kibana的基本介绍

Kibana是一个开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作。
你用Kibana来搜索，查看，并和存储在Elasticsearch索引中的数据进行交互。
你可以轻松地执行高级数据分析，并且以各种图标、表格和地图的形式可视化数据。
Kibana使得理解大量数据变得很容易。它简单的、基于浏览器的界面使你能够快速创建和共享动态仪表板，实时显示Elasticsearch查询的变化。
接着使用我们的es用户在node01服务器上面来实现我们的kibana的安装部署

一 Kibana安装

第一步：下载资源上传服务器并解压

node01服务器使用es用户执行以下命令来下载安装包并解压

cd /home/es
在线下载
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.7.0-linux-x86_64.tar.gz
tar -zxf kibana-6.7.0-linux-x86_64.tar.gz -C /export/servers/es/

第二步：修改配置文件

node01服务器使用es用户执行以下命令来修改配置文件

cd /export/servers/es/kibana-6.7.0-linux-x86_64/config/
vi kibana.yml

配置内容如下：

server.host: "node01"
elasticsearch.hosts: ["http://node01:9200"]

第三步：启动服务

node01服务器使用es用户执行以下命令启动kibana服务

cd /export/servers/es/kibana-6.7.0-linux-x86_64
nohup bin/kibana >/dev/null 2>&1 &

如何停止kibana进程：停止kibana服务进程

查看进程号
ps -ef | grep node

然后使用kill -9杀死进程即可

第四步：浏览器访问

浏览器地址访问kibana服务

http://node01:5601

二 使用kibana管理索引

curl是利用URL语法在命令行方式下工作的开源文件传输工具，使用curl可以简单实现常见的get/post请求。简单的认为是可以在命令行下面访问url的一个工具。在centos的默认库里面是有curl工具的，如果没有请yum安装即可。

curl
-X 指定http的请求方法 有HEAD GET POST PUT DELETE
-d 指定要传输的数据
-H 指定http请求头信息

2.1、使用 Xput创建索引

1、创建索引

在我们的kibana的dev tools当中执行以下语句

curl -XPUT http://node01:9200/blog01/?pretty

2、插入文档

前面的命令使用 PUT 动词将一个文档添加到 /article(文档类型)，并为该文档分配 ID 为1。URL 路径显示为index/doctype/ID（索引/文档类型/ID）。

curl -XPUT http://node01:9200/blog01/article/1?pretty -d  '{"id": "1", "title": "这是个测试，哈哈哈"}'

可能出现问题：

问题：Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported

解决：

curl -XPUT http://node01:9200/blog01/article/1?pretty -d  '{"id": "1", "title": "这是个测试，哈哈哈"}' -H "Content-Type: application/json"

原因：
此原因时由于ES增加了安全机制， 进行严格的内容类型检查，严格检查内容类型也可以作为防止跨站点请求伪造攻击的一层保护。

官网解释：http.content_type.required

3、查询文档

curl -XGET http://node01:9200/blog01/article/1?pretty

可能出现的问题：

Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported

解决：

curl -XPUT http://node01:9200/blog01/article/1?pretty -d  '{"id": "1", "title": "What is lucene"}' -H "Content-Type: application/json"
curl -XGET http://node01:9200/blog01/article/1?pretty -H "Content-Type: application/json"

4、更新文档

curl -XPUT http://node01:9200/blog01/article/1?pretty -d  '{"id": "1", "title": " 这个是更新后的结果显示哈！"}'

可能的问题：

Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported

解决：

curl -XPUT http://node01:9200/blog01/article/1?pretty -d  '{"id": "1", "title": " What is elasticsearch"}' -H "Content-Type: application/json"

5、搜索文档

curl -XGET "http://node01:9200/blog01/article/_search?q=title:结果"

注意：搜索时，如果title是中文，就会出现异常：

{
  "statusCode": 500,
  "error": "Internal Server Error",
  "message": "An internal server error occurred"
}

可能出现问题：

Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported

解决：

curl -XGET "http://node01:9200/blog01/article/_search?q=title:'elasticsearch'&pretty" -H "Content-Type: application/json"

