esSql怎么实现order by

时间: 2023-12-26 13:33:28 浏览: 140
在 Elasticsearch 中,可以使用 Elasticsearch SQL 查询语言来实现 ORDER BY 子句来对结果进行排序。Elasticsearch SQL 是一种用于查询 Elasticsearch 数据的 SQL 方言。 要使用 Elasticsearch SQL 实现 ORDER BY,可以在查询中使用 `ORDER BY` 子句,并指定要排序的字段和排序方式。以下是一个示例查询: ```sql POST /_sql?format=json { "query": "SELECT * FROM your_index ORDER BY your_field DESC" } ``` 在上述查询中,你需要将 `your_index` 替换为你的索引名称,`your_field` 替换为你想要基于其进行排序的字段名称。`DESC` 表示降序排序,如果想要升序排序,可以使用 `ASC`。 这个查询将返回按照指定字段进行排序的文档。 注意:要使用 Elasticsearch SQL,你需要安装并配置 Elasticsearch SQL 插件。请参考 Elasticsearch 官方文档了解如何安装和配置 Elasticsearch SQL 插件。
相关问题

esSql怎么实现row_number

在 Elasticsearch 中,可以使用 Elasticsearch SQL 查询语言来实现 row_number 功能。Elasticsearch SQL 是一种用于查询 Elasticsearch 数据的 SQL 方言。 要使用 Elasticsearch SQL 实现 row_number,可以使用 `RANK()` 函数结合 `ORDER BY` 子句来实现。以下是一个示例查询: ```sql POST /_sql?format=json { "query": "SELECT *, RANK() OVER (ORDER BY your_field) as row_number FROM your_index" } ``` 在上述查询中,你需要将 `your_index` 替换为你的索引名称,`your_field` 替换为你想要基于其进行排序的字段名称。 这个查询将返回按照指定字段升序排列的文档,并为每个文档分配一个 row_number 值。 注意:要使用 Elasticsearch SQL,你需要安装并配置 Elasticsearch SQL 插件。请参考 Elasticsearch 官方文档了解如何安装和配置 Elasticsearch SQL 插件。

es怎么实现row_number

要在ES中实现类似于SQL中的`row_number()`函数,可以使用`rank_feature`查询和聚合功能。 首先,你需要在索引中定义一个`rank_feature`字段。假设你的索引名为`my_index`,你可以使用以下请求来添加一个新的字段: ```json PUT my_index/_mapping { "properties": { "rank": { "type": "rank_feature" } } } ``` 接下来,你可以使用`rank_feature`字段来为文档计算排名。使用以下请求来更新文档并为每个文档分配排名: ```json POST my_index/_update_by_query { "script": { "source": "ctx._source.rank = ctx._seq_no" } } ``` 现在,如果你想按照排名对文档进行排序,可以使用以下请求: ```json GET my_index/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "rank": { "order": "asc" } } ] } ``` 这样,你就可以在ES中实现类似于SQL中的`row_number()`功能了。请注意,`row_number()`的实现方式可能因ES版本而异,上述示例适用于ES 7.x版本。在其他版本中,可能需要使用不同的方法来实现类似的功能。
阅读全文

