本章内容概述

1、Kibana可视化界面介绍
2、Kibana的安装和配置
3、Kibana增删改查文档

1、Kibana可视化界面介绍

  Kibana是一个开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作。你用Kibana来搜索，查看，并和存储在Elasticsearch索引中的数据进行交互。你可以轻松地执行高级数据分析，并且以各种图标、表格和地图的形式可视化数据。Kibana使得理解大量数据变得很容易。它简单的、基于浏览器的界面使你能够快速创建和共享动态仪表板，实时显示Elasticsearch查询
的变化。

2、Kibana的安装和配置

 1、通过ElasticSearch官网网站下载最新版本的Kibana网址: https://www.elastic.co/cn/downloads/

     目前最新版是2019年4月11日发布的7.0.0,选择Linux版本下载【Kibana版本最好和ElasticSearch一致】

 2、上传Kibana到Linux的usr/local目录下

 3、解压Kibana到usr/local目录tar -zxvf kibana-7.0.0-linux-x86_64.tar.gz4、打开安装目录下的config文件夹，修改kibana.ymlvim kibana.yml5、去除Kibana的某些注释# 将默认配置改成如下：server.port: 5601                            server.host: "192.168.34.64"elasticsearch.hosts: ["http:// 192.168.34.64:9200"]以上三条代码的作用分别为:Kibana端口号Kibana主机地址Kibana访问ElasticSearch的地址6、启动Kibana进入安装目录的bin目录，然后./kibana 后台启动  nohup kibana &访问http://192.168.34.64:5601/app/kibana

3、Kibana增删改查文档

3.1 让我们建立一个员工目录

 假设我们刚好在newcapec工作，这时人力资源部门出于某种目的需要让我们创建一个员工目录，这个目录用于促进人文关怀和用
于实时协同工作，所以它有以下不同的需求：1.数据能够包含多个值的标签、数字和纯文本。2.检索任何员工的所有信息。3.支持结构化搜索，例如查找30岁以上的员工。4.支持简单的全文搜索和更复杂的短语(phrase)搜索5.高亮搜索结果中的关键字6.能够利用图表管理分析这些数据

3.2 索引员工文档

 我们首先要做的是存储员工数据，每个文档代表一个员工。在Elasticsearch中存储数据的行为就叫做索引(indexing)，不过在
索引之前，我们需要明确数据应该存储在哪里。在Elasticsearch中，文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中，我们可以画一些简单的对比图来类比传统
关系型数据库：关系数据库      ⇒ 数据库        ⇒ 表          ⇒ 行              ⇒ 列(Columns)Elasticsearch  ⇒ 索引(Index)   ⇒ 类型(type)  ⇒ 文档(Docments)  ⇒ 字段(Fields)Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)（数据库），每一个索引可以包含多个类型(types)（表），每一个类型包含多
个文档(documents)（行），然后每个文档包含多个字段(Fields)（列）。关于索引的异议: 参考3.3所以为了创建员工目录，我们将进行如下操作：1. 为每个员工的文档(document)建立索引，每个文档包含了相应员工的所有信息。2. 每个文档的类型为employee。3. employee类型归属于索引newcapec。4. newcapec索引存储在Elasticsearch集群中。数据库步骤和Elasticsearch对比:mysql             --> newcapec数据库 --> employee表 --> 数据行          -->id/name等字段Elasticsearch   --> 索引(Index)    --> 类型(type) --> 文档(Docments) -->name等字段我们可以根据上面的对比一步步实现:1. 创建索引  PUT /newcapec        这种方式创建出来的采用了默认配置的分片和备份。分片及备份见:1_ElasticSearch基础知识.md 1.4小节获取索引默认配置:GET /索引名/_settings

         如果想要自己设置分片和备份数，在创建索引的时候直接指定:PUT /索引名{"settings":{"index":{"number_of_shards": "数值","number_of_replicas": "数值"}}}

     2. 查询索引  获取单个索引:GET /索引名获取全部索引:GET

     3. 删除索引  DELETE /newcapec4. 添加文档  PUT /索引名称/类型/id 注:id可以认为相当于主键PUT /newcapec/employee/1{"first_name" : "John","last_name" :  "Smith","age" :        25,"about" :      "I love to go rock climbing","interests": [ "sports", "music" ]}我们看到path:/newcapec/employee/1包含三部分信息：