6、删除文档

curl -XDELETE "http://node01:9200/blog01/article/1?pretty"

7、删除索引

curl -XDELETE http://node01:9200/blog01?pretty

2.2、返回值说明

1、Hits

返回结果中最重要的部分是 hits ，它包含 total 字段来表示匹配到的文档总数，并且一个 hits 数组包含所查询结果的前十个文档。

在 hits 数组中每个结果包含文档的 _index 、 _type 、 _id ，加上 _source 字段。这意味着我们可以直接从返回的搜索结果中使用整个文档。这不像其他的搜索引擎，仅仅返回文档的ID，需要你单独去获取文档。

每个结果还有一个 _score ，它衡量了文档与查询的匹配程度。默认情况下，首先返回最相关的文档结果，就是说，返回的文档是按照 _score 降序排列的。在这个例子中，我们没有指定任何查询，故所有的文档具有相同的相关性，因此对所有的结果而言 1 是中性的 _score 。

max_score 值是与查询所匹配文档的 _score 的最大值。

2、took

took 值告诉我们执行整个搜索请求耗费了多少毫秒

3、Shard

_shards 部分 告诉我们在查询中参与分片的总数，以及这些分片成功了多少个失败了多少个。正常情况下我们不希望分片失败，但是分片失败是可能发生的。
如果我们遭遇到一种灾难级别的故障，在这个故障中丢失了相同分片的原始数据和副本，那么对这个分片将没有可用副本来对搜索请求作出响应。假若这样，Elasticsearch 将报告这个分片是失败的，但是会继续返回剩余分片的结果。

4、timeout

timed_out 值告诉我们查询是否超时。默认情况下，搜索请求不会超时。 如果低响应时间比完成结果更重要，你可以指定 timeout 为 10 或者 10ms（10毫秒），或者 1s（1秒）：
GET /_search?timeout=10ms
在请求超时之前，Elasticsearch 将会返回已经成功从每个分片获取的结果。

2.3、花式查询

在kibana提供的界面上进行操作。

POST /school/student/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "name" : "liubei", "age" : 20 , "sex": "boy", "birth": "1996-01-02" , "about": "i like diaocan he girl" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "name" : "guanyu", "age" : 21 , "sex": "boy", "birth": "1995-01-02" , "about": "i like diaocan" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "name" : "zhangfei", "age" : 18 , "sex": "boy", "birth": "1998-01-02" , "about": "i like travel" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "name" : "diaocan", "age" : 20 , "sex": "girl", "birth": "1996-01-02" , "about": "i like travel and sport" }
{ "index": { "_id": 5 }}
{ "name" : "panjinlian", "age" : 25 , "sex": "girl", "birth": "1991-01-02" , "about": "i like travel and wusong" }
{ "index": { "_id": 6 }}
{ "name" : "caocao", "age" : 30 , "sex": "boy", "birth": "1988-01-02" , "about": "i like xiaoqiao" }
{ "index": { "_id": 7 }}
{ "name" : "zhaoyun", "age" : 31 , "sex": "boy", "birth": "1997-01-02" , "about": "i like travel and music" }
{ "index": { "_id": 8 }}
{ "name" : "xiaoqiao", "age" : 18 , "sex": "girl", "birth": "1998-01-02" , "about": "i like caocao" }
{ "index": { "_id": 9 }}
{ "name" : "daqiao", "age" : 20 , "sex": "girl", "birth": "1996-01-02" , "about": "i like travel and history" }

1、使用match_all做查询

GET /school/student/_search?pretty
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

问题：通过match_all匹配后，会把所有的数据检索出来，但是往往真正的业务需求并非要找全部的数据，而是检索出自己想要的；并且对于es集群来说，直接检索全部的数据，很容易造成GC现象。所以，我们要学会如何进行高效的检索数据

2、通过关键字段进行查询

GET /school/student/_search?pretty
{
    "query": {
         "match": {"about": "travel"}
     }
}