相关推荐

select lot_hs.lot_id as lot_id,lot_type,lot_hs.mainpd_id, created_time,COMPLETE_TIME, value(bank.banktime,0) as banktime , round ( ( 1.00*(days(COMPLETE_TIME)-days(created_time)) + (hour(COMPLETE_TIME)-hour(created_time))*1.00/24 + (minute(COMPLETE_TIME)-minute(created_time))*1.00/24/60 + (second(COMPLETE_TIME)-second(created_time))1.00/24/60/60) - value(bank.banktime,0),3) as use_days, customer_id, coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id) as cust_id2, cc.cycletime_target as ct_target, date,layer, round(count() over(partition by coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id),cc.cycletime_target)*0.9,0) cnt, row_number() over(partition by coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id),cc.cycletime_target order by ( ( days(COMPLETE_TIME)-days(created_time) + (hour(COMPLETE_TIME)-hour(created_time))*1.00/24 + (minute(COMPLETE_TIME)-minute(created_time))*1.00/24/60 + (second(COMPLETE_TIME)-second(created_time))*1.00/24/60/60) - value(bank.banktime,0))/layer) id From (select date(a.claim_time) as date, a.lot_id, a.lot_type,a.mainpd_id,a.prodspec_id,a.custprod_id, case when(date(b.created_time) <= '2009-01-05') then b.created_time + 21 days else b.created_time end as created_time, CASE WHEN A.CUST_id in ('MCA','NPA','SET') THEN a.COMPLETE_TIME ELSE a.COMPLETE_TIME END COMPLETE_TIME, a.cust_id as customer_id, a.ope_category, c.layer From f3rpt.F3_TB_DAILY_FABOUT a, f3rpt.fvlot b, (select mainpd_id, sum(masks)layer from f3rpt.ASMCRPT_VW_MAINPD_MASKS_ALL group by mainpd_id) as c, (select * from (select lot_id, max(claim_time)claim_time, count(case when(ope_category='Ship')then lot_id else null end) as LS, count(case when(ope_category='Unship') then lot_id else null end) as LUS from f3rpt.F3_TB_DAILY_FABOUT where substr(lot_id,1,2) not in('CA','CW','ES','E0','EM') and lot_type = 'Production' AND LOT_ID NOT LIKE 'H%' and substr(lot_id,7,4)='.00F' and ope_category in ('Ship','Unship') and year(claim_time) = year(current date - 1 days) and month(claim_time) = month(current date - 1 days) group by lot_id) as a where LS - LUS > 0 ) as lot Where a.lot_id = b.lot_id and b.mainpd_id = c.mainpd_id and a.lot_id = lot.LOT_ID and a.claim_time = lot.claim_time and a.ope_category = 'Ship' and a.cust_id in ('SM','BOE','GSC','NPA','GTA') ) as lot_hs left outer join (select lot_id,max(bankin_time) banktime from f3rpt.asmc_dpm where bankin_time>0 group by lot_id) bank on (lot_hs.lot_id = bank.lot_id) left join f3cim.f3cim_cfg_cust_rule cc on case when lot_hs.customer_id='WXM' THEN 'WII'||SUBSTR(lot_hs.mainpd_id,6,1) else lot_hs.customer_id end = cc.cust_id and locate(cc.mainpd_id,lot_hs.mainpd_id)>0 and locate(cc.prodspec_id,lot_hs.prodspec_id)>0 and locate(cc.custprod_id_45,substr(lot_hs.custprod_id,3,3))>0 where lot_hs.ope_category = 'Ship' ;以上sql如何优化

SELECT CS.CLAIMS_ID, CE.LONG_NAME CORPORATENAME, CS.PATIENT_NAME, CS.EMPLOYEE_NAME,CS.DEPARTMENT,E.SUBSIDIARY ,E.BRANCH, CS.ADMISSION_DATE, CS.DISCHARGEABLE_DATE , CS.PROVIDER_NAME, CS.PANEL_PROVIDER, TRIM(DS.ICD_CODE)||', '||DS.DESCRIPTION DIAGNOSISNAME, CS.MC_TAKEN_DAY ,CR.DESCRIPTION COVERAGE_DESCRIPTION, SD2.FDESC CLAIMTYPE,CS.REMARKS, CS.DUE_TOTAL, CS.PAID_TO_CLAIMANT, CS.PAID_BY_CLAIMANT, CS.AUTHORIZATION_CODE, CS.SERVICE_DATE,CS.RECORD_NO,CS.SUB_RECORD_NO,CS.PLAN_ID,CS.TRANSMISSION_DATE,CS.CLAIMS_REC_DATE, CS.CLAIMS_STATUS ,CS.APPROVED_BY, CS.HOSP_INVOICE_NO, CS.TERMINAL_ID, CS.TERMINAL_TYPE, CS.DEDUCTIBLE,CS.POLICY_NO,CS.PAYEE_NAME,CS.CARD_NO, CS.DOCRCV_BY, CS.CENTRE_CODE ,CS.DOCUMENT_NO,CS.MRN , NVL((SELECT UPLDT FROM (SELECT UPLDT FROM SYT_ATTACHDOC LD WHERE TO_NUMBER(TRIM(LD.KEY1))=CS.CLAIMS_ID AND LD.MATERIAL_TYPE IN('申诉材料','补充材料','调查材料') AND ROWNUM<2 ORDER BY UPLDT DESC) WHERE ROWNUM<2),CS.SERVICE_DATE) AS LAST_DOCUMENT_RECEIVED_DATE FROM CLAIMS CS, CORPORATE CE, COVERAGE_MASTER CR, SYC_REFCD SD1, SYC_REFCD SD2, DIAGNOSIS DS , EMPLOYEE E WHERE CS.COVERAGE_ID = CR.COVERAGE_CODE AND CS.CORPORATE_CODE = CE.CORP_CODE AND CS.PRIMARY_DIAGNOSIS = DS.ICD_CODE AND CS.CLAIM_TYPE = SD1.REFCD AND CS.CARD_NO = E.CARD_NO AND SD1.VAR1 = SD2.REFCD AND SD1.MODID = 'ES' AND SD1.REFGRP = 'CLAIMTYP' AND SD2.MODID = 'ES' AND SD2.REFGRP = 'CLAIM_APPLICABLE' AND CS.PLAN_ID!='TEST-2023-GLOBAL-PLAN-DEMO' AND (CS.PAYOR_CODE,CS.CENTRE_CODE) IN (SELECT SYFIELD(STNCD,'*',1,1), SYFIELD(STNCD,'*',2,1) FROM SYM_USRSTN WHERE USRID='SYSTEM' AND STNTYP IN ('PC')) AND (CS.CORPORATE_CODE IN (SELECT STNCD FROM SYM_USRSTN WHERE USRID='SYSTEM' AND STNTYP IN ('PY','CO')) OR (CS.PAYOR_CODE,CS.CENTRE_CODE) IN (SELECT SYFIELD(STNCD,'*',1,1), SYFIELD(STNCD,'*',2,1) FROM SYM_USRSTN WHERE USRID='SYSTEM' AND STNTYP IN ('PC'))) AND CS.CLAIMS_REC_DATE>=TO_DATE('1999-01-01','yyyy-MM-dd') AND CS.CLAIMS_REC_DATE<TO_DATE('2099-01-01','yyyy-MM-dd')+1

