Elasticsearch 5.x版本中，SQL功能还没有集成到Elasticsearch源码中，需要下载第三方插件后才能使用，配置过程如下：
1.安装ES-SQL依赖node npm
ES-SQL 5.x版本以后，安装需要依赖node和npm，先安装node和npm，安装后在检查node及npm的安装，命令如下：
yum -y install nodejs npm
node -v
npm -v
2.下载ES-SQL并安装
然后切换到ES的根目录下，执行如下命令，下载并安ES-SQL插件：
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql/releases/download/5.6.30/.elasticsearch-sql-5.6.3.0.zip
离线包安装可以执行：
./bin/elasticsearch-plugin install file:/elasticsearch-sql-5.6.3.0.zip
3.重启ES服务
执行完上述三步，你就可以使用SQL探索数据了，以kibana中的使用为例：
二、6.4 Elasticsearch SQL用法
1 Elasticsearch SQL支持的数据类型首先我们看下Elasticsearch SQL和标准SQL中数据类型的对应关系：
Elasticsearch SQL支持三种client： REST Interface， command-line，JDBC
2.1 REST Interface
建议先在kibana中测试(可以一次执行多个SQL)，查询通过之后把查询copy到项目中进行测试。
6.3+ Elasticsearch SQL有个非常实用的功能，就是可以用translate api把SQL语句翻译成ES DSL语句，对于学习DSL感到头痛的同学有福啦。
2.2 command-line
命令行界面的进入方式：
./elasticsearch-sql-cli IP:PORT(本机ip和es的端口)
进入后的界面如下：
命令行一般作为SQL测试时使用。
2.3 JDBC
该组件为X-Pack中的收费组件，感兴趣的同学可以参考官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/sql-jdbc.html
注意：查询单个索引名一定要用""引上，否则会报错
*查看当前用户所有的索引：“SHOW TABLES;”
精准查询某个索引：“SHOW TABLES LIKE ‘indexname’;”
通配符查询某些索引：“SHOW TABLES LIKE ‘ ’;”
*查看某个索引结构：“DESCRIBE table;” 或者 “DESC table;”
上面两个命令都是“SHOW COLUMNS [ FROM | IN ] ? table”命令的别名
*查看函数：“SHOW FUNCTIONS [ LIKE? pattern? ]?”
精准查询某个函数：
通配符查询某些函数：
查看所有函数：
常用的聚合函数：
SELECT MIN(value_1) min, MAX(value_1) max, AVG(value_1) avg,SUM(value_1) sum,COUNT(*) count,COUNT(DISTINCT value_1) dictinct_count FROM "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19”;
SELECT语句的语法排序如下：
SELECT select_expr [, ...]
[ FROM table_name ]
[ WHERE condition ]
[ GROUP BY grouping_element [, ...] ]
[ HAVING condition]
[ ORDER BY expression [ ASC | DESC ] [, ...] ]
[ LIMIT [ count ] ]
*限定返回数据的条数：“limit”
SELECT * FROM "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19” limit 10 ;
注意SQL中的limit比fetch_size中的优先级高,例如下面的例子返回的是5条 :
{
"query": "SELECT * FROM "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19” limit 5",
"fetch_size":10
}*排序：“order by + 字段名字 + asc/desc”
SELECT * FROM "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19” ORDER BY value_1 asc/desc;
根据多个字段排序：
select city c,value_1 + 1 vp from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" group by c,vp order by c desc,vp asc;
*WHERE根据条件查询：
WHERE后面跟ES复杂数据类型：
SELECT first_name FROM index WHERE first_name.raw = ‘John’ ;
WHERE后面跟多个查询条件：
SELECT * FROM micloud_es_sink_zhouyongbo_test* where city=‘北京' and value_1=8 ORDER BY value_1 desc ;
*group by分组查询：
根据单个字段分组查询：
select city,count(city) as count_city,sum(value_1) as count_value_1 from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" group by city;
根据多个字段分组查询：
select city,count(city) count_city,sum(value_1) count_value_1 from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" group by city,value_1;
对于比较长的字段，也可以对该字段声明别名，并对别名进行分组查询，声明字段别名的“as”可省略：
select city c,count(city) count_city,sum(value_1) count_value_1 from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" group by c,value_1;
还可以对某字段进行计算，然后按照计算结果分组查询：
select city c,value_1 + 1 vp from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" group by c,vp;
*HAVING过滤分组结果（ES-SQL引擎同样会在分组之后计算HAVING语句）：
Select city c,count(*) count from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" group by c having count > 53834;
*查询嵌套类型：
select * from zhouyongbo_test04 where love.kaishu=‘鲁公’;
*用通配符查询多个索引：
注意被查询索引必须有相同的mapping，否则会有如下报错：
常用的方法和操作汇总：
*比较操作：
Equality (=)
select * from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" where value_1 = 6 limit 5;
Inequality (<> or != or
