308 lines
11 KiB
Markdown
308 lines
11 KiB
Markdown
# Elastic 技术栈之 Kibana
|
||
|
||
## Discover
|
||
|
||
单击侧面导航栏中的 `Discover` ,可以显示 `Kibana` 的数据查询功能功能。
|
||
|
||
<br><div align="center"><img src="https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/images/tutorial-discover.png"/></div><br>
|
||
|
||
在搜索栏中,您可以输入Elasticsearch查询条件来搜索您的数据。您可以在 `Discover` 页面中浏览结果并在 `Visualize` 页面中创建已保存搜索条件的可视化。
|
||
|
||
当前索引模式显示在查询栏下方。索引模式确定提交查询时搜索哪些索引。要搜索一组不同的索引,请从下拉菜单中选择不同的模式。要添加索引模式(index pattern),请转至 `Management/Kibana/Index Patterns` 并单击 `Add New`。
|
||
|
||
您可以使用字段名称和您感兴趣的值构建搜索。对于数字字段,可以使用比较运算符,如大于(>),小于(<)或等于(=)。您可以将元素与逻辑运算符 `AND`,`OR` 和 `NOT` 链接,全部使用大写。
|
||
|
||
默认情况下,每个匹配文档都显示所有字段。要选择要显示的文档字段,请将鼠标悬停在“可用字段”列表上,然后单击要包含的每个字段旁边的添加按钮。例如,如果只添加account_number,则显示将更改为包含五个帐号的简单列表:
|
||
|
||
<br><div align="center"><img src="https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.1/images/tutorial-discover-3.png"/></div><br>
|
||
|
||
### 查询语义
|
||
|
||
kibana 的搜索栏遵循 [query-string-syntax](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-query-string-query.html#query-string-syntax) 文档中所说明的查询语义。
|
||
|
||
这里说明一些最基本的查询语义。
|
||
|
||
查询字符串会被解析为一系列的术语和运算符。一个术语可以是一个单词(如:quick、brown)或用双引号包围的短语(如"quick brown")。
|
||
|
||
查询操作允许您自定义搜索 - 下面介绍了可用的选项。
|
||
|
||
#### 字段名称
|
||
|
||
正如查询字符串查询中所述,将在搜索条件中搜索default_field,但可以在查询语法中指定其他字段:
|
||
|
||
例如:
|
||
|
||
* 查询 `status` 字段中包含 `active` 关键字
|
||
|
||
```
|
||
status:active
|
||
```
|
||
|
||
* `title` 字段包含 `quick` 或 `brown` 关键字。如果您省略 `OR` 运算符,则将使用默认运算符
|
||
|
||
```
|
||
title:(quick OR brown)
|
||
title:(quick brown)
|
||
```
|
||
|
||
* author 字段查找精确的短语 "john smith",即精确查找。
|
||
|
||
```
|
||
author:"John Smith"
|
||
```
|
||
|
||
* 任意字段 `book.title`,`book.content` 或 `book.date` 都包含 `quick` 或 `brown`(注意我们需要如何使用 `\*` 表示通配符)
|
||
|
||
```
|
||
book.\*:(quick brown)
|
||
```
|
||
|
||
* title 字段包含任意非 null 值
|
||
|
||
```
|
||
_exists_:title
|
||
```
|
||
|
||
#### 通配符
|
||
|
||
ELK 提供了 ? 和 * 两个通配符。
|
||
|
||
* `?` 表示任意单个字符;
|
||
* `*` 表示任意零个或多个字符。
|
||
|
||
```
|
||
qu?ck bro*
|
||
```
|
||
|
||
> **注意:通配符查询会使用大量的内存并且执行性能较为糟糕,所以请慎用。**
|
||
> **提示**:纯通配符 \* 被写入 [exsits](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-exists-query.html) 查询,从而提高了查询效率。因此,通配符 `field:*` 将匹配包含空值的文档,如:```{“field”:“”}```,但是如果字段丢失或显示将值置为null则不匹配,如:```“field”:null}```
|
||
> **提示**:在一个单词的开头(例如:`*ing`)使用通配符这种方式的查询量特别大,因为索引中的所有术语都需要检查,以防万一匹配。通过将 `allow_leading_wildcard` 设置为 `false`,可以禁用。
|
||
|
||
#### 正则表达式
|
||
|
||
可以通过 `/` 将正则表达式包裹在查询字符串中进行查询
|
||
|
||
例:
|
||
|
||
```
|
||
name:/joh?n(ath[oa]n)/
|
||
```
|
||
|
||
支持的正则表达式语义可以参考:[Regular expression syntax](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-regexp-query.html#regexp-syntax)