最新推荐

recommend-type

ORACLE_表空间扩展方法

order by tablespace_name; ``` 这条语句将显示当前数据库中所有表空间的信息,包括表空间名字、文件 ID、文件名、总空间大小等。 手动增加表空间大小 如果当前表空间的大小不够,我们可以手动增加表空间的大小。...
recommend-type

《COMSOL顺层钻孔瓦斯抽采实践案例分析与技术探讨》,COMSOL模拟技术在顺层钻孔瓦斯抽采案例中的应用研究与实践,comsol顺层钻孔瓦斯抽采案例 ,comsol;顺层钻孔;瓦斯抽采;案例,COM

《COMSOL顺层钻孔瓦斯抽采实践案例分析与技术探讨》,COMSOL模拟技术在顺层钻孔瓦斯抽采案例中的应用研究与实践,comsol顺层钻孔瓦斯抽采案例 ,comsol;顺层钻孔;瓦斯抽采;案例,COMSOL顺层钻孔瓦斯抽采成功案例分析
recommend-type

MATLAB驱动的高尔夫模拟仿真系统:深度定制球杆与挥杆参数的互动体验,基于MATLAB的全方位高尔夫模拟仿真系统:精确设定球杆与天气因素,让用户享受个性化的挥杆力量与角度掌控体验,基于MATLAB的

MATLAB驱动的高尔夫模拟仿真系统:深度定制球杆与挥杆参数的互动体验,基于MATLAB的全方位高尔夫模拟仿真系统:精确设定球杆与天气因素,让用户享受个性化的挥杆力量与角度掌控体验,基于MATLAB的高尔夫模拟仿真系统。 允许用户选择球杆、设置风速和方向,以及设置挥杆力量和角度。 ,基于MATLAB; 高尔夫模拟仿真系统; 用户选择球杆; 设置风速和方向; 设置挥杆力量和角度,MATLAB高尔夫球杆仿真系统
recommend-type

双闭环控制策略在直流电机控制系统仿真中的应用研究,直流电机双闭环控制系统的仿真研究与性能优化分析,直流电机双闭环控制,有关直流电机控制系统仿真均 ,直流电机; 双闭环控制; 控制系统仿真,直流电机双闭

双闭环控制策略在直流电机控制系统仿真中的应用研究,直流电机双闭环控制系统的仿真研究与性能优化分析,直流电机双闭环控制,有关直流电机控制系统仿真均 ,直流电机; 双闭环控制; 控制系统仿真,直流电机双闭环控制仿真研究,实现精准驱动与优化性能。
recommend-type

基于LCL滤波的光伏PV三相并网逆变器MATLAB仿真研究:集成MPPT控制、坐标变换与功率解耦控制技术实现高效同步输出,基于LCL滤波的光伏PV三相并网逆变器MATLAB仿真研究:MPPT控制与dq

