elasticsearch增删改查【查询数据】Kibana图形化展示

# 1. 概述

## 1.1 什么是Elasticsearch和Kibana

Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的分布式开源搜索引擎，提供了强大的全文检索和分析功能。它可以快速、准确地存储、搜索和分析海量数据。而Kibana则是一个开源的数据可视化工具，能够帮助用户在Elasticsearch索引中执行高级数据分析和可视化操作，通过各种图表、表格、地图等形式展示数据。

## 1.2 Elasticsearch和Kibana在数据查询与展示中的作用

Elasticsearch可以用于实时数据检索、日志和指标分析、数据聚合等应用场景，而Kibana则提供了直观友好的用户界面，帮助用户以图形化的方式展示Elasticsearch索引中的数据。通过Elasticsearch和Kibana的结合，用户可以快速、灵活地查询数据，并通过各种可视化图表直观展示数据分析结果。

## 1.3 本文内容概要

本文将介绍Elasticsearch和Kibana的基础操作，包括安装与配置、索引和映射的创建、数据的插入、更新和删除等操作。同时，还将详细介绍如何利用Kibana进行图形化展示，包括基本可视化操作、设计仪表盘和图表等内容。此外，我们将深入探讨如何使用Elasticsearch Query DSL进行数据查询、构建复杂查询条件、搜索和过滤数据，以及通过API对数据进行增删改操作等。最后，我们将通过一个实战案例分析展示基于Elasticsearch和Kibana的数据查询和展示过程，并对经验进行总结与展望未来发展。

# 2. Elasticsearch基础操作

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎，提供了分布式的全文搜索功能。在本章节中，我们将介绍Elasticsearch的基础操作，包括安装与配置、创建索引和映射、以及数据的插入、更新和删除操作。

### 2.1 Elasticsearch的安装与配置

首先，我们需要下载适合操作系统的Elasticsearch安装包，并解压缩。接着，修改配置文件`elasticsearch.yml`来配置集群名称、节点名称、数据存储路径等参数。启动Elasticsearch服务后，通过访问`http://localhost:9200`来验证安装是否成功。

# 下载Elasticsearch安装包
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.10.2-linux-x86_64.tar.gz

# 解压缩安装包
tar -zxvf elasticsearch-7.10.2-linux-x86_64.tar.gz

# 修改配置文件
vim elasticsearch-7.10.2/config/elasticsearch.yml

# 启动Elasticsearch服务
./elasticsearch-7.10.2/bin/elasticsearch

# 验证安装
curl -X GET "http://localhost:9200/"

### 2.2 创建索引和映射

在Elasticsearch中，数据存储在索引(index)中，而映射(mapping)定义了索引中的字段及其属性。我们可以通过Elasticsearch的API来创建索引并定义映射。

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

# 创建名为"my_index"的索引
es.indices.create(index='my_index', ignore=400)

# 定义映射
mapping = {
    "properties": {
        "title": {"type": "text"},
        "content": {"type": "text"},
        "timestamp": {"type": "date"}
    }
}

# 更新映射
es.indices.put_mapping(index='my_index', body=mapping)

### 2.3 数据的插入、更新和删除操作

通过Elasticsearch的API，我们可以对索引中的数据进行增加、更新和删除操作。以下是一个简单的示例：

# 插入数据
es.index(index='my_index', id=1, body={"title": "First Post", "content": "This is the content of the first post", "timestamp": "2021-01-01"})

# 更新数据
es.update(index='my_index', id=1, body={"doc": {"content": "Updated content"}})

# 删除数据
es.delete(index='my_index', id=1)

通过以上步骤，我们完成了Elasticsearch的基础操作，包括安装与配置、创建索引和映射，以及数据的插入、更新和删除操作。在接下来的章节中，我们将进一步探讨如何通过Kibana进行图形化展示和查询数据。

# 3. Kiba