|
||
|
||
#### 模糊查询
|
||
|
||
我们可以使用 `~` 运算符来进行模糊查询。
|
||
|
||
例:
|
||
|
||
假设我们实际想查询
|
||
|
||
```
|
||
quick brown forks
|
||
```
|
||
|
||
但是,由于拼写错误,我们的查询关键字变成如下情况,依然可以查到想要的结果。
|
||
|
||
```
|
||
quikc\~ brwn\~ foks\~
|
||
```
|
||
|
||
这种模糊查询使用 Damerau-Levenshtein 距离来查找所有匹配最多两个更改的项。所谓的更改是指单个字符的插入,删除或替换,或者两个相邻字符的换位。
|
||
|
||
默认编辑距离为 `2`,但编辑距离为 `1` 应足以捕捉所有人类拼写错误的80%。它可以被指定为:
|
||
|
||
```
|
||
quikc\~1
|
||
```
|
||
|
||
#### 近似检索
|
||
|
||
尽管短语查询(例如,`john smith`)期望所有的词条都是完全相同的顺序,但是近似查询允许指定的单词进一步分开或以不同的顺序排列。与模糊查询可以为单词中的字符指定最大编辑距离一样,近似搜索也允许我们指定短语中单词的最大编辑距离:
|
||
|
||
例
|
||
|
||
```
|
||
"fox quick"\~5
|
||
```
|
||
|
||
字段中的文本越接近查询字符串中指定的原始顺序,该文档就越被认为是相关的。当与上面的示例查询相比时,短语 `"quick fox"` 将被认为比 `"quick brown fox"` 更近似查询条件。
|
||
|
||
#### 范围
|
||
|
||
可以为日期,数字或字符串字段指定范围。闭区间范围用方括号 `[min TO max]` 和开区间范围用花括号 `{min TO max}` 来指定。
|
||
|
||
我们不妨来看一些示例。
|
||
|
||
* 2012 年的所有日子
|
||
|
||
```
|
||
date:[2012-01-01 TO 2012-12-31]
|
||
```
|
||
|
||
* 数字 1 到 5
|
||
|
||
```
|
||
count:[1 TO 5]
|
||
```
|
||
|
||
* 在 `alpha` 和 `omega` 之间的标签,不包括 `alpha` 和 `omega`
|
||
|
||
```
|
||
tag:{alpha TO omega}
|
||
```
|
||
|
||
* 10 以上的数字
|
||
|
||
```
|
||
count:[10 TO *]
|
||
```
|
||
|
||
* 2012 年以前的所有日期
|
||
|
||
```
|
||
date:{* TO 2012-01-01}
|
||
```
|
||
|
||
此外,开区间和闭区间也可以组合使用
|
||
|
||
* 数组 1 到 5,但不包括 5
|
||
|
||
```
|
||
count:[1 TO 5}
|
||
```
|
||
|
||
一边无界的范围也可以使用以下语法:
|
||
|
||
```
|
||
age:>10
|
||
age:>=10
|
||
age:<10
|
||
age:<=10
|
||
```
|
||
|
||
当然,你也可以使用 AND 运算符来得到连个查询结果的交集
|
||
|
||
```
|
||
age:(>=10 AND <20)
|
||
age:(+>=10 +<20)
|
||
```
|
||
|
||
#### Boosting
|
||
|
||
使用操作符 `^` 使一个术语比另一个术语更相关。例如,如果我们想查找所有有关狐狸的文档,但我们对狐狸特别感兴趣:
|
||
|
||
```
|
||
quick^2 fox
|
||
```
|
||
|
||
默认提升值是1,但可以是任何正浮点数。 0到1之间的提升减少了相关性。
|
||
|
||
增强也可以应用于短语或组:
|
||
|
||
```
|
||
"john smith"^2 (foo bar)^4
|
||
```
|
||
|
||
#### 布尔操作
|
||
|
||
默认情况下,只要一个词匹配,所有词都是可选的。搜索 `foo bar baz` 将查找包含 `foo` 或 `bar` 或 `baz` 中的一个或多个的任何文档。我们已经讨论了上面的`default_operator`,它允许你强制要求所有的项,但也有布尔运算符可以在查询字符串本身中使用,以提供更多的控制。
|
||
|
||
首选的操作符是 `+`(此术语必须存在)和 `-` (此术语不得存在)。所有其他条款是可选的。例如,这个查询:
|
||
|
||
```
|
||
quick brown +fox -news
|
||
```
|
||
|
||
这条查询意味着:
|
||
|
||
* fox 必须存在
|
||
* news 必须不存在
|
||
* quick 和 brown 是可有可无的
|
||
|
||
熟悉的运算符 `AND`,`OR` 和 `NOT`(也写成 `&&`,`||` 和 `!`)也被支持。然而,这些操作符有一定的优先级:`NOT` 优先于 `AND`,`AND` 优先于 `OR`。虽然 `+` 和 `-` 仅影响运算符右侧的术语,但 `AND` 和 `OR` 会影响左侧和右侧的术语。
|
||
|
||
#### 分组
|
||
|
||
多个术语或子句可以用圆括号组合在一起,形成子查询
|
||
|
||
```
|
||
(quick OR brown) AND fox
|
||
```
|
||
|
||
可以使用组来定位特定的字段,或者增强子查询的结果:
|
||
|
||
```
|
||
status:(active OR pending) title:(full text search)^2
|
||
```
|
||
|
||
#### 保留字
|
||
|
||
