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04.Elastic技术栈之Kibana.md

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Elastic 技术栈之 Kibana
2020-06-16 00:10:44 -0700
数据库
搜索引擎数据库
Elastic
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Elastic
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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。

img

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：

img

查询语义

kibana 的搜索栏遵循 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 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

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

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

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

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 按钮来更新图表。

image.png

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 按钮来更新图表。

image.png

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。