es现在几乎已经是开源搜索引擎的事实标准了，搭建简易，使用方便。不过在很多公司里(包括我司的部分部门)，并不是把它当搜索引擎来用，而是当db来用。因为本身查询/搜索原理的区别，使es在千万或者亿级的数据中进行逻辑筛选相对高效。例如一些wms、工单查询系统，单表几十个甚至上百个字段，如果在数据库里为每种类型的查询都建立合适的索引，成本比较高，更不用说索引建多了还会影响到插入速度，后期的索引优化也是比较麻烦的问题。
不过如果把es当db来使的话，始终会有一个绕不过去的坎。就是es的DSL。让所有业务开发去学习dsl的话也不是不可以，但DSL真的有点反人类(不要打我)。简单的a and b或者a or b还比较容易写，如果我要的是a and (b and (c or d) and e)的查询逻辑，那我觉得谁写都会晕。即使是用官方或者第三方提供的client，如果需求多种多样的话，想要灵活地实现`需求=>DSL`的过程还是比较痛苦。
对于业务开发来说，当然是sql更平易近人(毕竟写了这么多年CRUD)。所以还有一种歪门邪道的流派，直接把sql转成DSL。要做sql和DSL转换的工作，需要进行sql的解析，先不要怵，这个年代找一个靠谱的sql parser还是比较容易的。比如阿里开源的druid连接池里的sql模块：
https://github.com/alibaba/dru ... d/sql
因为笔者的实现是用的下面这个golang版的parser：
https://github.com/xwb1989/sqlparser
所以用这个来举例吧~
这个是其作者从youtube/vitness里提取并进行改进的一个parser，我们能用到的是一部分子集功能，只需要解析select类的sql。
先举个简单的sql的例子：
sql的select语句在被解析之后生成一个Select的结构体，如果我们不关心使用者需要的字段的话，可以先把SelectExprs/Distinct/Comments/Lock里的内容忽略掉。如果不是分组统计类的需求，也可以先把GroupBy/Having忽略掉。这里我们关心的就剩下From、Where、OrderBy和Limit。
From对应的TableExprs实际上可以认为是简单的字符串，这里的值其实就是`x_order`。
OrderBy实际上是一个元素为
的数组。
Limit也很简单，
其实就是俩数字。
那么剩下的就是这个Where结构了。where会被解析为AST(`https://en.wikipedia.org/wiki/Abstract_syntax_tree`)，中文是抽象语法树。在不说子查询之类的情况下，这个AST也不会太复杂，毕竟where后面的情况比起编译原理里的程序语言来说情况还是要少得多的。以上述的sql为例，这里解析出来的Where结构是这样的：
只有一个节点，一个ComparisonExpr表达式，这个ComparisonExpr，中文比较表达式，指代的就是我们sql里的`user_id = 1`。实际上我们可以认为这个"比较表达式"即是所有复杂AST的叶子节点。叶子结点在AST遍历的时候一般也就是递归的终点。因为这里的查询比较简单，整棵AST只有一个节点，即根节点和叶子节点都是这个ComparisonExpr。
再来一个复杂点的例子。
稍微有一些二叉树的样子了吧。把这棵简单的树画出来：
回到文章开头的那个复杂的例子：
看着真够麻烦的，我们把这棵树画出来：
这样看着就直观多了。我们有了AST的结构，那要怎么对应到es的查询DSL呢？少安毋躁。
我们知道es的bool query是可以进行嵌套的，所以实际上我们可以同样可以构造出树形结构的bool query。这里把bool嵌套must和bool嵌套should简化一下，写成boolmust和boolshould：
例如a and (b and c)
我们把query内部的第一个boolmust当作根节点，内部嵌套的a和另一个boolmust当作它的两个子节点，然后b和c又是这个boolmust的子节点。可以看出来，实际上这棵树和AST的节点可以一一对应。
再回到文章开头的例子，a and (b and (c or d) and e)：
和前文中ast来做个简单的结构对比~
和前文中sql的where解析后的AST树也是完全匹配的。思路来了，只要对sql解析生成的AST进行递归，即可得到这棵树。当然了，这里还可以进行一些优化，如果子节点的类型和父
节点的类型一致，例如都是and表达式或者都是or表达式，我们可以在生成dsl的时候将其作为并列的节点进行合并，这里不再赘述。
在递归中有这么几种情况：
这样问题就变成了如何处理AST的叶子节点。前面提到了叶子节点实际上就是Comparison Expression。只要简单进行一些对应即可，下面是我们的项目里的一些对应关系，仅供参考：
最后再附上demo
https://github.com/cch123/elasticsql
不过如果把es当db来使的话，始终会有一个绕不过去的坎。就是es的DSL。让所有业务开发去学习dsl的话也不是不可以，但DSL真的有点反人类(不要打我)。简单的a and b或者a or b还比较容易写，如果我要的是a and (b and (c or d) and e)的查询逻辑，那我觉得谁写都会晕。即使是用官方或者第三方提供的client，如果需求多种多样的话，想要灵活地实现`需求=>DSL`的过程还是比较痛苦。
对于业务开发来说，当然是sql更平易近人(毕竟写了这么多年CRUD)。所以还有一种歪门邪道的流派，直接把sql转成DSL。要做sql和DSL转换的工作，需要进行sql的解析，先不要怵，这个年代找一个靠谱的sql parser还是比较容易的。比如阿里开源的druid连接池里的sql模块：
https://github.com/alibaba/dru ... d/sql
因为笔者的实现是用的下面这个golang版的parser：
https://github.com/xwb1989/sqlparser
所以用这个来举例吧~
这个是其作者从youtube/vitness里提取并进行改进的一个parser，我们能用到的是一部分子集功能，只需要解析select类的sql。
先举个简单的sql的例子：
select * from x_order where userId = 1 order by id desc limit 10,1;
解析之后会变成golang的一个struct，来看看具体的定义：
&sqlparser.Select{
Comments:sqlparser.Comments(nil),
Distinct:"",
SelectExprs:sqlparser.SelectExprs{(*sqlparser.StarExpr)(0xc42000aee0)},
