	str2:keyword	str3:keyword	long1:long	long2:long	long3:long
2147483648	2147483648.2	foo	2147483648	2147483648	null

"Line 1:113: evaluation of [TO_LONG(str3)] failed, treating result as null. Only first 20 failures recorded."

以下标头将包含失败原因和违规值：

"java.lang.NumberFormatException: For input string: \"foo\""

如果输入参数是日期类型，则其值将被解释为自 Unix 纪元以来的毫秒数，并转换为 long。

布尔值 true 将转换为 long 1， false 将转换为 0。

`TO_RADIANS`

将度数转换为弧度。

输入可以是单值或多值字段或表达式。输入类型必须是数字类型，并且结果始终为 double。

例子：

ROW deg = [90.0, 180.0, 270.0]
| EVAL rad = TO_RADIANS(deg)

deg:double	rad:double
[90.0, 180.0, 270.0]	[1.5707963267948966, 3.141592653589793, 4.71238898038469]

TO_STRING

将字段转换为字符串。例如：

ROW a=10
| EVAL j = TO_STRING(a)

a:integer	j:keyword
10	"10"

它也适用于多值字段：

ROW a=[10, 9, 8]
| EVAL j = TO_STRING(a)

a:integer	j:keyword
[10, 9, 8]	["10", "9", "8"]

别名：TO_STR

支持的类型：

v	result
boolean	keyword
datetime	keyword
double	keyword
integer	keyword
ip	keyword
keyword	keyword
long	keyword
text	keyword
unsigned_long	keyword
version	keyword

`TO_UNSIGNED_LONG`

将输入值转换为无符号长整型值。

输入可以是单值或多值字段或表达式。输入类型必须是布尔型、日期型、字符串型或数字型。

例子：

ROW str1 = "2147483648", str2 = "2147483648.2", str3 = "foo"
| EVAL long1 = TO_UNSIGNED_LONG(str1), long2 = TO_ULONG(str2), long3 = TO_UL(str3)

str1:keyword	str2:keyword	str3:keyword	long1:unsigned_long	long2:unsigned_long	long3:unsigned_long
2147483648	2147483648.2	foo	2147483648	2147483648	null

"Line 1:133: evaluation of [TO_UL(str3)] failed, treating result as null. Only first 20 failures recorded."

以下标头将包含失败原因和违规值：

"java.lang.NumberFormatException: Character f is neither a decimal digit number, decimal point, nor \"e\" notation exponential mark."

如果输入参数是日期类型，则其值将被解释为自 Unix 纪元以来的毫秒数，并转换为 unsigned long。

Boolean true 将转换为 unsigned long 1， false 则转换为 0。

别名：TO_ULONG、TO_UL

TO_VERSION

将输入字符串转换为版本值。例如：

ROW v = TO_VERSION("1.2.3")

v:version
1.2.3

输入可以是单值或多值字段或表达式。

别名：TO_VER

支持的类型：

v	result
keyword	version
text	version
version	version

ES|QL 条件函数和表达式

条件函数通过以 if-else 方式求值来返回其参数之一。 ES|QL 支持这些条件函数：

CASE
COALESCE
GREATEST
LEAST

CASE

语法：

CASE(condition1, value1[, ..., conditionN, valueN][, default_value])

参数：

conditionX	一个条件
valueX	当相应条件第一个评估为 true 时返回的值。
default_value	没有条件匹配时返回的默认值。

描述：

接受条件和值对。该函数返回属于第一个值为 true 的条件的值。

如果参数数量为奇数，则最后一个参数为默认值，当没有条件匹配时返回该默认值。

FROM employees
| EVAL type = CASE(languages <= 1, "monolingual",languages <= 2, "bilingual","polyglot")
| KEEP emp_no, languages, type

emp_no:integer	languages:integer	type:keyword
10001	2	bilingual
10002	5	polyglot
10003	4	polyglot
10004	5	polyglot
10005	1	monolingual

