kibana查询语法

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

概述 EFK可能都不熟悉，实际上EFK是大名鼎鼎的日志系统ELK的一个变种。 在没有分布式日志的时候，每次出问题了需要查询日志的时候，需要登录到Linux服务器，使用命令cat -n xxxx|grep xxxx 搜索出日志在哪一行，然后cat -n xxx|tail -n +n行|head -n 显示多少行，这样不仅效率低下，而且对于程序异常也不方便查询，日志少还好，一旦整合出来的日志达到几个G或者几十G的时候，仅仅是搜索都会搜索很长时间了，当然如果知道是哪天什么时候发生的问题当然也方便查询，但是实际上很多时候有问题的时候，是不知道到底什么时候出的问题，所以就必须要在聚合日志中去搜索（一般日志是按照天来分文件的，聚合日志就是把很多天的日志合并在一起，这样方便查询），而搭建EFK日志分析系统的目的就是将日志聚合起来，达到快速查看快速分析的目的，使用EFK不仅可以快速的聚合出每天的日志，还能将不同项目的日志聚合起来，对于微服务和分布式架构来说，查询日志尤为方便，而且因为日志保存在Elasticsearch中，所以查询速度非常之快，EFK不是一个软件，而是一套解决方案，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。EFK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , FileBeat, Kibana ,

https://www.loggly.com/ 日志的分析和监控在系统开发中占非常重要的地位，系统越复杂，日志的分析和监控就越重要，常见的需求有: 根据关键字查询日志详情 监控系统的运行状况 统计分析，比如接口的调用次数、执行时间、成功率等 异常数据自动触发消息通知 基于日志的数据挖掘 很多团队在日志方面可能遇到的一些问题有: 开发人员不能登录线上服务器查看详细日志，经过运维周转费时费力 日志数据分散在多个系统，难以查找 日志数据量大，查询速度慢 一个调用会涉及多个系统，难以在这些系统的日志中快速定位数据 数据不够实时 常见的一些重量级的开源Trace系统有 facebook scribe cloudera flume twitter zipkin storm 这些项目功能强大，但对于很多团队来说过于复杂，配置和部署比较麻烦，在系统规模大到一定程度前推荐轻量级下载即用的方案，比如logstash+elasticsearch+kibana(LEK)组合。 对于日志来说，最常见的需求就是收集、查询、显示，正对应logstash、elasticsearch、kibana的功能。 logstash logstash主页 logstash部署简单，下载一个jar就可以用了，对日志的处理逻辑也很简单，就是一个pipeline的过程 inputs >> codecs >> filters >>

Elasticsearch.net项目实战 elasticsearch.net项目实战 目录 Elasticsearch+kibana 环境搭建 windows 10环境配置 安装Elasticsearch head安装(非必需) 安装kibana 基本概念 Index Type Document DSL的基本使用 增加 修改 查询 删除 Elasticsearch .Net Low level client基本使用 项目实战 总结 参考 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最 先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。 一说到全文搜索,lucene久负盛名。早年间,因为项目需要,接触过一个叫盘古分词的开源项目,借助其中的分词实现了分词搜索的功能。而盘古分词就是lucence的.NET版本。据说这个开源项目已经恢复更新并支持. NET Core,有兴趣的童鞋可以去围观一下( https://github.com/LonghronShen/Lucene.Net.Analysis.PanGu/tree/netcore2.0 )。 我想很多童鞋都听过ELK,ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana。正好公司运维同事引入了这样一套体系,用于建立集中式日志收集系统