kibana 使用

Posted 2023-05-03

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了kibana 使用相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A

在查询框里， KQL 您可以输入 Elasticsearch 查询语句来搜索您的数据

搜索关键字key
key:*
搜索关键字key,值value
key:value
搜索关键字key,值value1 或 value2
key:(value1 OR value2)

如果value中是一个很长的字符串，并且中间有短语类似"my name is xxxx"
可以使用 key:"my name"

对于数字字段您可以使用比较运算符，例如大于（>）、小于（<）或等于（=）
status>200
status>200 AND url_parameter_count>2
NOT status:200

buckets:把符合您搜索条件的文档分成不同类别
Aggregation：聚合类型
Field:字段
Metrics：度量（常用count、Unique Count(选择设备唯一标识)）

画一个版本分布的饼图

我们在此饼图内，再加一个捅，比如查询每个版本年龄段的分布

常用关键字
_search:按条件搜索
_count:查询符合条件的数量
query:搜索参数
match：模糊搜索，分词
term：精准搜索，erm结合bool使用，不进行分词
should是或，must是与，must_not是

3、 sort：按照价格倒序排序

4、 multi_match：根据多个字段查询一个关键词，name和desc中包含“nfc”的doc

5、_source 元数据：想要查询多个字段，例子中为只查询“name”和“price”字段。

6、分页（deep-paging）：查询第一页（每页两条数据）

1、bool

可以组合多个查询条件，bool查询也是采用more_matches_is_better的机制，因此满足must和should子句的文档将会合并起来计算分值。

①must：必须满足

子句（查询）必须出现在匹配的文档中，并将有助于得分。

②filter：过滤器，不计算相关度分数

子句（查询）必须出现在匹配的文档中。但是不像 must查询的分数将被忽略。

Filter子句在filter上下文中执行，这意味着计分被忽略，并且子句被考虑用于缓存。

③should：可能满足 or

子句（查询）应出现在匹配的文档中。

④must_not：必须不满足不计算相关度分数

子句（查询）不得出现在匹配的文档中。子句在过滤器上下文中执行，这意味着计分被忽略

并且子句被视为用于缓存。由于忽略计分，0因此将返回所有文档的分数。

⑤minimum_should_match：should配合使用，满足几个should条件

⑥range：lt大于，gt小于

bool多条件 name包含xiaomi 不包含erji 描述里包不包含nfc都可以，价钱要大于等于4999

组合查询
搜索一台xiaomi nfc phone或者一台满足是一台手机并且价格小于等于2999

高亮

使用kibana操作elasticsearch（es）

1、安装kibana

2、kibana的修改配置

3、开始配合es进行文档的增删查改

4、补充说明以及注意事项

先进行安装kibana：

　　先下载kibana，再解压

修改配置文件：

vim config/kibana.yml

# 放开注释,将默认配置改成如下：

server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.url: "http://192.168.202.128:9200"
kibana.index: ".kibana"

先进行elasticsearch的启动，完成后，切换为root用户，进行kibana的启动：

在bin目录下：

    ./kibana

在浏览器上输入当前服务器的IP地址+端口号（5601）：

技术图片

开始操作：

打开dev Tools:

技术图片

获取所有数据：

　　GET /_search

返回结果中的数据的含义：

1 took：耗费了几毫秒
2 timed_out：是否超时，false是没有，默认无timeout
3 _shards：shards fail的条件（primary和replica全部挂掉），不影响其他shard。默认情况下来说，一个搜索请求，会打到一个index的所有primary shard上去，当然了，每个primary shard都可能会有一个或多个replic shard，所以请求也可以到primary shard的其中一个replica shard上去。
4 hits.total：本次搜索，返回了几条结果
5 hits.max_score：score的含义，就是document对于一个search的相关度的匹配分数，越相关，就越匹配，分数也高
6 hits.hits：包含了匹配搜索的document的详细数据，默认查询前10条数据，按_score降序排序
7 ————————————————
8 版权声明：本文为CSDN博主「东天里的冬天」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
9 原文链接：https://blog.csdn.net/gwd1154978352/article/details/82804942