基于LCL滤波的光伏PV三相并网逆变器MATLAB仿真研究:集成MPPT控制、坐标变换与功率解耦控制技术实现高效同步输出,基于LCL滤波的光伏PV三相并网逆变器MATLAB仿真研究:MPPT控制与dq功率解耦控制策略的实现与优化,光伏PV三相并网逆变器MATLAB仿真 模型内容: 1.光伏+MPPT控制(boost+三相桥式逆变) 2.坐标变+锁相环+dq功率控制+解耦控制+电流内环电压外环控制+spwm调制 3.LCL滤波 仿真结果: 1.逆变输出与三项380V电网同频同相 2.直流母线电压600V稳定 3.d轴电压稳定311V;q轴电压稳定为0V,有功功率高效输出 ,核心关键词: 光伏PV; 三相并网逆变器; MPPT控制; boost; 三相桥式逆变; 坐标变换; 锁相环; dq功率控制; 解耦控制; 电流内环电压外环控制; spwm调制; LCL滤波; 逆变输出; 三项380V电网; 直流母线电压; d轴电压; q轴电压; 有功功率输出。,MATLAB仿真研究:光伏PV三相并网逆变器模型及LCL滤波技术
recommend-type

PHP集成Autoprefixer让CSS自动添加供应商前缀

标题和描述中提到的知识点主要包括:Autoprefixer、CSS预处理器、Node.js 应用程序、PHP 集成以及开源。 首先,让我们来详细解析 Autoprefixer。 Autoprefixer 是一个流行的 CSS 预处理器工具,它能够自动将 CSS3 属性添加浏览器特定的前缀。开发者在编写样式表时,不再需要手动添加如 -webkit-, -moz-, -ms- 等前缀,因为 Autoprefixer 能够根据各种浏览器的使用情况以及官方的浏览器版本兼容性数据来添加相应的前缀。这样可以大大减少开发和维护的工作量,并保证样式在不同浏览器中的一致性。 Autoprefixer 的核心功能是读取 CSS 并分析 CSS 规则,找到需要添加前缀的属性。它依赖于浏览器的兼容性数据,这一数据通常来源于 Can I Use 网站。开发者可以通过配置文件来指定哪些浏览器版本需要支持,Autoprefixer 就会自动添加这些浏览器的前缀。 接下来,我们看看 PHP 与 Node.js 应用程序的集成。 Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时环境,它使得 JavaScript 可以在服务器端运行。Node.js 的主要特点是高性能、异步事件驱动的架构,这使得它非常适合处理高并发的网络应用,比如实时通讯应用和 Web 应用。 而 PHP 是一种广泛用于服务器端编程的脚本语言,它的优势在于简单易学,且与 HTML 集成度高,非常适合快速开发动态网站和网页应用。 在一些项目中,开发者可能会根据需求,希望把 Node.js 和 PHP 集成在一起使用。比如,可能使用 Node.js 处理某些实时或者异步任务,同时又依赖 PHP 来处理后端的业务逻辑。要实现这种集成,通常需要借助一些工具或者中间件来桥接两者之间的通信。 在这个标题中提到的 "autoprefixer-php",可能是一个 PHP 库或工具,它的作用是把 Autoprefixer 功能集成到 PHP 环境中,从而使得在使用 PHP 开发的 Node.js 应用程序时,能够利用 Autoprefixer 自动处理 CSS 前缀的功能。 关于开源,它指的是一个项目或软件的源代码是开放的,允许任何个人或组织查看、修改和分发原始代码。开源项目的好处在于社区可以一起参与项目的改进和维护,这样可以加速创新和解决问题的速度,也有助于提高软件的可靠性和安全性。开源项目通常遵循特定的开源许可证,比如 MIT 许可证、GNU 通用公共许可证等。 最后,我们看到提到的文件名称 "autoprefixer-php-master"。这个文件名表明,该压缩包可能包含一个 PHP 项目或库的主分支的源代码。"master" 通常是源代码管理系统(如 Git)中默认的主要分支名称,它代表项目的稳定版本或开发的主线。 综上所述,我们可以得知,这个 "autoprefixer-php" 工具允许开发者在 PHP 环境中使用 Node.js 的 Autoprefixer 功能,自动为 CSS 规则添加浏览器特定的前缀,从而使得开发者可以更专注于内容的编写而不必担心浏览器兼容性问题。
recommend-type

揭秘数字音频编码的奥秘:非均匀量化A律13折线的全面解析

# 摘要 数字音频编码技术是现代音频处理和传输的基础,本文首先介绍数字音频编码的基础知识,然后深入探讨非均匀量化技术,特别是A律压缩技术的原理与实现。通过A律13折线模型的理论分析和实际应用,本文阐述了其在保证音频信号质量的同时,如何有效地降低数据传输和存储需求。此外,本文还对A律13折线的优化策略和未来发展趋势进行了展望,包括误差控制、算法健壮性的提升,以及与新兴音频技术融合的可能性。 # 关键字 数字音频编码;非均匀量化;A律压缩;13折线模型;编码与解码;音频信号质量优化 参考资源链接:[模拟信号数字化:A律13折线非均匀量化解析](https://wenku.csdn.net/do
recommend-type