COALESCE

返回第一个非空值。

ROW a=null, b="b"
| EVAL COALESCE(a, b)

a:null	b:keyword	COALESCE(a,b):keyword
null	b	b

`GREATEST`

返回许多列中的最大值。这与 MV_MAX 类似，只是它旨在一次在多个列上运行。

ROW a = 10, b = 20
| EVAL g = GREATEST(a, b)

a:integer	b:integer	g:integer
10	20	20

注意：当在 keyword 或 text 字段上运行时，这将按字母顺序返回最后一个字符串。当在布尔列上运行时，如果任何值为 true，则返回 true。

支持的类型：

first	rest	result
boolean	boolean	boolean
double	double	double
integer	integer	integer
ip	ip	ip
keyword	keyword	keyword
long	long	long
text	text	text
version	version	version

LEAST

返回许多列中的最小值。这与 MV_MIN 类似，只是它旨在一次在多个列上运行。

ROW a = 10, b = 20
| EVAL l = LEAST(a, b)

a:integer	b:integer	l:integer
10	20	10

注意：当在 keyword 或 text 字段上运行时，这将按字母顺序返回第一个字符串。当在布尔列上运行时，如果任何值为 false，则返回 false。

支持的类型：

first	rest	result
boolean	boolean	boolean
double	double	double
integer	integer	integer
ip	ip	ip
keyword	keyword	keyword
long	long	long
text	text	text
version	version	version

ES|QL 多值函数

ES|QL 支持以下多值函数：

MV_AVG
MV_CONCAT
MV_COUNT
MV_DEDUPE
MV_MAX
MV_MEDIAN
MV_MIN
MV_SUM

MV_AVG

将多值字段转换为包含所有值的平均值的单值字段。例如：

ROW a=[3, 5, 1, 6]
| EVAL avg_a = MV_AVG(a)

a:integer	avg_a:double
[3, 5, 1, 6]	3.75

注意：输出类型始终为 double，输入类型可以是任意数字。

`MV_CONCAT`

将多值字符串字段转换为单值字段，其中包含由分隔符分隔的所有值的串联：

ROW a=["foo", "zoo", "bar"]
| EVAL j = MV_CONCAT(a, ", ")

a:keyword	j:keyword
["foo", "zoo", "bar"]	"foo, zoo, bar"

如果要连接非字符串字段，请先对它们调用 TO_STRING：

ROW a=[10, 9, 8]
| EVAL j = MV_CONCAT(TO_STRING(a), ", ")

a:integer	j:keyword
[10, 9, 8]	"10, 9, 8"

`MV_COUNT`

将多值字段转换为包含值数量的单值字段：

ROW a=["foo", "zoo", "bar"]
| EVAL count_a = MV_COUNT(a)

a:keyword	count_a:integer
["foo", "zoo", "bar"]	3

`MV_DEDUPE`

从多值字段中删除重复项。例如：

ROW a=["foo", "foo", "bar", "foo"]
| EVAL dedupe_a = MV_DEDUPE(a)

a:keyword	dedupe_a:keyword
["foo", "foo", "bar", "foo"]	["foo", "bar"]

注意：MV_DEDUPE 可能（但并不总是）对字段中的值进行排序。

`MV_MAX`

将多值字段转换为包含最大值的单值字段。例如：

ROW a=[3, 5, 1]
| EVAL max_a = MV_MAX(a)

a:integer	max_a:integer
[3, 5, 1]	5

它可以由任何字段类型使用，包括 keyword 字段。在这种情况下，选择最后一个字符串，逐字节比较它们的 utf-8 表示形式：

ROW a=["foo", "zoo", "bar"]
| EVAL max_a = MV_MAX(a)

a:keyword	max_a:keyword
["foo", "zoo", "bar"]	"zoo"

