【教你通透ELK】高级搜索和查询语法

鱼弦：内容合伙人、新星导师、全栈领域创作新星创作者 、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）

Logstash和Kibana都是Elastic Stack的组件，其中Elasticsearch是其核心组件，提供了高级搜索和查询语法。以下是有关高级搜索和查询语法的原理、接口使用和使用场景的详细解释：

1. 原理

Elasticsearch使用基于倒排索引的搜索引擎，它将所有文档的每个词都映射到一个对应的词项(term)，并将词项存储在一个倒排索引中。当用户发出一个查询请求时，Elasticsearch会在倒排索引中查找匹配的词项，并返回匹配的文档。

Elasticsearch提供了丰富的查询语法，包括基本查询、复合查询、过滤器、聚合等。用户可以使用查询语法来构建复杂的查询，以满足不同的搜索需求。

1. 接口使用

Elasticsearch提供了RESTful API，可以使用HTTP协议发送查询请求和获取查询结果。以下是一些常用的查询接口：

• GET /_search：执行一个查询请求，返回匹配的文档。
• POST /_search：执行一个查询请求，可以在请求体中指定查询条件。
• GET /_count：执行一个查询请求，返回匹配的文档数量。
• POST /_count：执行一个查询请求，可以在请求体中指定查询条件，并返回匹配的文档数量。
• GET /_validate/query：验证一个查询请求，返回查询是否合法。
• POST /_validate/query：验证一个查询请求，可以在请求体中指定查询条件，并返回查询是否合法。

1. 使用场景

高级搜索和查询语法适用于许多场景，包括以下几种：

• 搜索和过滤日志数据：用户可以使用查询语法来搜索和过滤日志数据，以查找特定的事件或问题。
• 分析和可视化数据：用户可以使用聚合查询来分析数据，并使用Kibana的可视化组件来可视化结果。
• 监控和警报：用户可以使用查询语法来监控数据，并使用警报机制来通知用户有异常情况发生。
• 搜索和过滤文档数据：用户可以使用查询语法来搜索和过滤文档数据，以查找特定的文档或信息。

1. 文献材料链接

以下是一些有关高级搜索和查询语法的文献材料链接：

• Elasticsearch官方文档：Elasticsearch Guide [8.9] | Elastic
• Elasticsearch查询DSL文档：Query DSL | Elasticsearch Guide [8.9] | Elastic
• Elasticsearch聚合API文档：Aggregations | Elasticsearch Guide [8.9] | Elastic
• Kibana查询和过滤文档：Kibana Query Language | Kibana Guide [8.9] | Elastic
• Kibana高级搜索和过滤文档：https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/advanced-filtering-querying.html

以下是一个使用Elasticsearch查询DSL实现的Logstash和Kibana高级搜索和查询语法的示例实现，包括创建一个基于时间范围的查询和使用Kibana可视化设计器创建可视化组件。

1. Logstash配置文件

在Logstash的配置文件中添加以下内容，以从日志文件中读取数据，并使用grok和date过滤器解析时间戳：

input {
  file {
    path => "/var/log/myapp.log"
    start_position => "beginning"
  }
}

filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:loglevel} %{GREEDYDATA:message}" }
  }
  date {
    match => [ "timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS" ]
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "myapp-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

该配置文件从日志文件中读取数据，使用grok过滤器解析日志数据，使用date过滤器解析时间戳，并将数据发送到Elasticsearch中。

1. Elasticsearch查询DSL

使用Elasticsearch查询DSL创建一个基于时间范围的查询，以查找特定时间段内的日志数据。以下是一个示例：

POST /myapp-*/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "loglevel": "ERROR"
          }
        },
        {
          "range": {
            "timestamp": {
              "gte": "now-1h",
              "lte": "now"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

该查询使用bool查询类型，以使用两个查询条件进行匹配。第一个查询条件使用match查询类型，以匹配“loglevel”字段的值为“ERROR”的文档。第二个查询条件使用range查询类型，以匹配“timestamp”字段在指定时间范围内的文档。

1. Kibana可视化设计器

使用Kibana的可视化设计器创建一个可视化组件，以显示错误日志的数量。以下是一个示例：

• 在Kibana中选择“Visualize”选项卡，然后选择“Create a new visualization”按钮。
• 在可视化设计器中选择“Vertical bar chart”可视化类型，并选择“myapp-*”索引模式。
• 在可视化设计器中添加一个聚合，选择“Y-axis”选项卡，并选择“Aggregation”为“Count”。
• 在可视化设计器中选择“X-axis”选项卡，并选择“Date Histogram”为“Aggregation”，选择“Field”为“timestamp”，选择“Interval”为“Auto”。
• 在可视化设计器中选择“Bucket”选项卡，并选择“Split series”为“Sub-buckets”，选择“Sub-aggregation”为“Terms”，选择“Field”为“loglevel.keyword”，选择“Order by”为“Descending”，选择“Size”为“5”。
• 在可视化设计器中选择“Apply changes”按钮，并预览结果。

以上是Logstash和Kibana高级搜索和查询语法的示例实现，包括使用Elasticsearch查询DSL创建基于时间范围的查询和使用Kibana可视化设计器创建可视化组件。