如果你需要使用任何在你的查询本身中作为操作符的字符(而不是作为操作符),那么你应该用一个反斜杠来转义它们。例如,要搜索(1 + 1)= 2,您需要将查询写为 `\(1\+1\)\=2`
|
||
|
||
保留字符是:`+ - = && || > < ! ( ) { } [ ] ^ " ~ * ? : \ /`
|
||
|
||
无法正确地转义这些特殊字符可能会导致语法错误,从而阻止您的查询运行。
|
||
|
||
#### 空查询
|
||
|
||
如果查询字符串为空或仅包含空格,则查询将生成一个空的结果集。
|
||
|
||
## Visualize
|
||
|
||
要想使用可视化的方式展示您的数据,请单击侧面导航栏中的 `Visualize`。
|
||
|
||
Visualize工具使您能够以多种方式(如饼图、柱状图、曲线图、分布图等)查看数据。要开始使用,请点击蓝色的 `Create a visualization` 或 `+` 按钮。
|
||
|
||
![https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.1/images/tutorial-visualize-landing.png](https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.1/images/tutorial-visualize-landing.png)
|
||
|
||
有许多可视化类型可供选择。
|
||
|
||
![https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.1/images/tutorial-visualize-wizard-step-1.png](https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.1/images/tutorial-visualize-wizard-step-1.png)
|
||
|
||
下面,我们来看创建几个图标示例:
|
||
|
||
### Pie
|
||
|
||
您可以从保存的搜索中构建可视化文件,也可以输入新的搜索条件。要输入新的搜索条件,首先需要选择一个索引模式来指定要搜索的索引。
|
||
|
||
默认搜索匹配所有文档。最初,一个“切片”包含整个饼图:
|
||
|
||
![https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.1/images/tutorial-visualize-pie-1.png](https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.1/images/tutorial-visualize-pie-1.png)
|
||
|
||
要指定在图表中展示哪些数据,请使用Elasticsearch存储桶聚合。分组汇总只是将与您的搜索条件相匹配的文档分类到不同的分类中,也称为分组。
|
||
|
||
为每个范围定义一个存储桶:
|
||
|
||
1. 单击 `Split Slices`。
|
||
2. 在 `Aggregation` 列表中选择 `Terms`。_注意:这里的 Terms 是 Elk 采集数据时定义好的字段或标签。_
|
||
3. 在 `Field` 列表中选择 `level.keyword`。
|
||
4. 点击 ![images/apply-changes-button.png](https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.1/images/apply-changes-button.png) 按钮来更新图表。
|
||
|
||
![image.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/3101171-7fb2042dc6d59520.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
|
||
|
||
完成后,如果想要保存这个图表,可以点击页面最上方一栏中的 `Save` 按钮。
|
||
|
||
### Vertical Bar
|
||
|
||
我们在展示一下如何创建柱状图。
|
||
|
||
1. 点击蓝色的 `Create a visualization` 或 `+` 按钮。选择 `Vertical Bar`
|
||
2. 选择索引模式。由于您尚未定义任何 bucket ,因此您会看到一个大栏,显示与默认通配符查询匹配的文档总数。
|
||
3. 指定 Y 轴所代表的字段
|
||
4. 指定 X 轴所代表的字段
|
||
5. 点击 ![images/apply-changes-button.png](https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.1/images/apply-changes-button.png) 按钮来更新图表。
|
||
|
||
![image.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/3101171-5aa7627284c19a56.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
|
||
|
||
完成后,如果想要保存这个图表,可以点击页面最上方一栏中的 `Save` 按钮。
|
||
|
||
## Dashboard
|
||
|
||
`Dashboard` 可以整合和共享 `Visualize` 集合。
|
||
|
||
1. 点击侧面导航栏中的 Dashboard。
|
||
2. 点击添加显示保存的可视化列表。
|
||
3. 点击之前保存的 `Visualize`,然后点击列表底部的小向上箭头关闭可视化列表。
|
||
4. 将鼠标悬停在可视化对象上会显示允许您编辑,移动,删除和调整可视化对象大小的容器控件。
|