`MV_MEDIAN`

将多值字段转换为包含中值的单值字段。例如：

ROW a=[3, 5, 1]
| EVAL median_a = MV_MEDIAN(a)

a:integer	median_a:integer
[3, 5, 1]	3

它可以被任何数字字段类型使用并返回相同类型的值。如果该行的一列有偶数个值，则结果将是中间两个条目的平均值。如果该字段不是浮点型，则平均值向下舍入：

ROW a=[3, 7, 1, 6]
| EVAL median_a = MV_MEDIAN(a)

a:integer	median_a:integer
[3, 7, 1, 6]	4

`MV_MIN`

将多值字段转换为包含最小值的单值字段。例如：

ROW a=[2, 1]
| EVAL min_a = MV_MIN(a)

a:integer	min_a:integer
[2, 1]	1

它可以由任何字段类型使用，包括 keyword 字段。在这种情况下，选择第一个字符串，逐字节比较它们的 utf-8 表示形式：

ROW a=["foo", "bar"]
| EVAL min_a = MV_MIN(a)

a:keyword	min_a:keyword
["foo", "bar"]	"bar"

MV_SUM

将多值字段转换为包含所有值之和的单值字段。例如：

ROW a=[3, 5, 6]
| EVAL sum_a = MV_SUM(a)

a:integer	sum_a:integer
[3, 5, 6]	14

ES|QL 操作符

用于与一个或多个表达式进行比较的布尔运算符。

Binary operators
Logical operators
IS NULL and IS NOT NULL predicates
CIDR_MATCH
ENDS_WITH
IN
IS_FINITE
IS_INFINITE
IS_NAN
LIKE
RLIKE
STARTS_WITH

Binary operators

支持以下二进制比较运算符：

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

逻辑运算符

支持以下逻辑运算符：

AND
OR
NOT

IS NULL 和 IS NOT NULL 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:keyword	last_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

`CIDR_MATCH`

如果提供的 IP 包含在提供的 CIDR 块之一中，则返回 true。

CIDR_MATCH 接受两个或多个参数。第一个参数是 ip 类型的 IP 地址（支持 IPv4 和 IPv6）。后续参数是用于测试 IP 的 CIDR 块。

FROM hosts
| WHERE CIDR_MATCH(ip, "127.0.0.2/32", "127.0.0.3/32")

`ENDS_WITH`

返回一个布尔值，指示关键字字符串是否以另一个字符串结尾：

FROM employees
| KEEP last_name
| EVAL ln_E = ENDS_WITH(last_name, "d")

last_name:keyword	ln_E:boolean
Awdeh	false
Azuma	false
Baek	false
Bamford	true
Bernatsky	false

支持的类型：

arg1	arg2	result
keyword	keyword	boolean

IN

IN 运算符允许测试字段或表达式是否等于文字、字段或表达式列表中的元素：

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

`IS_FINITE`

返回一个布尔值，指示其输入是否是有限数。

ROW d = 1.0
| EVAL s = IS_FINITE(d/0)

`IS_INFINITE`

返回一个布尔值，指示其输入是否是无限的。

ROW d = 1.0
| EVAL s = IS_INFINITE(d/0)

`IS_NAN`

返回一个布尔值，指示其输入是否不是数字。

ROW d = 1.0
| EVAL s = IS_NAN(d)

`LIKE`

使用 LIKE 使用通配符根据字符串模式过滤数据。 LIKE 通常作用于位于运算符左侧的字段，但它也可以作用于常量（文字）表达式。运算符的右侧代表模式。

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

`RLIKE`

使用 RLIKE 使用正则表达式根据字符串模式过滤数据。 RLIKE 通常作用于位于运算符左侧的字段，但它也可以作用于常量（文字）表达式。运算符的右侧代表模式。

FROM employees
| WHERE first_name RLIKE ".leja.*"
| KEEP first_name, last_name

`STARTS_WITH`

返回一个布尔值，指示关键字字符串是否以另一个字符串开头：

FROM employees
| KEEP last_name
| EVAL ln_S = STARTS_WITH(last_name, "B")

last_name:keyword	ln_S:boolean
Awdeh	false
Azuma	false
Baek	true
Bamford	true
Bernatsky	true

支持的类型：

arg1	arg2	result
keyword	keyword	boolean

这篇关于Elasticsearch：ES|QL 函数及操作符的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！