使用kibana来进行ElasticSearch的信息查询检索
大家经常会听到使用ELK搭建日志管理平台、完成日志聚合检索的功能,那么这个平台到底是个什么概念,怎么搭建,怎么使用呢?
ELK包括ElasticSearch(数据存储、快速查询)、logstash(日志搜集)、kibana(展示ElasticSearch数据的图形界面)。
kibana是一个图形界面,可以在上面条件检索存储在ElasticSearch里数据,相当于提供了ES的可视化操作管理器。大概长下面这样子,在条件栏我输入了id:<10,然后它就把id
<10的数据展示出来。
可以看到,kibana搭配ES是一个不错的选择,比ES的head插件的界面友好多了。注意,它们与logstash是没有任何关系的,完全可以单独使用,logstash相当于一个日志中转站,通过接收客户端发送来的日志,然后把日志存储到ES中。
下面我们就来看一下kibana搭配ES使用的案例。
1 搭配kibana环境
2 使用kibana
import org.springframework.data.annotation.Id; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType; import java.util.Date; @Document(indexName="blog_index",type="blog",indexStoreType="fs",shards=5,replicas=1,refreshInterval="-1") public class Blog { @Id private int id; private String name; @Field(type = FieldType.Date) private Date createTime; public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id = id; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public Date getCreateTime() { return createTime; } public void setCreateTime(Date createTime) { this.createTime = createTime; } }
这里有个地方需要注意,就是必须要有一个为Date类型的field,不然kibana那里是添加不了这个Index的,kibana是以时间排序来进行查询选择的。
id:<50 AND id:>10
name:=name9
这里你可以构建自己的查询条件来完成想要的查询结果。
还有一些使用可参考http://blog.csdn.net/ming_311/article/details/50619859,还有官网https://www.elastic.co/cn/products/kibana
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