我建议你你直接安装一个elasticsearch-sqlclient，里面是可以用sql写出你打算的效果，当然了可以不用sql来写聚合体功能，去查询出你想要的数据之后，不使用client从网上下载的explain功能来把sql转换成为dsl，不过我相信对你有帮助！
。这个是已经有可能的，而且在负责执行过程当中很可能会发生一些数据类型的异常，。而我们需要重点的去一栏发生异常的具体数据的类型是否与其它的数据类型是否是相同！
es索引甚至是据我所知极其先进科学的索引实现程序，百亿量级pb存储文件网站查询毫无压力，这个可以存储json文档、图片等等各种数据，顾应用场景非常应用范围，可以做站内全文索引、企业历史数据存储等等
东软、东方通、锐软、易达讯等都在做相关产品，东软的数据集成类产品很稳定啊。官网详细介绍，产品名字叫sacadi：
优点：
1.高并发。实测es单机分配10g内存单实例，写入到能力1200qps，60g内存、12核cpu起3个实例顺利的话可提升到6000qps。
2.同机房单条数据中写入换算下来3ms（比mysql慢，mg不很清楚）3.宽容失败能力比mg强。比如说1主多从，主片挂了从片会自动顶上4.柯西-黎曼方程大数据下动态实时读写需求，不需要分库（不修真者的存在库的概念）。5.易扩展。实例间做下配置表就行存储并发性和容积，自动出现未分配的写入到机制，无须操心现代db中多主离线的诟病6.允许较奇怪的条件查询，groupby、排序都不是问题7.具高一定的关系性，但用不着担心那大字段的问题缺点：1.不意见事务2.读写有是有延时（不知道其他大牛有无遇到这个问题），我是写入三分钟后再做读操作3.无权限管理都是最近结束用，说下我的应用场景，为了存储线上日志做实时分析（相似淘宝鹰眼，只不过几乎实时自动），存储结构化的日志及原文，也专题调研过很多db，mg也有决定过，相比之下实现和运维难度mg都要高不少我的场景如下：1.高并发，设计日志并发80wqps（不好算存储会用一些策略缩小成规模，约万级别）2.单条数据体积大，不允许大20k3.没有要求接受条件查询4.实时性高，目前从日志存储位置又开始到出结论结果3分钟，中有前面说过的读写连接时间（求解决方案）目前就他知道这么说多，多谢了交流
