ES|QL 查询入门
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本指南介绍如何使用 ES|QL 查询和聚合数据。
本入门指南还可以在 elasticsearch-labs
GitHub 存储库中以交互式 Python 笔记本的形式获取。
先决条件编辑
要跟随本指南中的查询进行操作,您可以设置自己的部署,也可以使用 Elastic 的公共 ES|QL 演示环境。
首先摄取一些示例数据。在 Kibana 中,打开主菜单并选择 开发工具。运行以下两个请求
response = client.indices.create( index: 'sample_data', body: { mappings: { properties: { client_ip: { type: 'ip' }, message: { type: 'keyword' } } } } ) puts response response = client.bulk( index: 'sample_data', body: [ { index: {} }, { "@timestamp": '2023-10-23T12:15:03.360Z', client_ip: '172.21.2.162', message: 'Connected to 10.1.0.3', event_duration: 3_450_233 }, { index: {} }, { "@timestamp": '2023-10-23T12:27:28.948Z', client_ip: '172.21.2.113', message: 'Connected to 10.1.0.2', event_duration: 2_764_889 }, { index: {} }, { "@timestamp": '2023-10-23T13:33:34.937Z', client_ip: '172.21.0.5', message: 'Disconnected', event_duration: 1_232_382 }, { index: {} }, { "@timestamp": '2023-10-23T13:51:54.732Z', client_ip: '172.21.3.15', message: 'Connection error', event_duration: 725_448 }, { index: {} }, { "@timestamp": '2023-10-23T13:52:55.015Z', client_ip: '172.21.3.15', message: 'Connection error', event_duration: 8_268_153 }, { index: {} }, { "@timestamp": '2023-10-23T13:53:55.832Z', client_ip: '172.21.3.15', message: 'Connection error', event_duration: 5_033_755 }, { index: {} }, { "@timestamp": '2023-10-23T13:55:01.543Z', client_ip: '172.21.3.15', message: 'Connected to 10.1.0.1', event_duration: 1_756_467 } ] ) puts response
PUT sample_data { "mappings": { "properties": { "client_ip": { "type": "ip" }, "message": { "type": "keyword" } } } } PUT sample_data/_bulk {"index": {}} {"@timestamp": "2023-10-23T12:15:03.360Z", "client_ip": "172.21.2.162", "message": "Connected to 10.1.0.3", "event_duration": 3450233} {"index": {}} {"@timestamp": "2023-10-23T12:27:28.948Z", "client_ip": "172.21.2.113", "message": "Connected to 10.1.0.2", "event_duration": 2764889} {"index": {}} {"@timestamp": "2023-10-23T13:33:34.937Z", "client_ip": "172.21.0.5", "message": "Disconnected", "event_duration": 1232382} {"index": {}} {"@timestamp": "2023-10-23T13:51:54.732Z", "client_ip": "172.21.3.15", "message": "Connection error", "event_duration": 725448} {"index": {}} {"@timestamp": "2023-10-23T13:52:55.015Z", "client_ip": "172.21.3.15", "message": "Connection error", "event_duration": 8268153} {"index": {}} {"@timestamp": "2023-10-23T13:53:55.832Z", "client_ip": "172.21.3.15", "message": "Connection error", "event_duration": 5033755} {"index": {}} {"@timestamp": "2023-10-23T13:55:01.543Z", "client_ip": "172.21.3.15", "message": "Connected to 10.1.0.1", "event_duration": 1756467}
本指南中使用的数据集已预加载到 Elastic ES|QL 公共演示环境中。访问 ela.st/ql 开始使用它。
运行 ES|QL 查询编辑
在 Kibana 中,您可以使用控制台或 Discover 运行 ES|QL 查询
要在控制台中开始使用 ES|QL,请打开主菜单并选择 开发工具。
ES|QL 查询 API 请求的一般结构是
POST /_query?format=txt { "query": """ """ }
在两组三引号之间输入实际的 ES|QL 查询。例如