         如果不想指定ID,可以让ElasticSearch自动生成,但是不能用PUT,而是需要使用POSTPOST /newcapec/employee/{"first_name" : "Jek","last_name" :  "Kba","age" :        21,"about" :      "I love to go rock climbing","interests": [ "music" ]}5. 查询文档  GET /newcapec/employee/id以上查询显示的是所有字段,如果想要显示指定字段,可以通过_source来做条件:GET /newcapec/employee/id?_source=字段1,字段2...注:字段名不要添加任何引号6. 修改文档  和添加操作类似，只是改完之后再执行，相当于把之前的覆盖另外一种方式:POST /索引名/类型/id/_update{"doc":{"age":30}}7. 删除文档  DELETE /newcapec/employee/id接下来，让我们在目录中加入更多员工信息：PUT /newcapec/employee/2{"first_name" :  "Jane","last_name" :   "Smith","age" :         32,"about" :       "I like to collect rock albums","interests":  [ "music" ]}PUT /newcapec/employee/3{"first_name" :  "Douglas","last_name" :   "Fir","age" :         35,"about":        "I like to build cabinets","interests":  [ "forestry" ]}8. 批量获取文档GET /_mget{"docs":[{"_index":"newcapec","_type":"employee","_id":1},{"_index":"newcapec","_type":"employee","_id":3}]}还可以指定每个要具体获取的字段:GET /_mget{"docs":[{"_index":"newcapec","_type":"employee","_id":1,"_source":["last_name","age"]},{"_index":"newcapec","_type":"employee","_id":3,"_source":["last_name","about","interests"]}]}同一索引下的相同类型可以简写:GET /newcapec/employee/_mget{"ids":["1","2"]}9. 使用Bulk API 实现批量操作引入批量操作bulk，提高工作效率，你想啊，一批一批添加与一条一条添加，谁快?bulk API可以帮助我们同时执行多个请求bulk的格式：action：index/create/update/deletemetadata：_index,_type,_idrequest body：_source (删除操作不需要加request body){ action: { metadata }}{ request body        }批量添加案例:

POST /libary/books/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"title":"java基础语法","price":35}
{"index":{"_id":2}}
{"title":"HTLM5从入门到精通","price":85}
{"index":{"_id":3}}
{"title":"PHP从入门到放弃","price":55}
{"index":{"_id":4}}
{"title":"Spingboot","price":100}

         批量删除案例:

POST /libary/books/_bulk
{"delete":{"_id":1}}
{"delete":{"_id":3}}

         批量更新案例:

POST /libary/books/_bulk
{"update":{"_id":2}}
{"doc":{"price":99}}
{"update":{"_id":4}}
{"doc":{"price":66,"title":"Spingboot综合案例"}}

         注:以上操作可以混搭使用create 和index的区别:如果数据存在，使用create操作失败，会提示文档已经存在，使用index则可以成功执行。bulk一次最大处理多少数据量？bulk会把将要处理的数据载入内存中，所以数据量是有限制的，最佳的数据量不是一个确定的数值，它取决于你的硬件，你的文档大小以及复杂性，你的索引以及搜索的负载。一般建议是1000-5000个文档，如果你的文档很大，可以适当减少队列，大小建议是5-15MB，默认不能超过100M，可以在es的配置文件（即$ES_HOME下的config下的elasticsearch.yml）中。

3.3 「索引」含义的区分

 你可能已经注意到索引(index)这个词在Elasticsearch中有着不同的含义，所以有必要在此做一下区分:1. 索引（名词） 如上文所述，一个索引(index)就像是传统关系数据库中的数据库，它是相关文档存储的地方，index的复数
是indices 或indexes。2. 索引（动词） 「索引一个文档」表示把一个文档存储到索引（名词）里，以便它可以被检索或者查询。这很像SQL中的
INSERT关键字，差别是，如果文档已经存在，新的文档将覆盖旧的文档。3. 倒排索引 传统数据库为特定列增加一个索引，例如B-Tree索引来加速检索。Elasticsearch和Lucene使用一种叫做倒排索
引(inverted index)的数据结构来达到相同目的。默认情况下，文档中的所有字段都会被索引（拥有一个倒排索引），只有这样他们才是可被搜索的。

个索引(index)就像是传统关系数据库中的数据库，它是相关文档存储的地方，index的复数
是indices 或indexes。

 2. 索引（动词） 「索引一个文档」表示把一个文档存储到索引（名词）里，以便它可以被检索或者查询。这很像SQL中的
INSERT关键字，差别是，如果文档已经存在，新的文档将覆盖旧的文档。3. 倒排索引 传统数据库为特定列增加一个索引，例如B-Tree索引来加速检索。Elasticsearch和Lucene使用一种叫做倒排索
引(inverted index)的数据结构来达到相同目的。默认情况下，文档中的所有字段都会被索引（拥有一个倒排索引），只有这样他们才是可被搜索的。我们将会在倒排索引章节中更详细的讨论。

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Kibana可视化界面操作

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3.1 让我们建立一个员工目录

3.2 索引员工文档

3.3 「索引」含义的区分

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