kibana查询语法

基于ELK搭建微服务日志中心 ELK简介 什么是ELK？通俗来讲，ELK是由Elasticsearch、Logstash、Kibana 三个开源软件组成的一个组合体，这三个软件当中，每个软件用于完成不同的功能，ELK又称ELKstack，官网 https://www.elastic.co/ ， ELK主要优点有如下几个： 1、处理方式灵活：elasticsearch是实时全文索引，具有强大的搜索功能 2、配置相对简单：elasticsearch全部使用JSON接口，logstash使用模块配置，kibana的配置文件部分更简单 3、检索性能高：基于优秀的设计，虽然每次查询都是实时，但是也可以达到百亿级数据的查询秒级响应 4、集群线性扩展：elasticsearch和logstash都可以灵活线性扩展 5、前端操作绚丽：kibana的前端设计比较绚丽，而且操作简单 Elasticsearch elasticsearch是一个高度可扩展全文搜索和分析引擎，基于Apache Lucene 构建，能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作，可以处理大规模日志数据，比如Nginx、Tomcat、系统日志等功能。 Logstash 数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置；支持普通log

简介 对于日志来说，最常见的需求就是收集、存储、查询、展示，开源社区正好有相对应的开源项目： logstash（收集）、elasticsearch（存储+搜索）、kibana（展示） ，我们将这三个组合起来的技术称之为ELK，所以说ELK指的是Elasticsearch、Logstash、Kibana技术栈的结合。ELK对外作为一个日志管理系统的开源方案，能够可靠和安全地从任何格式的任何来源获取数据，并实时搜索、分析和可视化。 1 Elasticsearch elasticsearch是一个高可扩展的、开源的、全文本搜索和分析的引擎 。它能够近乎实时地存储，检索和分析大量数据，通常用作底层引擎/技术，为具有复杂搜索特性和需求的应用程序提供动力。 elasticsearch的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。 1.1节点和集群 elasticsearch 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个 elasticsearch 实例。 单个 elasticsearch 实例称为一个节点（node）。一组节点构成一个集群（cluster） 。 1.2索引（Index） elasticsearch 会索引所有字段

Kibana操作ES 1，简介 1）为ES提供日志分析的web入口，可以对日志进行高效的搜索，可视化，分析等操作。 2）需要先创建索引模板，对应elasticsearch中的索引。 image.png 2，查询语法 1）直接输入关键字。 halo hzq 会分词，匹配每个单词，中文按字分词。 image.png image.png 2）短语。 不采用分词 ，使用双引号。 image.png 3）冒号指定字段包含关键字。 message 字段包含关键字 xxx image.png image.png image.png 4）冒号指定某字段包含某关键字。 不使用分词 image.png 5）通配符模糊匹配。 ?匹配单个字符。 message:jz46? *匹配0-多个字符。 message:jz46* 6）运算符AND，OR，NOT必须大写。 message:jz46* AND message:虫 message:jz46* NOT message:虫 message:jz46* OR message:"小心" (message:jz46* OR message:"小心") AND message:虫 //组合使用括号 7）范围查找(数字) image.png image.png image.png 8）特殊字符需要使用''\"转义。 + – && || ! ( ) { } [ ] ^

ElasticSearch + Logstash + kibana 1、介绍： 　　Logstash：搬运工 　　ElasticSearch：搜索引擎 　　Kilbana：可视化系统 　　 ElasticSearch是基于lucene的搜索框架，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。 　　基于restful web接口 　　上手容易，拓展节点方便。 　　可用于存储和检索海量数据，接近时实检索，海量数据量增加，搜索性能几乎不受影响。 　　分布式搜索框架，副本机制，自动发现节点，保障可用性。 阿里云服务器 快速安装 ElasticSearch 简介：阿里云 ecs 介绍 ,wget 命令下载安装包 , 快速部署 elasticSearch 节点 linux 下使用 wget 下载 jdk8: 进到目录 /usr/local/software 　　wget --no-cookies --no-check-certificate --header "Cookie: gpw_e24=http%3A%2F%2Fwww.oracle.com%2F; oraclelicense=accept-securebackup-cookie" "http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u141-b15

随着业务不断完善与发展，日志的重要性稳步上升。我们需要从日志中排查错误，以及分析用户行为，为业务发展提供参考意见。因此，需要一套专门的日志系统帮助我们收集、分析、处理日志。 以前我曾经写过一个logstash的blog: http://my.oschina.net/abcfy2/blog/372138 ，版本比较低，但是logstash的配置没变过。此篇blog将比上述blog更详尽一些，扩展到产品环境搭建完整的日志系统，但是logstash本身的配置不多做介绍，因为旧Blog已经介绍的比较详细了。 本篇Blog主要介绍我们目前使用的日志系统的总体架构和部分配置。Kibana的使用暂时不在本篇Blog的覆盖范围之内，以后也许会单独写一篇kibana的使用，读者也可以参考饶琛琳的《ELK stack权威指南》一书的 相关章节 。 本篇Blog的内容也并非自己独自完成，关于log4j 1.2部分的配置和使用是开发同事共同探究实现的。 最后要说的一点是，日志系统的实现并不只是运维的工作，开发也需要配合，规范日志格式，规范项目埋点，便于排查问题。最后归结与一点，要有执行力，要有人推动，不能随随便便的打日志，更不允许产品环境有乱七八糟的 println 这种调试方式的日志输出。 关于ELK ELK Stack指代三个独立的组件: Elasticsearch，Logstash，Kibana