arduino PAJ7620U2

### Arduino PAJ7620U2 手势传感器 教程 #### 示例代码与连接方法 对于Arduino开发PAJ7620U2手势识别传感器而言,在Arduino IDE中的项目—加载库—库管理里找到Paj7620并下载安装,完成后能在示例里找到“Gesture PAJ7620”,其中含有两个示例脚本分别用于9种和15种手势检测[^1]。 关于连线部分,仅需连接四根线至Arduino UNO开发板上的对应位置即可实现基本功能。具体来说,这四条线路分别为电源正极(VCC),接地(GND),串行时钟(SCL)以及串行数据(SDA)[^1]。 以下是基于上述描述的一个简单实例程序展示如
recommend-type

网站啄木鸟:深入分析SQL注入工具的效率与限制

网站啄木鸟是一个指的是一类可以自动扫描网站漏洞的软件工具。在这个文件提供的描述中,提到了网站啄木鸟在发现注入漏洞方面的功能,特别是在SQL注入方面。SQL注入是一种常见的攻击技术,攻击者通过在Web表单输入或直接在URL中输入恶意的SQL语句,来欺骗服务器执行非法的SQL命令。其主要目的是绕过认证,获取未授权的数据库访问权限,或者操纵数据库中的数据。 在这个文件中,所描述的网站啄木鸟工具在进行SQL注入攻击时,构造的攻击载荷是十分基础的,例如 "and 1=1--" 和 "and 1>1--" 等。这说明它的攻击能力可能相对有限。"and 1=1--" 是一个典型的SQL注入载荷示例,通过在查询语句的末尾添加这个表达式,如果服务器没有对SQL注入攻击进行适当的防护,这个表达式将导致查询返回真值,从而使得原本条件为假的查询条件变为真,攻击者便可以绕过安全检查。类似地,"and 1>1--" 则会检查其后的语句是否为假,如果查询条件为假,则后面的SQL代码执行时会被忽略,从而达到注入的目的。 描述中还提到网站啄木鸟在发现漏洞后,利用查询MS-sql和Oracle的user table来获取用户表名的能力不强。这表明该工具可能无法有效地探测数据库的结构信息或敏感数据,从而对数据库进行进一步的攻击。 关于实际测试结果的描述中,列出了8个不同的URL,它们是针对几个不同的Web应用漏洞扫描工具(Sqlmap、网站啄木鸟、SqliX)进行测试的结果。这些结果表明,针对提供的URL,Sqlmap和SqliX能够发现注入漏洞,而网站啄木鸟在多数情况下无法识别漏洞,这可能意味着它在漏洞检测的准确性和深度上不如其他工具。例如,Sqlmap在针对 "http://www.2cto.com/news.php?id=92" 和 "http://www.2cto.com/article.asp?ID=102&title=Fast food marketing for children is on the rise" 的URL上均能发现SQL注入漏洞,而网站啄木鸟则没有成功。这可能意味着网站啄木鸟的检测逻辑较为简单,对复杂或隐蔽的注入漏洞识别能力不足。 从这个描述中,我们也可以了解到,在Web安全测试中,工具的多样性选择是十分重要的。不同的安全工具可能对不同的漏洞和环境有不同的探测能力,因此在实际的漏洞扫描过程中,安全测试人员需要选择合适的工具组合,以尽可能地全面地检测出应用中存在的漏洞。 在标签中指明了这是关于“sql注入”的知识,这表明了文件主题的核心所在。SQL注入是一种常见的网络攻击方式,安全测试人员、开发人员和网络管理员都需要对此有所了解,以便进行有效的防御和检测。 最后,提到了压缩包子文件的文件名称列表,其中包含了三个文件:setup.exe、MD5.exe、说明_Readme.html。这里提供的信息有限,但可以推断setup.exe可能是一个安装程序,MD5.exe可能是一个计算文件MD5散列值的工具,而说明_Readme.html通常包含的是软件的使用说明或者版本信息等。这些文件名暗示了在进行网站安全测试时,可能涉及到安装相关的软件工具,以及进行文件的校验和阅读相应的使用说明。然而,这些内容与文件主要描述的web安全漏洞检测主题不是直接相关的。
recommend-type

【GPStoolbox使用技巧大全】:20个实用技巧助你精通GPS数据处理

# 摘要 GPStoolbox是一个广泛应用于GPS数据处理的软件工具箱,它提供了从数据导入、预处理、基本分析到高级应用和自动化脚本编写的全套功能。本文介绍了GPStoolbox的基本概况、安装流程以及核心功能,探讨了如何