select * from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" where value_1 <> 6 limit 5;
Comparison (<,
select * from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" where value_1 >= 6 limit 5;
BETWEEN
select * from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" where value_1 between 6 and 8 limit 5;
IS NULL/IS NOT NULL
select * from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" where value_1 is not NULL limit 5;
*逻辑操作：
AND
select * from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" where value_1 > 5 and value_1 < 7 limit 5;
OR
select * from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" where value_1 = 5 or value_1 = 7 limit 5;
NOT
select * from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" where not value_1 > 5 limit 5;
*数学运算操作：
Add (+)
select 1 + 1 as x;
Subtract (infix -)
select 1 - 1 as x;
Negate (unary -)
select - 1 as x;
Multiply (*)
select 6 * 6 as x;
Divide (/)
select 30 / 5 as x;
Modulo or Reminder(%)
select 30 % 7 as x;
*数学函数：(分为通用函数和三角函数两部分 )：
通用函数：
ABS：求数字的绝对值
select ABS(value_1) from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" limit 5;
CBRT：求数字的立方根，返回double
select value_1 v,CBRT(value_1) cbrt from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" limit 5;
CEIL：返回大于或者等于指定表达式最小整数（double）
select value_1 v,CEIL(value_1) from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" limit 5;
CEILING：等同于CEIL
select value_1 v,CEILING(value_1) from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" limit 5;
E：返回自然常数e(2.718281828459045)
select value_1,E(value_1) from "micloud_es_sink_zhouyongbo_test-2018.10.19" limit 5;
ROUND：四舍五入精确到个位
select ROUND(-3.14);
FLOOR：向下取整
select FLOOR(3.14);
LOG：计算以2为底的自然对数
select LOG(4);
LOG10：计算以10为底的自然对数
select LOG10(100);
SQRT：求一个非负实数的平方根
select SQRT(9);
EXP：此函数返回e(自然对数的底)的X次方的值
select EXP(3);
EXPM1：返回e x -1
select EXPM1(3);
三角函数：
DEGREES：返回X从弧度转换为度值
select DEGREES(x);
RADIANS：返回X从度转换成弧度的值
select RADIANS(x);
SIN：返回X的正弦
select SIN(x);
COS：返回X，X值是以弧度给出的余弦值
select COS(角度);
TAN：返回参数X，表示以弧度的切线值
select TAN(角度);
ASIN：返回X的反正弦，X的值必须在-1至1范围内，返回NULL
select ASIN(x);
ACOS：返回X的反正弦，X值必须-1到1之间范围否则将返回NULL
select ACOS(x);
ATAN：返回X的反正切
select ATAN(x);
SINH：返回X的双曲正弦值
select SINH(x);
COSH：返回X的双曲余弦值
select COSH(x);
*日期和时间处理相关方法：
YEAR：
SELECT YEAR(CAST('2018-10-23T16:59:27Z' AS TIMESTAMP)) AS year;MONTH_OF_YEAR() or MONTH()：
SELECT MONTH(CAST('2018-10-23T16:59:27Z' AS TIMESTAMP)) AS month;WEEK_OF_YEAR() or WEEK()：
SELECT WEEK(CAST('2018-10-23T16:59:27Z' AS TIMESTAMP)) AS week;DAY_OF_YEAR() or DOY()，效果等同于EXTRACT(
SELECT DOY(CAST('2018-10-23T16:59:27Z' AS TIMESTAMP)) AS day;DAY_OF_MONTH(), DOM(), or DAY()：
SELECT DAY(CAST('2018-10-23T16:59:27Z' AS TIMESTAMP)) AS day;DAY_OF_WEEK() or DOW()：
SELECT DOW(CAST('2018-10-23T16:59:27Z' AS TIMESTAMP)) AS day;HOUR_OF_DAY() or HOUR()：
SELECT HOUR(CAST('2018-10-23T16:59:27Z' AS TIMESTAMP)) AS hour;MINUTE_OF_DAY()：
SELECT MINUTE_OF_DAY(CAST('2018-10-23T16:59:27Z' AS TIMESTAMP)) AS minute;MINUTE_OF_HOUR() or MINUTE()：
SELECT MINUTE(CAST('2018-10-23T16:59:27Z' AS TIMESTAMP)) AS minute;SECOND_OF_MINUTE() or SECOND()：
SELECT SECOND(CAST('2018-10-23T16:59:27Z' AS TIMESTAMP)) AS second;如上就是6.4 Elasticsearch SQL支持的主要用法了，如果在优化SQL语句之后还不满足查询需求，可以拿SQL和DSL混用，ES会先根据SQL进行查询，然后根据DSL语句对SQL的执行结果进行二次查询，下面是个小例子：
POST /_xpack/sql?format=txt
{
"query": "SELECT * FROM library ORDER BY page_count DESC",
"filter": {
"range": {
"page_count": {
"gte" : 100,
"lte" : 200
}
}
},
"fetch_size": 5
}这个查询就会先根据“query”后面的SQL进行查询，然后用执行“filter”和“fetch_size” DSL语法对查询结果进行过滤，进而返回最终结果。
