这篇博文本来是想放在全系列的大概第五、六篇的时候再讲的，毕竟查询是在索引创建、索引文档数据生成和一些基本概念介绍完之后才需要的。当前面的一些知识概念全都讲解完之后再讲解查询是最好的，但是最近公司项目忙经常加班，毕竟年底了。但是不写的话我怕会越拖越久，最后会不了了之了，所以刚好上海周末下雪，天冷无法出门，就坐在电脑前敲下了这篇博文。因为公司的查询这块是我负责的所以我研究了比较多点，写起来也顺手些。那么进入正文。
为什么用SQL查询前面的文章介绍过，Elasticsearch 的官方查询语言是 Query DSL，既然是官方指定的，说明最吻合 ES 的强大功能，为ES做支撑。那么我们为什么还用 SQL 查询？这是否是多此一举了呢？
其实，存在毕竟有存在的道理，存在即合理。SQL 作为一个数据库查询语言，它语法简洁，书写方便而且大部分服务端程序员都清楚了解和熟知它的写法。但是作为一个 ES 萌新来说，就算他已经是一位编程界的老江湖，但是如果他不熟悉 ES ，那么他如果要使用公司已经搭好的 ES 服务，他必须要先学习 Query DSL，学习成本也是一项影响技术开发进度的因素而且不稳定性高。但是如果 ES 查询支持 SQL的话，那么也许就算他是工作一两年的同学，他虽然不懂 ES的复杂概念，他也能很好的使用 ES 而且顺利的参加到开发的队伍中，毕竟SQL 谁不会写呢？
Elasticsearch-SQL我们正式介绍下我们的主角 - Elasticsearch-SQL，Elasticsearch-SQL不属于 Elasticsearch 官方的，它是 NLPChina（中国自然语言处理开源组织）开源的一个 ES 插件，主要功能是通过 SQL 来查询 ES，其实它的底层是通过解释 SQL，将SQL 转换为 DSL 语法，再通过DSL 查询。
Elasticsearch-SQL目前已经支持大概所有版本的 ES，而且最近的6.5.x的也在支持的范围了，所以可以看得出来维护的还是蛮频繁的。
由于 ES 2.x 和 5.x 的版本区别(详细参考：版本选择)，我们安装 ES 插件是有点区别的，
在 5.0之前的安装方式为：plugin install
./bin/plugin install https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql/releases/download/2.4.6.0/elasticsearch-sql-2.4.6.0.zip在5.0之后(包括6.x)的安装方式为：elasticsearch-plugin install
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql/releases/download/5.0.1/elasticsearch-sql-5.0.1.0.zip如果我们安装不成功，我们可以直接下载 Elasticsearch-SQL 插件的压缩包，然后解压，完成之后重命名文件夹为 sql ，放到 ES 的安装路径的 plugins目录中，例如：..\elasticsearch-6.4.0\plugins\sql。
完成此操作后，需要重新启动Elasticsearch服务器，否则会报错：Invalid index name [sql], must not start with '']; ","status":400}。
前端可视化界面Elasticsearch-SQL 插件提供了可视化的界面，方便你执行SQL查询，界面如下：
在 elasticsearch 1.x / 2.x，你可以直接访问如下地址：
:9200/_plugin/sql/而在 elasticsearch 5.x/6.x，这需要安装 node.js 和下载及解压site，然后像这样启动web前端：
cd site-server npm install express --save node node-server.js 查询语法经过以上的操作之后，如果没出问题，现在就可以使用 SQL 查询 ES 了，其中有些是正常的 SQL 语法，还有些是超越SQL 语法的，相当于是对 SQL 语法的增强，ES 的查询格式是：
:9200/_sql?sql=select * from indexName limit 10 简单查询先上个简单的查询语法：
SELECT fields from indexName WHERE conditions可以看到，我们以前的查询语句中，表名 tableName 的地方现在改为了索引名 indexName，如果有索引Type ，还可以这样写：
SELECT fields from indexName/type WHERE conditions也可以同时查询索引的多个类型，语法如下：
SELECT fields from indexName/type1,indexName/type2 WHERE conditions如果想知道当前SQL是如何将SQL解释为Elasticsearch 的Query DSL，可以这样通过关键字explain。
:9200/_sql/_explain?sql=select * from indexName limit 10聚合类函数查询
select COUNT(*),SUM(age),MIN(age) as m, MAX(age),AVG(age) FROM bank GROUP BY gender ORDER BY SUM(age), m DESC 额外增强查询Search
SELECT address FROM bank WHERE address = matchQuery('880 Holmes Lane') ORDER BY _score DESC LIMIT 3Aggregations
range age group 20-25,25-30,30-35,35-40
SELECT COUNT(age) FROM bank GROUP BY range(age, 20,25,30,35,40)range date group by day
SELECT online FROM online GROUP BY date_histogram(field='insert_time','interval'='1d')