如果此时想查询喜欢旅游的，并且不能是男孩的，怎么办？
【这种方式是错误的，因为一个match下，不能出现多个字段值[match] query doesn’t support multiple fields】，需要使用复合查询

3、bool的复合查询

当出现多个查询语句组合的时候，可以用bool来包含。bool合并聚包含：must，must_not或者should， should表示or的意思

例子：查询非男性中喜欢旅行的人

GET /school/student/_search?pretty
{
"query": {
   "bool": {
      "must": { "match": {"about": "travel"}},
      "must_not": {"match": {"sex": "boy"}}
     }
  }
}

4、bool的复合查询中的should

should表示可有可无的（如果should匹配到了就展示，否则就不展示）
例子：
查询喜欢旅行的，如果有男性的则显示，否则不显示

GET /school/student/_search?pretty
{
"query": {
   "bool": {
      "must": { "match": {"about": "travel"}},
      "should": {"match": {"sex": "boy"}}         
     }
  }
}

5、term匹配

使用term进行精确匹配（比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed的字符串(未经分析的文本数据类型)）
语法
{ “term”: { “age”: 20 }}
{ “term”: { “date”: “2018-04-01” }}
{ “term”: { “sex”: “boy” }}
{ “term”: { “about”: “trivel” }}

例子：
查询喜欢旅行的

GET /school/student/_search?pretty
{
"query": {
   "bool": {
      "must": { "term": {"about": "travel"}},
      "should": {"term": {"sex": "boy"}}         
     }}
}

6、使用terms匹配多个值

GET /school/student/_search?pretty
{
"query": {
   "bool": {
      "must": { "terms": {"about": ["travel","history"]}}          
     }
  }
}

term主要是用于精确的过滤比如说：”我爱你”
在match下面匹配可以为包含：我、爱、你、我爱等等的解析器
在term语法下面就精准匹配到：”我爱你”

7、Range过滤

Range过滤允许我们按照指定的范围查找一些数据：操作范围：gt::大于，gae::大于等于,lt::小于，lte::小于等于

例子：
查找出大于20岁，小于等于25岁的学生

GET /school/student/_search?pretty
{
"query": {
   "range": {
    "age": {"gt":20,"lte":25}
         }
      }
}

8、exists和 missing过滤

exists和missing过滤可以找到文档中是否包含某个字段或者是没有某个字段
例子：
查找字段中包含age的文档

GET /school/student/_search?pretty
{
"query": {
   "exists": {
    "field": "age"  
         }
      }
}

9、bool的多条件过滤

用bool也可以像之前match一样来过滤多行条件：
must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and 。
must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not 。
should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or

例子：
过滤出about字段包含travel并且年龄大于20岁小于30岁的同学

GET /school/student/_search?pretty
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "about": {
            "value": "travel"
          }
        }},{"range": {
          "age": {
            "gte": 20,
            "lte": 30
          }
        }}
      ]
    }
  }
}

10、查询与过滤条件合并

通常复杂的查询语句，我们也要配合过滤语句来实现缓存，用filter语句就可以来实现
例子：
查询出喜欢旅行的，并且年龄是20岁的文档

GET /school/student/_search?pretty
{
  "query": {
   "bool": {
     "must": {"match": {"about": "travel"}},     
     "filter": [{"term":{"age": 20}}]
     }
  }
}

2.4、索引映射（mappings）管理

1、为什么要映射

elasticsearch中的文档等价于java中的对象，那么在java对象中有字段（比如string、int、long等），同理在elasticsearch索引中的具体字段也是有类型的。

PUT /document/article/1
{
  "title" : "elasticsearchshi是是什么",
  "author" : "zhangsan",
  "titleScore" : 60
}

这种操作并没有指定字段类型，那么elasticsearch会自动根据数据类型的格式识别字段的类型；查看索引字段类型：

GET /document/article/_mapping

可以发现titleScore的类型是long。

然后在插入一条数据：

PUT /document/article/2
{
  "title" : "elasticsearchshi是是什么",
  "author" : "zhangsan",
  "titleScore" : 66.666
}

