这篇文章主要介绍“Kibana可视化ElasticSearch数据展示分析”，在日常操作中，相信很多人在Kibana可视化ElasticSearch数据展示分析问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Kibana可视化ElasticSearch数据展示分析”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

创新互联长期为上千客户提供的网站建设服务，团队从业经验10年，关注不同地域、不同群体，并针对不同对象提供差异化的产品和服务；打造开放共赢平台，与合作伙伴共同营造健康的互联网生态环境。为北辰企业提供专业的网站建设、成都网站设计，北辰网站改版等技术服务。拥有十多年丰富建站经验和众多成功案例,为您定制开发。

当你把数据存入ES中后，怎么更方面的查看这些数据，还想用不同的维度去看这些数据，是不是纠结，不能再专门搞个后台显示把。这里有神器 Kibana 专门干这个事情的，可以帮你把ES中的数据，通过不同类型的模版形式显示处理，更好分析你的数据，查询过滤，不仅仅用在日志的分析上面，业务上面也可以应用。

先给大家看效果图：

还没安装Kibana 的可以参考之前的文章安装。

本人目前版本：都是7.3.2 版本

本章分几个步骤说明：

• 导入数据

• 如何设置模版展示ES中的数据

• Discover 搜索你的数据

• Dev Tools 强大的工具使用

导入数据

本文利用官方测试数据集合用户账号信息导入ES

>步骤1:建一个账号索引：

PUT /accounts
{
    "settings" : {
        "index" : {
            "number_of_shards" : 1, 
            "number_of_replicas" : 0
        }
    }
}

>步骤2:设置mapping

PUT /accounts/_mapping
{
    "properties": {
        "account_number": {
            "type": "long"
        },
        "address": {
            "type": "text",
            "fields": {
                "keyword": {
                    "type": "keyword",
                    "ignore_above": 256
                }
            }
        },
        "age": {
            "type": "long"
        },
        "balance": {
            "type": "long"
        },
        "city": {
            "type": "keyword"
        },
        "email": {
            "type": "text",
            "fields": {
                "keyword": {
                    "type": "keyword",
                    "ignore_above": 256
                }
            }
        },
        "employer": {
            "type": "text",
            "fields": {
                "keyword": {
                    "type": "keyword",
                    "ignore_above": 256
                }
            }
        },
        "firstname": {
            "type": "text",
            "fields": {
                "keyword": {
                    "type": "keyword",
                    "ignore_above": 256
                }
            }
        },
        "gender": {
            "type": "keyword"
        },
        "lastname": {
            "type": "text",
            "fields": {
                "keyword": {
                    "type": "keyword",
                    "ignore_above": 256
                }
            }
        },
        "state": {
            "type": "keyword"
        }
    }
}

>步骤三：批量导入数据

POST  /accounts/_doc/_bulk

--数据省略

具体的json数据因为比较多，文章不方面存放， 请在文章下方关注我的微信公众号“架构师的修炼”，回复关键字：“ES测试数据” 即可获得具体的测试数据。

如何设置模版展示ES中的数据

通过上面的步骤建好索引导入数据，下面开始展示数据 我们分三个步骤：

• 新建一个 Index Pattern

• 新建一个 Visualize

• DashBoard 整合多个Visualize

打开http://127.0.0.1:5601 地址访问Kibana

创建一个Index Pattern

然后创建一个Index Pattern

然后在输入框中输入刚才建好的索引

然后点击下一步，提交

这个时候，Index Pattern 就建好了。

新建一个 visualize

然后去visualize设置页面

我们使用饼图模版展示数据：

创建Pie饼图，然后进入页面：

在这里你可以设置你的数据聚合 比如，你想看男女比例：

再比如你想看不同年龄段的用户的分布情况：

使用搜索聚合这样实现

GET /accounts/_search
{
    "aggs": {
        "range_age": {
            "range": {
                "field": "age",
                "ranges": [
                    {
                        "to": 20
                    },
                    {
                        "from": "20",
                        "to": "25"
                    },
                    {
                        "from": "26",
                        "to": "30"
                    },
                    {
                        "from": "31",
                        "to": "35"
                    },
                    {
                        "from": "36"
                    }
                ]
            }
        }
    },
     "size": 0
}

Kibana 中设置

设置完之后可以立即看到效果，最最重要的是一定要保存下来：

那么问题来了，如果几个视图保存后，我们如何将它们展示在一个页面内呢？

需要使用到DashBoard功能

DashBoard 整合多个Visualize

进入DashBoard 页面配置，新增panels,找到刚才保存的Visualize名字，搜索关键字，确认后，即可出现在一个页面，此时记得保存DashBoard 并起一个好听的名字。

保存后，在DashBoard页面就可看列表显示处理，后面即时关闭页面，还可以在这里找到，方便。

Discover 搜索你的数据

如果你想更加复杂的查询，可以用Dev Tools

Dev Tools 强大的工具使用

这个工具简直太棒了，再也不用post man这么丑的工具测试接口了。 左侧查询，右侧显示结果

到此，关于“Kibana可视化ElasticSearch数据展示分析”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

网页标题：Kibana可视化ElasticSearch数据展示分析
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