SELECT * FROM device_monitor_attr_his where deviceID=27143 AND monKey=107 AND createTime >= '2022-01-01 00:00:00' AND createTime <= '2022-01-02 00:00:00' order by createTime desc limit 0 , 10;用elasticesesarch怎么写？

你可以使用Elasticsearch的查询DSL语言来转换这个SQL查询语句。一个等效的Elasticsearch查询应该如下所示：

GET device_monitor_attr_his/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"deviceID": "27143"}},
        {"match": {"monKey": "107"}},
        {"range": {"createTime": {"gte": "2022-01-01 00:00:00", "lte": "2022-01-02 00:00:00"}}}
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {"createTime": {"order": "desc"}}
  ],
  "size": 10,
  "from": 0
}

这个查询使用bool查询来组合三个条件：设备ID为27143，监控键为107，创建时间在2022年1月1日到2日之间。之后，按照创建时间降序排序，然后返回从0开始的10条记录。

相关问题

SELECT count(*) FROM device_monitor_attr_his where deviceID=27143 AND monKey=107 AND createTime >= '2022-01-01 00:00:00' AND createTime <= '2022-01-02 00:00:00'用elasticesesarch怎么写？

在 Elasticsearch 中，可以使用以下语句来实现上述 SQL 查询：

POST /device_monitor_attr_his/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"deviceID": "27143"}},
        {"match": {"monKey": "107"}},
        {"range": {"createTime": {"gte": "2022-01-01T00:00:00", "lte": "2022-01-02T00:00:00"}}}
      ]
    }
  }
}

其中，`device_monitor_attr_his` 是 Elasticsearch 索引名，`deviceID`、`monKey` 和 `createTime` 是索引中的字段名，`27143` 和 `107` 是对应的字段值，`2022-01-01T00:00:00` 和 `2022-01-02T00:00:00` 是时间范围。这个查询将返回匹配条件的文档总数。

SELECT DATE_FORMAT(t1.createTime, '%Y%m%d%H') AS monTime, IFNULL(t1.monValue,0) AS monValue FROM device_monitor_attr_his t1 INNER JOIN (SELECT MAX(id) id FROM device_monitor_attr_his t where deviceID=27143 AND monKey=107 AND createTime > '2023-03-03' AND createTime < '2023-06-02 23:59:59' GROUP BY DATE_FORMAT(createTime,'%Y%m%d') ) t2 on t2.id = t1.id 转换成elasticsearch怎么写？

这个 SQL 查询可以转换成 Elasticsearch 的聚合查询，具体的查询语句如下：

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "deviceID": 27143
          }
        },
        {
          "match": {
            "monKey": 107
          }
        },
        {
          "range": {
            "createTime": {
              "gte": "2023-03-03",
              "lt": "2023-06-02T23:59:59"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "group_by_date": {
      "date_histogram": {
        "field": "createTime",
        "interval": "day",
        "format": "yyyy-MM-dd"
      },
      "aggs": {
        "max_id": {
          "max": {
            "field": "id"
          }
        },
        "mon_value": {
          "terms": {
            "script": {
              "source": "doc['monValue'].value ?: 0"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

这个查询使用了 Elasticsearch 的聚合查询，首先根据设备 ID、监控指标和时间范围来过滤数据，然后再按照每天的日期进行分组，并且对每个分组内的数据进行聚合计算，其中包括求出每个分组内的最大 ID 值和计算 monValue 的和。注意，这里使用了 Elasticsearch 的脚本语言来处理 monValue 的空值，如果 monValue 为空，则将其值设置为 0。