全网最详细的大数据ELK文章系列，强烈建议收藏加关注！

新文章都已经列出历史文章目录，帮助大家回顾前面的知识重点。

目录

探索数据（Discovery）

一、使用探索数据功能

二、导入更多的Apache Web日志数据

三、基于时间过滤查询

1、选择时间范围

2、指定查询某天的数据

3、从直方图上选择日期更细粒度范围

四、使用Kibana搜索数据

1、Kibana查询语言（KQL）

2、过滤字段

探索数据（Discovery）

通过Kibana中的Discovery组件，我们可以快速地进行数据的检索、查询。

一、使用探索数据功能

点击按钮可以打开Discovery页面。

我们发现没有展示任何的数据。但我们之前已经把数据导入到Elasticsearch中了。

Kibana提示，让我们扩大我们的查询的时间范围

默认Kibana是展示最近15分钟的数据。我们把时间范围调得更长一些，就可以看到数据了

将时间范围选择为1年范围内的，我们就可以查看到Elasticsearch中的数据了。

二、导入更多的Apache Web日志数据

  • 将资料中的 access.log 文件上传到Linux
  • 将access.log移动到/var/apache/log，并重命名为access.log.2
mv access.log /var/apache/log/access.log.2
  • 启动FileBeat
./filebeat -e -c filebeat-logstash.yml
  • 启动Logstash
bin/logstash -f config/filebeat-es.conf --config.reload.automatic

三、基于时间过滤查询

1、选择时间范围

2、指定查询某天的数据

查询2020年5月6日的所有日志数据。

3、​​​​​​​从直方图上选择日期更细粒度范围

如果要选择查看某一天的日志，上面这种方式会有一些麻烦，我们有更快更容易的方式。

四、使用Kibana搜索数据

在Kibana的Discovery组件中，可以在查询栏中输入搜索条件。默认情况下，可以使用Kibana内置的标准查询语言，来进行快速查询。还有一种是遗留的基于Lucene的查询语法目前暂时可用，这种查询语法也可以使用基于JSON的Elasticsearch DSL也是可用的。当我们在Discovery搜索数据时，对应的直方图、文档列表都会随即更新。默认情况下，优先展示最新的文档，按照时间倒序排序的。

1、​​​​​​​Kibana查询语言（KQL）

在7.0中，Kibana上线了新的查询语言。这种语言简洁、易用，有利于快速查询。

查询语法：

「字段:值」，如果值是字符串，可以用双引号括起来。

查询包含zhihu的请求

*zhihu*

查询页面不存在的请求

status : 404

查询请求成功和不存在的请求

status: (404 or 200)

查询方式为POST请求，并请求成功的日志

status: 200 and method: post

查询方式为GET成功的请求，并且响应数据大于512的日志

status: 200 and method: get and length > 512

查询请求成功的且URL为「/itcast.cn」开头的日志

uri: "\/itcast.cn\/*"

注意：因为/为特殊字符，需要使用反斜杠进行转义

2、​​​​​​​过滤字段

Kibana的Discovery组件提供各种各样的筛选器，这样可以筛选出来我们关注的数据上。例如：我们只想查询404的请求URI。

指定过滤出来404以及请求的URI、从哪儿跳转来的日志

将查询保存下来，方便下次直接查看

下次直接点击Open就可以直接打开之前保存的日志了