原文链接： https://blog.csdn.net/u013958257/article/details/88567581 Kibana查询语法使用手册 速查 全文搜索 字段 正则 近似搜索 范围搜索 优先级 分组 字段分组 转义特殊字符 简单查询 1、范围查询 2、逻辑操作 3、分组 4、转义特殊字符 Lucene语法 简单说明 Terms Fields 模糊查询 Term Modifiers Fuzzy Searches Proximity Searches Range Searches 优先级 Term操作符 Boolean operators Grouping Field Grouping Escaping Special Characters 速查 全文搜索 在搜索栏输入login，会返回所有字段值中包含login的文档 使用双引号包起来作为一个短语搜索 "like Gecko" 1 字段 也可以按页面左侧显示的字段搜索 限定字段全文搜索：field:value 精确搜索：关键字加上双引号 filed:“value” http.code:404 搜索http状态码为404的文档 字段本身是否存在 exists:http：返回结果中需要有http字段 missing:http：不能含有http字段 通配符 ? 匹配单个字符 匹配0到多个字符 kiba?a, el

1. key:value的形式进行搜索 2. 什么是kibana的域？？？ 3. 对于数值项可以使用>、< 、= 操作符. 4. 多个查询项组合： 用 大写 的AND、OR、NOT。 5. 支持通配符：? 任意一个字符 * 任意多个字符 6.支持正则：正则用//括起来 7. 范围限定： [ ]代表包含边界值，｛｝代表不包含边界值。 title:[2019 TO 2018] 来源： https://www.cnblogs.com/yoyoma0355/p/11889785.html

单项 term 查询 例 : 搜 Dahlen ， Malone 字段 field 查询 field:value 例： city:Keyport ， age:26 通配符 ? 匹配单个字符 例： H ? bbs * 匹配 0 到多个字符 例： H * 注意： ? * 不能用作第一个字符，例如： ? text *text 范围查询 age :[20 TO 30] age:{20 TO 30} 注： [ ] 表示端点数值包含在范围内， { } 表示端点数值不包含在范围内 逻辑操作 AND OR 例子： firstname:H * AND age:20 firstname:H * OR age:20 + ： 搜索结果中必须包含此项 - ：不能含有此项 例： + firstname:H * -age:20 city:H * firstname 字段结果中必须存在 H 开头的 ， 不能有年龄是 20 的 ， city 字段 H 开头的可有可无 分组 ( firstname:H * OR age:20) AND state:KS 先查询名字 H 开头年龄或者是 20 的结果，然后再与国家是 KS 的结合 字段分组 firstname :(+H * -He*) 搜索 firstname 字段里 H 开头的结果，并且排除 firstname 里 He 开头的结果 转义特殊字符 + - && ||

一、需求背景 业务发展越来越庞大，服务器越来越多 各种访问日志、应用日志、错误日志量越来越多，导致运维人员无法很好的去管理日志 开发人员排查问题，需要到服务器上查日志，不方便 运营人员需要一些数据，需要我们运维到服务器上分析日志 二、为什么要用到ELK 一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。大型系统通常都是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点： 收集－能够采集多种来源的日志数据 传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统 存储－如何存储日志数据 分析－可以支持 UI 分析 警告－能够提供错误报告，监控机制 而ELK则提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。是目前主流的一种日志系统。 三、ELK简介 ELK是三个开源软件的缩写

文章目录 0.学习目标 1.Elasticsearch介绍和安装 1.1.简介 1.1.1.Elastic 1.1.2.Elasticsearch 1.1.3.版本 1.2.安装和配置 1.2.1.新建一个用户leyou 1.2.2.上传安装包,并解压 1.2.3.修改配置 1.3.运行 1.3.1.错误1：内核过低 1.3.2.错误2：文件权限不足 1.3.3.错误3：线程数不够 1.3.4.错误4：进程虚拟内存 1.3.5.重启终端窗口 1.3.6.启动 1.4.安装kibana 1.4.1.什么是Kibana？ 1.4.2.安装 1.4.3.配置运行 1.4.4.控制台 1.5.安装ik分词器 1.5.1.安装 1.5.2.测试 1.7.API 1.7.1.Rest风格API 1.7.2.客户端API 1.7.3.如何学习 2.操作索引 2.1.基本概念 2.2.创建索引 2.2.1.语法 2.2.2.测试 2.2.3.使用kibana创建 2.3.查看索引设置 2.4.删除索引 2.5.映射配置 2.5.1.创建映射字段 2.5.2.查看映射关系 2.5.3.字段属性详解 2.5.3.1.type 2.5.3.2.index 2.5.3.3.store 2.5.3.4.boost 2.6.新增数据 2.6.1.随机生成id 2.6.2.自定义id 2.6.3.智能判断 2