POST /_query?format=txt { "query": """ FROM sample_data """ }
要在 Discover 中开始使用 ES|QL,请打开主菜单并选择 Discover。接下来,从“数据视图”菜单中,选择 语言:ES|QL。
调整时间过滤器,使其包含示例数据中的时间戳(2023 年 10 月 23 日)。
切换到 ES|QL 模式后,查询栏会显示一个示例查询。您可以将此查询替换为本入门指南中的查询。
为了更容易编写查询,自动完成功能会提供可能的命令和函数的建议
为了更容易编写多行查询,请单击双箭头按钮 () 以展开查询栏
要返回到紧凑的查询栏,请单击最小化编辑器按钮 ()。
您的第一个 ES|QL 查询编辑
每个 ES|QL 查询都以 源命令 开头。源命令生成一个表,通常包含来自 Elasticsearch 的数据。
FROM
源命令返回一个表,其中包含来自数据流、索引或别名的文档。结果表中的每一行代表一个文档。此查询从 sample_data
索引返回最多 1000 个文档
FROM sample_data
每一列对应一个字段,可以通过该字段的名称访问。
ES|QL 关键字不区分大小写。以下查询与前一个查询相同
from sample_data
处理命令编辑
源命令后可以跟一个或多个 处理命令,用管道字符分隔:|
。处理命令通过添加、删除或更改行和列来更改输入表。处理命令可以执行过滤、投影、聚合等操作。
例如,您可以使用 LIMIT
命令限制返回的行数,最多 10,000 行
FROM sample_data | LIMIT 3
为了便于阅读,您可以将每个命令放在单独的行中。但是,您不必这样做。以下查询与前一个查询相同
FROM sample_data | LIMIT 3
对表进行排序编辑
另一个处理命令是 SORT
命令。默认情况下,FROM
返回的行没有定义的排序顺序。使用 SORT
命令按一列或多列对行进行排序
FROM sample_data | SORT @timestamp DESC
查询数据编辑
使用 WHERE
命令查询数据。例如,要查找持续时间超过 5 毫秒的所有事件
FROM sample_data | WHERE event_duration > 5000000
WHERE
支持多个 运算符。例如,您可以使用 LIKE
对 message
列运行通配符查询
FROM sample_data | WHERE message LIKE "Connected*"
更多处理命令编辑
还有许多其他处理命令,例如 KEEP
和 DROP
用于保留或删除列,ENRICH
用于使用 Elasticsearch 中的索引数据丰富表,以及 DISSECT
和 GROK
用于处理数据。有关所有处理命令的概述,请参阅 处理命令。
链接处理命令编辑
您可以链接处理命令,用管道字符分隔:|
。每个处理命令都对前一个命令的输出表进行操作。查询的结果是由最终处理命令生成的表。
以下示例首先按 @timestamp
对表进行排序,然后将结果集限制为 3 行
FROM sample_data | SORT @timestamp DESC | LIMIT 3
处理命令的顺序很重要。首先将结果集限制为 3 行,然后再对这 3 行进行排序,其结果很可能与本示例不同,本示例中排序在限制之前。
计算值编辑
使用 EVAL
命令将包含计算值的列追加到表中。例如,以下查询追加了一个 duration_ms
列。该列中的值是通过将 event_duration
除以 1,000,000 计算得出的。换句话说:将 event_duration
从纳秒转换为毫秒。
FROM sample_data | EVAL duration_ms = event_duration/1000000.0
EVAL
支持多个 函数。例如,要将数字舍入到具有指定位数的最接近数字,请使用 ROUND
函数
FROM sample_data | EVAL duration_ms = ROUND(event_duration/1000000.0, 1)
计算统计信息编辑
ES|QL 不仅可以用于查询数据,还可以用于聚合数据。使用 STATS ... BY
命令计算统计信息。例如,中位数持续时间
FROM sample_data | STATS median_duration = MEDIAN(event_duration)
您可以使用一个命令计算多个统计信息
FROM sample_data | STATS median_duration = MEDIAN(event_duration), max_duration = MAX(event_duration)
使用 BY
按一列或多列对计算出的统计信息进行分组。例如,要计算每个客户端 IP 的中位数持续时间
FROM sample_data | STATS median_duration = MEDIAN(event_duration) BY client_ip
访问列编辑
您可以通过名称访问列。如果名称包含特殊字符,则需要使用反引号 (`
) 将其引起来。
为 EVAL
或 STATS
创建的列分配显式名称是可选的。如果不提供名称,则新列名等于函数表达式。例如
FROM sample_data | EVAL event_duration/1000000.0
在此查询中,EVAL
添加了一个名为 event_duration/1000000.0
的新列。因为它的名称包含特殊字符,所以要访问此列,请使用反引号将其引起来
FROM sample_data | EVAL event_duration/1000000.0 | STATS MEDIAN(`event_duration/1000000.0`)
创建直方图编辑
为了跟踪一段时间内的统计信息,ES|QL 允许您使用 BUCKET
函数创建直方图。BUCKET
创建人性化的桶大小,并为每行返回一个值,该值对应于该行所属的结果桶。
将 BUCKET
与 STATS ... BY
结合使用以创建直方图。例如,要计算每小时的事件数
FROM sample_data | STATS c = COUNT(*) BY bucket = BUCKET(@timestamp, 24, "2023-10-23T00:00:00Z", "2023-10-23T23:59:59Z")
或者每小时的中位数持续时间
FROM sample_data | KEEP @timestamp, event_duration | STATS median_duration = MEDIAN(event_duration) BY bucket = BUCKET(@timestamp, 24, "2023-10-23T00:00:00Z", "2023-10-23T23:59:59Z")
