作为一个SQL玩家，接触到 ElasticSearch 以后，被其dsl奇奇怪怪的写法所困扰，比如 bool should filter 什么场景下应该嵌套，什么时候 bool query是必须的，什么时候可以干掉。排查问题时，不可避免地需要手写dsl，经常收到ES报错。
为了解决这个问题，我尝试让ChatGPT给我做翻译，效果还不错。下面我们按照场景来看。
场景一: 列表模糊查询
在B端后台系统的列表页里，我们通常可以看到很多筛选框。产品经理经常把按 ID 和 Name 模糊匹配的功能放到一个筛选框，名曰“更好的用户体验”。如果用SQL写的话，非常简单:
select * from user
where client_id = 123
and user_id like '%张三%' or user_name like '%张三%';如果存储在MySQL，加上client_id索引就可以大大减少筛选出的数据量，性能不会太差。
如果数据量非常大，那就用ES吧。我们可以对ChatGPT这样提问：
提问开始：
ES index 名字 "user"，有三个字段
- user_id string
- user_name string
- client_id int
我要查询带有以下条件的记录：client_id = 123 and (user_name = '张三' or user_id = '张三')。dsl应该怎么写？
回复开始：
要查询 "user" 索引中满足以下条件的记录：client_id = 123 and (user_name = '张三' or user_id = '张三')，可以使用 bool 查询结合 term 查询来实现。以下是相应的 DSL 查询示例：
GET /user/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"client_id": 123
}
},
{
"bool": {
"should": [
{
"term": {
"user_name": "张三"
}
},
{
"term": {
"user_id": "张三"
}
}
]
}
}
]
}
}
}在这个查询中，我们使用了 bool 查询来确保指定的条件被用于过滤文档。
在 filter 子句中，我们有两个条件：一个是针对 "client_id" 字段的值为 123 的条件，使用了 term 查询。第二个条件是一个嵌套的 bool 查询，其中包含一个 should 子句。should 子句中包含了两个 term 查询：一个是针对 "user_name" 字段，另一个是针对 "user_id" 字段，它们都检查值是否为 "张三"。通过使用 should 子句，我们表示其中任一条件匹配即可。
这个 DSL 查询将返回满足 client_id 为 123，并且用户名为 "张三" 或用户ID为 "张三" 的文档记录。
回复结束：
ChatGPT 不只给出了答案，也给出了解释，我们针对业务里的index做一下修改就好。
场景二: 根据聚合结果进行过滤 having
基于上面的 user 表，我们再加一个 ticket_id 字段，表示处理过的工单，我们要查出处理工单超过100个的用户。SQL可以这样写:
select
user_id,
max(user_name) as user_name,
count(ticket_id) as ticket_cnt
from user
where client_id = 123
having count(ticket_id) > 100;向ChatGPT提问:
提问开始：
ES index 名字 "user"，包含以下字段：
- user_id string
- user_name string
- client_id int
- ticket_id
按照 user_id 聚合，查询 count(ticket_id) > 100 的 user_id，以及user_id对应的 user_name
回复开始：
要按照 "user_id" 字段进行聚合，并查询符合条件 count(ticket_id) > 100 的 "user_id"，以及对应的 "user_name"，可以使用聚合查询中的 terms 聚合和 bucket_selector 管道聚合来实现。以下是相应的 DSL 查询示例：
GET /user/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"users": {
"terms": {
"field": "user_id",
"size": 10,
"min_doc_count": 101 // 设置最小文档数，只返回 count(ticket_id) > 100 的聚合结果
},
"aggs": {
"user_name": {
"terms": {
"field": "user_name",
"size": 1
}
},
"ticket_count": {
"value_count": {
"field": "ticket_id"
}
},
"bucket_filter": {
"bucket_selector": {
"buckets_path": {
"count": "ticket_count"
},
"script": "params.count > 100" // 仅保留 count(ticket_id) > 100 的聚合桶
}
}
}
}
}
}在这个查询中，我们使用了 terms 聚合对 "user_id" 字段进行分组，并在聚合结果中嵌套了 user_name 字段的 terms 聚合和 ticket_id 字段的 value_count 聚合。
在 terms 聚合中，我们设置了 min_doc_count 参数为 101，以仅返回满足 count(ticket_id) > 100 的聚合桶。这样可以过滤掉不满足条件的聚合结果。
最终，我们使用 bucket_selector 管道聚合来进行桶过滤，仅保留满足条件 params.count > 100 的聚合桶。这样，最终的聚合结果中将只包含满足条件的 "user_id" 和对应的 "user_name"。
请注意，根据您的具体需求，您可能需要根据实际情况调整聚合查询中的参数和设置，如设置合适的 size 值来控制返回的聚合桶数量等。
回复结束。
场景三: 聚合以后取topK
向ChatGPT提问：
提问开始：
ES index 名字 "user"，包含以下字段：
- user_id string
- user_name string
- client_id int
- ticket_id
我要查询处理ticket数量top10 的 user_id 以及对应的user_name
回复开始：
要查询处理 ticket 数量排名前 10 的 "user_id"，以及对应的 "user_name"，可以使用 terms 聚合和 top_hits 子聚合来实现。以下是相应的 DSL 查询示例：
GET /user/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"top_users": {
"terms": {
"field": "user_id",
"size": 10,
"order": {
"ticket_count": "desc"
}
},
"aggs": {
"user_name": {
"terms": {
"field": "user_name",
"size": 1
}
},
"ticket_count": {
"value_count": {
"field": "ticket_id"
}
},
"top_user_hits": {
"top_hits": {
"size": 1
}
}
}
}
}
}在这个查询中，我们使用了 terms 聚合对 "user_id" 字段进行分组，并按照 "ticket_count" 字段的降序对分组结果进行排序。
在 terms 聚合中，我们设置了 size 参数为 10，以仅返回前 10 个处理 ticket 数量最多的 "user_id"。
在每个聚合桶中，我们还嵌套了 user_name 字段的 terms 聚合和 ticket_id 字段的 value_count 聚合，分别用于获取对应的 "user_name" 和计算 ticket 数量。
此外，我们使用了 top_hits 子聚合来获取每个聚合桶中的匹配文档的详细信息。在这里，我们设置了 size 参数为 1，以仅获取每个聚合桶中的一条文档信息。
最终，聚合查询的结果将包含处理 ticket 数量排名前 10 的 "user_id"，对应的 "user_name"，以及每个用户最新的一条文档信息。
请注意，根据实际情况，您可能需要根据具体需求调整聚合查询中的参数和设置，如设置合适的 size 值来控制返回的聚合桶数量，以及添加其他的聚合或过滤条件等。
回复结束。
本着快速出活/快速解决问题的心态，ChatGPT确实提升了工作效率。不过在解决需求之后，还是要补补课，了解下ElasticSearch的用法和工作机制。因为ChatGPT是语言模型，一旦逻辑复杂起来，ChatGPT就开始瞎说了。
