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title: Kibana
date: 2020-06-16 07:10:44
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  - 搜索引擎数据库
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# Kibana

通过 Kibana，您可以对自己的 Elasticsearch 进行可视化，还可以在 Elastic Stack 中进行导航，这样您便可以进行各种操作了，从跟踪查询负载，到理解请求如何流经您的整个应用，都能轻松完成。

## 安装

### 环境要求

> 版本：Elastic Stack 7.4

### 安装步骤

安装步骤如下：

1. 在 [kibana 官方下载地址](https://www.elastic.co/downloads/kibana) 下载所需版本包并解压到本地。
2. 修改 `config/kibana.yml` 配置文件，设置 `elasticsearch.url` 指向 Elasticsearch 实例。
3. 运行 `bin/kibana` （Windows 上运行 `bin\kibana.bat`）
4. 在浏览器上访问 <http://localhost:5601>

## 使用

### 检索

单击侧面导航栏中的 `检索（Discover）` ，可以显示 `Kibana` 的数据查询功能功能。

![img](https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/images/tutorial-discover.png)

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](https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.1/images/tutorial-discover-3.png)

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。

#### 2.1.1. 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
```

#### 2.1.2. 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。

#### 2.1.3. 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)

#### 2.1.4. 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
```

#### 2.1.5. 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。

#### 2.1.6. 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`

```
tags:{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)
```

#### 2.1.7. 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
```

#### 2.1.8. 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。

#### 2.1.9. 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
```

#### 2.1.10. 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。

#### 2.1.11. 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。

### 可视化

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 `可视化（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：

#### 2.2.1. 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)

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。

#### 2.2.2. 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)

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。

### 报表

`报表（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。

## FAQ

### Kibana No Default Index Pattern Warning

**问题：**安装 ELK 后，访问 kibana 页面时，提示以下错误信息：

```
Warning No default index pattern. You must select or create one to continue.
...
Unable to fetch mapping. Do you have indices matching the pattern?
```

这就说明 logstash 没有把日志写入到 elasticsearch。

**解决方法：**

检查 logstash 与 elasticsearch 之间的通讯是否有问题，一般问题就出在这。

## 参考资料

- [Kibana 官网](https://www.elastic.co/cn/products/kibana)
- [Kibana Github](https://github.com/elastic/kibana)
- [Kibana 官方文档](https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/index.html)