丰富数据编辑
ES|QL 允许您使用 ENRICH
命令使用 Elasticsearch 中的索引数据丰富表。
在使用 ENRICH
之前,您首先需要创建并执行一个 丰富策略。
以下请求创建并执行一个名为 clientip_policy
的策略。该策略将 IP 地址链接到环境(“开发”、“QA”或“生产”)
response = client.indices.create( index: 'clientips', body: { mappings: { properties: { client_ip: { type: 'keyword' }, env: { type: 'keyword' } } } } ) puts response response = client.bulk( index: 'clientips', body: [ { index: {} }, { client_ip: '172.21.0.5', env: 'Development' }, { index: {} }, { client_ip: '172.21.2.113', env: 'QA' }, { index: {} }, { client_ip: '172.21.2.162', env: 'QA' }, { index: {} }, { client_ip: '172.21.3.15', env: 'Production' }, { index: {} }, { client_ip: '172.21.3.16', env: 'Production' } ] ) puts response response = client.enrich.put_policy( name: 'clientip_policy', body: { match: { indices: 'clientips', match_field: 'client_ip', enrich_fields: [ 'env' ] } } ) puts response response = client.enrich.execute_policy( name: 'clientip_policy', wait_for_completion: false ) puts response
PUT clientips { "mappings": { "properties": { "client_ip": { "type": "keyword" }, "env": { "type": "keyword" } } } } PUT clientips/_bulk { "index" : {}} { "client_ip": "172.21.0.5", "env": "Development" } { "index" : {}} { "client_ip": "172.21.2.113", "env": "QA" } { "index" : {}} { "client_ip": "172.21.2.162", "env": "QA" } { "index" : {}} { "client_ip": "172.21.3.15", "env": "Production" } { "index" : {}} { "client_ip": "172.21.3.16", "env": "Production" } PUT /_enrich/policy/clientip_policy { "match": { "indices": "clientips", "match_field": "client_ip", "enrich_fields": ["env"] } } PUT /_enrich/policy/clientip_policy/_execute?wait_for_completion=false
在 ela.st/ql 的演示环境中,已经创建并执行了一个名为 clientip_policy
的丰富策略。该策略将 IP 地址链接到环境(“开发”、“QA”或“生产”)。
创建并执行策略后,您可以将其与 ENRICH
命令一起使用
FROM sample_data | KEEP @timestamp, client_ip, event_duration | EVAL client_ip = TO_STRING(client_ip) | ENRICH clientip_policy ON client_ip WITH env
您可以在后续命令中使用由 ENRICH
命令添加的新 env
列。例如,要计算每个环境的中位数持续时间
FROM sample_data | KEEP @timestamp, client_ip, event_duration | EVAL client_ip = TO_STRING(client_ip) | ENRICH clientip_policy ON client_ip WITH env | STATS median_duration = MEDIAN(event_duration) BY env
有关使用 ES|QL 进行数据丰富的更多信息,请参阅 数据丰富。
处理数据编辑
您的数据可能包含非结构化字符串,您需要对其进行结构化,以便更轻松地分析数据。例如,示例数据包含如下日志消息:
"Connected to 10.1.0.3"
通过从这些消息中提取 IP 地址,您可以确定哪个 IP 接受的客户端连接最多。
要在查询时构建非结构化字符串,可以使用 ES|QL DISSECT
和 GROK
命令。DISSECT
通过使用基于分隔符的模式分解字符串来工作。GROK
的工作原理类似,但使用正则表达式。这使得 GROK
功能更强大,但通常也更慢。
在这种情况下,不需要正则表达式,因为 message
很简单:"Connected to ",后跟服务器 IP。要匹配此字符串,可以使用以下 DISSECT
命令
FROM sample_data | DISSECT message "Connected to %{server_ip}"
这会向 message
与此模式匹配的行添加一个 server_ip
列。对于其他行,server_ip
的值为 null
。
您可以在后续命令中使用由 DISSECT
命令添加的新 server_ip
列。例如,要确定每个服务器接受了多少个连接
FROM sample_data | WHERE STARTS_WITH(message, "Connected to") | DISSECT message "Connected to %{server_ip}" | STATS COUNT(*) BY server_ip
有关使用 ES|QL 进行数据处理的更多信息,请参阅使用 DISSECT 和 GROK 进行数据处理。