一. 为什么使用 ES Kibana

离线数据测试中最重要的就是数据验证，一部分需要测试 es 存储数据的正确性，另一部分就需要验证接口从 es 取值逻辑的正确性。而为了验证 es 取值逻辑的正确性，就需要用到 Kibana, 它能帮助测试同学更加快速高效的执行 es 数据的查询，大大提高测试效率。

二. 什么是 ES 和 Kibana

我们平常所说的 ELK 指的就是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana，这三个技术的组合是大数据领域中一个很巧妙的设计，是一种很典型的 MVC 思想，模型持久层，视图层和控制层。

Logstash 担任控制层的角色，负责搜集和过滤数据。

Elasticsearch 担任数据持久层的角色，负责储存数据，是一个实时的分布式存储、搜索、分析的引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据，相较于 Mysql 来说更善于百万数据量的检索。

而我们这次讲的 Kibana 担任视图层角色，它是一个为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析的 Web 接口。可使用它对日志进行高效的搜索、可视化、分析等各种操作，是一个开源的数据分析与可视化平台，与 Elasticsearch 搜索引擎一起使用。您可以用 Kibana 搜索、查看、交互存放在 Elasticsearch 索引中的数据，也可以使用 Kibana 以图表、表格、地图等方式展示数据，从而达到高级的数据分析与可视化的目的。

本次将介绍 Kibana 中的 Dev Tools 中 sql 查询 , Visualize（可视化数据） 两个功能的使用。

三. Dev Tools 中的 sql 查询

ES 和 MYSQL 的区别：

在数据库中的增 insert、删 delete、改 update、查 select 操作等价于 ES 中的增 PUT/POST、删 Delete、改_update、查 GET。对于这些复杂的查询，es 使用 Query DSL 都可以实现。

POST /index111/_search{  "query": {    "bool":        {        "must":          [            {"term":{"user": "张三"}},            {"term":{"timeStamp": "2022-08-04 00:00:00"}}          ]        }  }}

但是相比较来说，我们更加熟悉 sql 语句，所以 es 也提供了 sql 语句的开发，让我们通过 sql 语句即可实现 ES 的查询。在 es 版本 6.3 之前都不支持 sql 语句的开发，如果需要使用 sql 语句来开发 es 的数据查询，那么我们需要手动的自己安装插件。

但是在 6.3 版本之后，es 自带就安装了 sql 的插件，集成在_xpack 下面，我们可以直接通过 sql 语句的方式实现 es 当中的数据查询

以下为使用 sql 语句查询的步骤：

1. 进入 Dev Tools - Console（控制台）

POST /_xpack/sql{
  "query": "select * from index111 "
}

1. 输入以上语句，默认返回格式为 json

2.可以自定义返回的格式，如想返回文本格式， /_xpack/sql 后加上?format=txt

较为复杂的分类聚合计算的 sql 语句，也是支持的。

使用该功能，能够帮助测试同学较为方便快捷的查询 es 的数据，提高测试效率。

四. Visualize（可视化数据） 使用

使用上面的 sql 语句，能够较快的查询到数据，但该 sql 语句无法保存，等下次验证回归该内容，查询同样数据时，还需再次输入 sql 语句，就可能出现需要重新了解查询逻辑，延长回归时间的问题。而使用 Visualize（可视化数据）可以将 es 索引内容经过聚合,通过图表等多种方式保存并显示出来，能够更加直接浏览 es 的数据，同时产品业务也可用于进行数据分析，创建数据看板。

以下为针对单个 es 索引创建可视化图表的操作步骤：

1. 进入 Visualize-点击创建新视图

2. 选择想要以哪种图表样式显示数据

3. 选择应用的 es 索引

注意，首先需要对目标索引建立索引模式，否则在创建可视化图时会无法选择到该索引。路径：Management - Create index pattern。

4. 进入图表设置界面，设置想要的数据：Metrics 和 Buckets, Metrics 可以设置聚合

您可以使用 Elasticsearch 桶聚合 指定图表中显示哪些信息。桶聚合简单的把符合您搜索条件的文档分成不同类别，又叫做 buckets 即 x 轴。例如：数据的分类分析数据，通过使用桶聚合，您可以建立多个分类并看到每个分类下的数据汇总情况。

Metric 有多种聚合方式：Count, Sum, Top Hit, Unique Count，可按需选择。

Buckets 可设置你的数据集中将要根据什么信息进行检索。

如想看各个人的总得分，Metric 可增加一个分数,度量单位是 SUM，Buckets 增加人名，如果我们还想看各个人下其他维度的分数，可以再添加一个子分桶，在左侧下方点击 add sub buckets

5. 设置完成后，注意右上角需要选择应用的时间范围，默认为过去 15 分钟，可能就会出现无数据的情况，保存后，下次就无需使用 sql 查询，可以直接查看该表对应指标的数据了。

图表显示时，部分字段需要映射其他字段显示，或涉及到统计数据需要对表其中几个字段计算聚合处理，比如对其中两个字段求和，这时就可以使用到 Management/Index Patterns/Script fields 脚本字段来加工原字段，将原字段映射为其他数据和增加一列计算求和的脚本字段，增加图表的易读性。例如：将姓名字段转换成其他人名映射。但如果使用 script field, 需保证你的脚本的正确性，可执行性，避免因脚本问题出现的查询错误阻塞的情况。

Script field 可使用 painless 语言，具有和 groovy 那样的语法，和 Java 类似。以下为举例的字段映射脚本

def path = doc['user'].value;String newUser;if (path != null) {    path =path.toString();    if (path =='张三'){        newUser = '张同学';    }    if (path=='李四'){        newUser = '李同学';    }}return org

可以看到，Visualize 桶聚合使用脚本加工字段，用户字段等就能直接映射出其他文本，方便直观。

五. 总结

以上为 ES Kibana 的 devtools sql 查询和 Visualize 的相关介绍和使用操作步骤，Kibana 还有其他的很多强大的功能，巧妙使用这些工具，能够帮助测试同学提高测试效率，帮助产品业务同学进行更高级的数据分析，希望本篇文章能够帮助大家更加了解和使用 Kibana。

作者：京东物流 江雯雯

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