　　 timeout这边默认是没有的，也就意味着当你搜索的时候也会知道所有搜索结束才会返回结果，但是

当我们做一些时间比较敏感的搜索的时候，等待时间很久，对用户来说是非常不友好的，那我们可以

通过设置timeout这个值来定时返回已经搜索到的数据。 timeout机制，指定每个shard，就只能在timeout时间范围

内，将搜索到的部分数据（也可能是搜索到的全部数据），直接返回给client，而不是等到所有数据全部

搜索出来后再返回。

　　可以通过以下方式进行设置：

1 timeout=10ms，timeout=1s，timeout=1m
2 GET /_search?timeout=10m

开始创建Document：

 1 PUT /ecommerce/product/1
 2 
 3     "name" : "gaolujie yagao",
 4     "desc" :  "gaoxiao meibai",
 5     "price" :  30,
 6     "producer" :      "gaolujie producer",
 7     "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]
 8 
 9 PUT /ecommerce/product/2
10 
11     "name" : "jiajieshi yagao",
12     "desc" :  "youxiao fangzhu",
13     "price" :  25,
14     "producer" :      "jiajieshi producer",
15     "tags": [ "fangzhu" ]
16 
17 PUT /ecommerce/product/3
18 
19     "name" : "zhonghua yagao",
20     "desc" :  "caoben zhiwu",
21     "price" :  40,
22     "producer" :      "zhonghua producer",
23     "tags": [ "qingxin" ]
24

进行增删改查：

  1 #2.查询
  2 GET /ecommerce/product/2
  3 
  4 #3.覆盖,替换文档（全量替换）
  5 PUT /ecommerce/product/1
  6 
  7   "name" : "jiaqiangban gaolujie yagao",
  8   "desc" : "gaoxiao meibai",
  9   "price" : 30,
 10   "producer" : "gaolujie producer",
 11   "tags" : [ "meibai" , "fangzhu" ]
 12 
 13 

注意：1.document是不可变的，如果要修改document的内容，可以通过全量替换，直接对document
　　重新建立索引，替换里面所有的内容。
　　　2.es会将老的document标记为deleted（逻辑删除），然后新增我们给定的一个document，当我们
　　创建越来越多的document的时候，es会在适当的时机在后台自动删除（物理删除）标记为deleted
　　的document。
　　　3.替换必须带上所有的field，否则其他数据会丢失。

 14 #4.修改（更新文档）
 15 POST /ecommerce/product/1/_update
 16 
 17   "doc" : 
 18     "name" : "jiaqianban gaolujie yagao1"
 19   
 20 
 21 
 22 #5.删除文档
 23 DELETE /ecommerce/product/2
 24 

注意：在删除一个document之后，我们可以从侧面证明，它不是立即物理删除的，因为它的一些版本号信息还是保留的

 25 #6.使用query DSL 请求查询
 26 GET /ecommerce/product/_search
 27 
 28   "query" : 
 29     "match_all" : 
 30   
 31 
 32 #6.1查询名称包含yaogao的商品，同时按照价格降序排列
 33 GET /ecommerce/product/_search
 34 
 35   "query" : 
 36     "match" : 
 37       "name" : "yagao"
 38     
 39   ,
 40   "sort" : [
 41      "price" : "desc"
 42     ]
 43 
 44 
 45 #6.2分页查询
 46 #总共3条商品，假设每页就显示1条商品，现在显示第2页，所以就查出来第2个商品
 47 GET /ecommerce/product/_search
 48 
 49   "query" :  "match_all" : ,
 50   "from" : 1,
 51   "size" : 1
 52 
 53 
 54 #6.3指定查询项
 55 GET /ecommerce/product/_search
 56 
 57   "query" : "match_all" : ,
 58   "_source" : ["name", "price"]
 59 
 60 
 61 #6.4过滤查询
 62 #搜索商品名称包含yaogao，而且售价大于25元的商品
 63 GET /ecommerce/product/_search
 64 
 65   "query" : 
 66     "bool" : 
 67       "must" : 
 68         "match" : 
 69           "name" : "yagao"
 70       
 71   ,
 72   "filter" : 
 73     "range" : 
 74       "price": "gt" : 25
 75         
 76       
 77     
 78   
 79 
 80 
 81 #7.ull-text search(全文检索)
 82 GET /ecommerce/product/_search
 83 
 84   "query" : 
 85     "match" : 
 86       "producer": "yagao producer"
 87     
 88   
 89 
 90 
 91 #8.phrase search(短语搜索)
 92 GET /ecommerce/product/_search
 93 
 94   "query" : 
 95     "match_phrase" : 
 96       "producer" : "yagao producer"
 97     
 98   
 99 
100 
101 #9.多条件查询
102 #名字中有"yagao"，描述上可以有fangzhu也可以没有，价格不能是25元
103 
104 GET /ecommerce/_search
105 
106   "query" : 
107     "bool" : 
108       "must" : [
109         
110           "match" : 
111             "name" : "yagao"
112           
113         
114         ],
115         "should" : [
116           
117             "match" : 
118               "desc" : "fangzhu"
119             
120           ,
121           
122             "match" : 
123               "desc" : "caoben"
124             
125           
126           ],
127           "must_not" : [
128             
129               "match" : 
130                 "price" :25
131               
132             
133           ],
134           "minimum_should_match" : 1
135     
136   
137