网页游戏网站电影,西宁网站网站建设,深圳工业设计公司哪家好,品牌网站设计有哪些建议kinana是一个功能强大、可对Elasticsearch数据进行可视化的开源工具。
我们在dashboard创建可视化时#xff0c;有时需要将某个index里数据的某个字段根据是否包含某些特定关键词进行过滤#xff0c;这个时候就可以用到lens里的filter功能很方便地进行操作。 如上图所示有时需要将某个index里数据的某个字段根据是否包含某些特定关键词进行过滤这个时候就可以用到lens里的filter功能很方便地进行操作。 如上图所示一个名为 formatted-logs的index数据用于检索我选择了三个字段构成图中的表格分别是 hostname, abstract 和 log.keyword。
需求一:
将 log.keyword 字段中包含 “No. of IPv6 Unicast prefixes received from” 字符串的行数筛选出来。
操作 点击 “添加筛选”选择 log.keyword 字段在运算符处选择 “是”然后在“值”一栏填入“No. of IPv6 Unicast prefixes received from *”因为我们是要匹配包含某字符串的字段内容而不是精确查找填写完成后点击“保存”然后会发现一个问题就是找不到结果。 这个时候再点击刚刚创建的filter标签点击“编辑筛选”。 点击“编辑为查询DSL”DSL是ES提供的一种灵活的、基于 JSON 的查询语言。 这个时候可以看到实际用来查询的DSL可以发现用到的检索是精确匹配用的是“match_phrase”, 我们希望能够用*进行模糊匹配所以要把检索方式换成“wildcard” 将精确匹配的“match_phrase”换成支持模糊匹配的“wildcard”然后再点击“保存” 保存之后就可以看到所有选择的时间范围内包含 “No. of IPv6 Unicast prefixes received from *” 字符串的日志数据了。 需求二:
将 log.keyword 字段中包含 “No. of IPv6 Unicast prefixes received from” 字符串的日志数据过滤掉。
操作
将包含某指定字符串的数据行过滤掉不显示在表格内容中其实就是在实现需求一所用到的ES查询DSL中进行反向操作。
这个时候可以使用 bool 查询中的 must_not 子句。must_not 子句用于排除与特定条件匹配的字段所在行数据谢谢ChatGPT的倾情解答。
那么将DSL调整为如下即可 这个时候再更新检索结果就可以看到log.keyword 字段中不包含 “No. of IPv6 Unicast prefixes received from” 字符串的日志数据。 最后的温馨tips: DSL 可以使用AI工具帮忙生成再次感谢ChatGPT。