From:sqlparser.TableExprs{(*sqlparser.AliasedTableExpr)(0xc420016930)},
Where:(*sqlparser.Where)(0xc42000afa0),
GroupBy:sqlparser.GroupBy(nil),
Having:(*sqlparser.Where)(nil),
OrderBy:sqlparser.OrderBy{(*sqlparser.Order)(0xc42000af20)},
Limit:(*sqlparser.Limit)(0xc42000af80),
Lock:""
}sql的select语句在被解析之后生成一个Select的结构体，如果我们不关心使用者需要的字段的话，可以先把SelectExprs/Distinct/Comments/Lock里的内容忽略掉。如果不是分组统计类的需求，也可以先把GroupBy/Having忽略掉。这里我们关心的就剩下From、Where、OrderBy和Limit。
From对应的TableExprs实际上可以认为是简单的字符串，这里的值其实就是`x_order`。
OrderBy实际上是一个元素为
type Order struct {
Expr ValExpr
Direction string
}\的数组。
Limit也很简单，
type Limit struct {
Offset, Rowcount ValExpr
}其实就是俩数字。
那么剩下的就是这个Where结构了。where会被解析为AST(`https://en.wikipedia.org/wiki/Abstract_syntax_tree`)，中文是抽象语法树。在不说子查询之类的情况下，这个AST也不会太复杂，毕竟where后面的情况比起编译原理里的程序语言来说情况还是要少得多的。以上述的sql为例，这里解析出来的Where结构是这样的：
&sqlparser.Where{
Type:"where",
Expr:(*sqlparser.ComparisonExpr)(0xc420016a50)
}只有一个节点，一个ComparisonExpr表达式，这个ComparisonExpr，中文比较表达式，指代的就是我们sql里的`user_id = 1`。实际上我们可以认为这个"比较表达式"即是所有复杂AST的叶子节点。叶子结点在AST遍历的时候一般也就是递归的终点。因为这里的查询比较简单，整棵AST只有一个节点，即根节点和叶子节点都是这个ComparisonExpr。
再来一个复杂点的例子。
select * from users where user_id = 1 and product_id =2
=>
&sqlparser.Where{
Type:"where",
Expr:(*sqlparser.AndExpr)(0xc42000b020)
}
AndExpr有Left和Right两个成员，分别是：
Left:
&sqlparser.ComparisonExpr{
Operator:"=",
Left:(*sqlparser.ColName)(0xc4200709c0),
Right:sqlparser.NumVal{0x31}
}
Right:
&sqlparser.ComparisonExpr{
Operator:"=",
Left:(*sqlparser.ColName)(0xc420070a50),
Right:sqlparser.NumVal{0x32}
}稍微有一些二叉树的样子了吧。把这棵简单的树画出来：
回到文章开头的那个复杂的例子：
a and (b and (c or d) and e)
=>
select * from user_history where user_id = 1 and (product_id = 2 and (star_num = 4 or star_num = 5) and banned = 1)
看着真够麻烦的，我们把这棵树画出来：
这样看着就直观多了。我们有了AST的结构，那要怎么对应到es的查询DSL呢？少安毋躁。
我们知道es的bool query是可以进行嵌套的，所以实际上我们可以同样可以构造出树形结构的bool query。这里把bool嵌套must和bool嵌套should简化一下，写成boolmust和boolshould：
例如a and (b and c)
query {
boolmust {
a,
boolmust {
b,
c
}
}
}我们把query内部的第一个boolmust当作根节点，内部嵌套的a和另一个boolmust当作它的两个子节点，然后b和c又是这个boolmust的子节点。可以看出来，实际上这棵树和AST的节点可以一一对应。
再回到文章开头的例子，a and (b and (c or d) and e)：
query {
boolmust {
a,
boolmust {
b,
boolshould {
c,
d
},
e
}
}
}和前文中ast来做个简单的结构对比~
和前文中sql的where解析后的AST树也是完全匹配的。思路来了，只要对sql解析生成的AST进行递归，即可得到这棵树。当然了，这里还可以进行一些优化，如果子节点的类型和父
节点的类型一致，例如都是and表达式或者都是or表达式，我们可以在生成dsl的时候将其作为并列的节点进行合并，这里不再赘述。
在递归中有这么几种情况：
AndExpr => bool must [{left}, {right}]
OrExpr => bool should [{left}, {right}]
ComparisonExpr => 一般是叶子节点
ParenBoolExpr => 指代括号表达式，其实内部是上述三种节点的某一种，所以直接取出内部节点按上述方法来处理这样问题就变成了如何处理AST的叶子节点。前面提到了叶子节点实际上就是Comparison Expression。只要简单进行一些对应即可，下面是我们的项目里的一些对应关系，仅供参考：
最后再附上demo
https://github.com/cch123/elasticsql
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本文地址：http://searchkit.cn/article/114
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6 个评论
图片忘在公司的电脑上了。。明天补全。。
楼主会玩啊，我都是手写的DSL，不过我们主要使用聚合统计和全文索引功能。
当初是为了看懂es-sql的代码。。后来发现还是造个轮子理解深刻
我是前面有一个nginx，然后后面写查询语句，来屏蔽复杂性的
谢谢分享,点个赞.
nginx代理查询，是不是要自己来写结构化查询语句？
你是怎么实现的？
你是怎么实现的？