查询数据：

GET /document/article/2

我们会发现es能存入，并没有报错（注意），这其实是一个问题，因为如果后期elaticsearch对接java的时候，我们会写一个类对数据做封装，比如：

class Article{
private String title;
private String author;
private String titleScore  //《什么类型合适》？如果使用long类型，那么后面肯定会有数据格式转换的异常 doublelong
}

所以，我们如果能提前知道字段类型，那么最好使用mapping的映射管理，提前指定字段的类型，防止后续的程序问题；

DELETE  document
PUT document
{
  "mappings": {
    "article" : {
      "properties":
      {
        "title" : {"type": "text"} , 
        "author" : {"type": "text"} , 
        "titleScore" : {"type": "double"} 
        
      }
    }
  }
}

get document/article/_mapping

2、基本命令

DELETE school
PUT school
{
  "mappings": {
    "logs" : {
      "properties": {"messages" : {"type": "text"}}
    }
  }
}

添加索引：school，文档类型类logs，索引字段为message ，字段的类型为text

GET /school/_mapping/logs

继续添加字段

POST /school/_mapping/logs
{
  "properties": {"number" : {"type": "text"}}
}

GET /school/_mapping/logs

3、获取映射字段

语法：
GET /{index}/_mapping/{type}/field/{field}

GET /school/_mapping/logs/field/number

2.5、索引库配置管理（settings）

1、 索引库配置

所谓的settings就是用来修改索引分片和副本数的；
比如有的重要索引，副本数很少甚至没有副本，那么我们可以通过setting来添加副本数

DELETE document
PUT document
{
  "mappings": {
    "article" : {
      "properties":
      {
        "title" : {"type": "text"} , 
        "author" : {"type": "text"} , 
        "titleScore" : {"type": "double"} 
        
      }
    }
  }
}
GET /document/_settings

可以看到当前的副本数是1，那么为了提高容错性，我们可以把副本数改成2：

PUT /document/_settings
{
  "number_of_replicas": 2
}

副本可以改，分片不能改

PUT /document/_settings
{
  "number_of_shards": 3
}

2、 零停机重新索引数据

实际生产，对于文档的操作，偶尔会遇到这种问题：
某一个字段的类型不符合后期的业务了，但是当前的索引已经创建了，我们知道es在字段的mapping建立后就不可再次修改mapping的值。

1、新建索引库articles1，并添加数据

DELETE articles1
PUT articles1
{  
    "settings":{  
         "number_of_shards":3,  
         "number_of_replicas":1  
    },  
    "mappings":{  
         "article":{  
             "dynamic":"strict",  
             "properties":{  
                 "id":{"type": "text", "store": true},  
                 "title":{"type": "text","store": true}, 
                 "readCounts":{"type": "integer","store": true},  
                 "times": {"type": "text", "index": false}
             }  
         }  
    }  
}


PUT articles1/article/1
{
  "id" : "1",
  "title" : "世界1",
  "readCounts" : 2 , 
  "times" : "2018-05-01"
}

get articles1/article/1

2、 新建索引库articles2

DELETE articles2
PUT articles2
{  
    "settings":{  
         "number_of_shards":5,  
         "number_of_replicas":1  
    },  
    "mappings":{  
         "article":{  
             "dynamic":"strict",  
             "properties":{  
                 "id":{"type": "text", "store": true},  
                 "title":{"type": "text","store": true}, 
                 "readCounts":{"type": "integer","store": true},  
                 "times": {"type": "date", "index": false}
             }  
         }  
    }  
}  


GET articles2/article/1

3、拷贝数据并验证

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "articles1"
  },
  "dest": {
    "index": "articles2"
  }
}

GET articles2/article/1

最后

以上就是狂野吐司为你收集整理的Kibana安装及基本操作（附资源）kibana的基本介绍一 Kibana安装二 使用kibana管理索引的全部内容，希望文章能够帮你解决Kibana安装及基本操作（附资源）kibana的基本介绍一 Kibana安装二 使用kibana管理索引所遇到的程序开发问题。

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