Graph

Elastic Stack Serverless

图形分析功能使您能够发现 Elasticsearch 索引中的项目是如何相关的。您可以探索索引词之间的连接，并查看哪些连接最有意义。这在各种应用中都很有用，从欺诈检测到推荐引擎。

例如，图形探索可以帮助您发现黑客正在攻击的网站漏洞，从而加强您的网站。或者，您可以为您的电子商务客户提供基于图形的个性化推荐。

图形分析功能提供了一个简单但强大的图形探索 API，以及一个用于 Kibana 的交互式图形可视化应用程序。两者都可以开箱即用地与现有的 Elasticsearch 索引一起工作——您不需要存储任何额外的数据来使用这些功能。

Graph 的工作原理

图形 API 提供了一种提取和总结有关 Elasticsearch 索引中的文档和术语的信息的替代方法。图形实际上只是相关项目的网络。在我们的例子中，这意味着索引中相关术语的网络。

您要包含在图形中的术语称为顶点。任意两个顶点之间的关系是连接。连接总结了包含两个顶点术语的文档。

注意

如果您对图论感兴趣，您可能知道顶点和连接分别是节点和边。它们是同一件事，我们只是想使用对非图论爱好者有意义的术语，并避免与 Elasticsearch 集群中的节点混淆。

图形顶点只是您已经索引的术语。连接是使用 Elasticsearch 聚合动态派生的。为了识别最有意义的连接，图形 API 利用 Elasticsearch 相关性评分。构建到 Elasticsearch 中的相同数据结构和相关性排名工具支持文本搜索，使图形 API 能够将有用的信号与大多数连接数据中典型的噪声分离开来。

这个基础使您能够轻松回答以下问题

试图入侵我网站的人的共同行为是什么？
如果用户购买了这种园艺手套，他们可能对哪些其他产品感兴趣？
Stack Overflow 上哪些人在 Hadoop 相关技术和 Python 相关技术方面都具有专业知识？

但是性能如何？Elasticsearch 聚合框架使图形 API 能够将数百万个文档快速汇总为单个超级连接。它不是检索帐户 A 和 B 之间的每笔银行交易，而是导出一个代表该关系的单个连接。当然，这个汇总过程可以在多节点集群中工作，并随您的 Elasticsearch 部署进行扩展。高级选项允许您控制如何对数据进行采样和汇总。您还可以设置超时以防止图形查询对集群产生不利影响。

创建图形

使用 Graph 来揭示您数据中的关系。

转到 Graph。

如果您是 Kibana 的新手，并且还没有任何数据，请按照链接添加示例数据。此示例使用 Kibana 示例 Web 日志数据集。
选择您要浏览的数据源。

Kibana 会绘制顶部字段之间的关系图。

×
添加更多字段，或单击现有字段以编辑、禁用或取消选择它。

×
输入查询以发现所选字段中术语之间的关系。

例如，要生成到特定位置的成功请求的图形，请搜索 geo.src 字段。两个顶点之间连接的权重表明它们之间的关系有多强。
要查看有关关系的更多信息，请单击任何连接或顶点。

×
使用图形工具栏显示其他连接
- 要显示连接到您的图形的其他顶点，请单击展开图标。
- 要显示已显示顶点之间的其他连接，请单击链接图标。
- 要探索图形的特定区域，请选择您感兴趣的顶点，然后单击展开或链接。
- 要逐步返回对图形所做的更改，请单击撤消和重做。
要查看数据中的更多关系，请提交其他查询。
保存您的图形。