一、Kibana语法查询
Kibana是一个基于Elasticsearch的开源分析和可视化平台。它提供了丰富的查询方式，其中最常用的是Lucene查询语句。在Kibana的查询栏中输入查询语句，Kibana将自动将其转换为相应的Lucene查询语句，以搜索相关的文档。
1. 查询字段
可以使用在查询语句中指定查询字段，用于指定查询语句将在哪些字段中进行搜索。例如：
foo:bar
这个查询语句将在foo字段中搜索包含单词"bar"的文档。
2. 通配符
通配符可以用于匹配文本，例如，*可以用于匹配任意的字符：
foo:ba*
这个查询语句将搜索所有以"ba"开头的文档。
3. 布尔查询
Kibana支持使用AND、OR、NOT等关键字进行布尔查询：
foo:bar AND baz:qux foo:bar OR baz:qux foo:bar NOT baz:qux
4. 范围查询
可以使用[]或{}进行范围查询，例如：
foo:[100 TO 200]
foo:{100 TO 200}
这个查询语句将搜索foo字段值在100到200之间的文档。
5. 正则表达式查询
正则表达式可以用于匹配文本：
foo:/b[aeiou]r/
这个查询语句将搜索foo字段中包含类似"bar"、"ber"、"bir"、"bor"和"bur"的单词。
二、Kibana查询ES语法
使用Kibana进行查询时，Kibana会将查询转换为Elasticsearch查询语法。Elasticsearch是用于处理大量数据的高可用性搜索和分析引擎，其强大的查询功能非常适合处理日志和其他文本数据。下面介绍Elasticsearch的一些查询语法：
1. 复合查询
复合查询可以组合多个查询条件，并将它们组合成一个新的查询。复合查询有三种类型：
- must: 必须包含的条件。
- must_not: 不能包含的条件。
- should: 可以包含的条件。
例如：
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "title": "elasticsearch" }},
{ "match": { "content": "search" }}
],
"must_not": [
{ "match": { "description": "beta" }}
],
"should": [
{ "match": { "status": "published" }}
]
}
}
}
2. 过滤器查询
过滤器查询可以用于精确匹配，例如：
{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"term": { "status": "published" }
}
}
}
}
3. 多字段查询
可以使用多个字段进行查询，并设置它们之间的关系，例如：
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "search",
"fields": [ "title", "content" ],
"type": "best_fields"
}
}
}
4. 地理位置查询
可以使用地理位置来搜索符合某些条件的文档，例如：
{
"query": {
"geo_distance": {
"distance": "12km",
"location": {
"lat": 40,
"lon": -70
}
}
}
}
三、Kibana语法定位日志
Kibana还提供了强大的日志定位功能，可以快速查找和分析文本日志文件。在Kibana的搜索栏中输入关键词，Kibana将会搜索所有匹配的文档，并将它们显示在搜索结果面板中。
1. 过滤搜索结果
可以使用过滤器来缩小搜索结果的范围。例如，可以根据时间范围来过滤搜索结果，只显示最近的日志：
@timestamp:[2022-01-01T00:00:00 TO 2022-01-31T23:59:59]
2. 高亮显示搜索结果
可以使用高亮功能来突出显示搜索结果中的关键词，例如：
{
"query": {
"match": {
"content": "error"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"content": {}
}
}
}
四、Kibana查询语法示例
以下是一些Kibana查询语法示例：
1. 查询文本包含某个字符：
message:"error" message:"error" AND message:"critical"
2. 过滤某个时间范围内的文档：
@timestamp:[now-1h TO now] @timestamp:[2022-01-01T00:00:00 TO 2022-01-31T23:59:59]
3. 查询某个字段相等：
response_code:200
4. 正则表达式查询：
message:/error|warning/
5. 其他高级查询：
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "query_string": { "query": "error" }},
{ "range": { "@timestamp": { "gte": "now-1h" }}}
]
}
}
}
五、Kibana查询使用教程
Kibana查询使用教程可以帮助你更好地了解如何使用Kibana进行查询，包括如何使用查询语法和如何使用Kibana的搜索栏。
1. 使用Kibana的搜索栏
在Kibana的搜索栏中输入要查询的关键字，并按下回车键，Kibana将自动显示与关键字匹配的文档列表。你可以使用搜索栏上的菜单来缩小搜索结果的范围，例如按时间范围、索引名称等。
2. 使用Lucene查询语法
在Kibana的搜索栏中，你可以使用Lucene查询语法来进行高级查询。Lucene查询语法非常强大，可以灵活地定义搜索条件。
3. 使用Kibana的过滤器
使用Kibana的过滤器可以帮助你更好地过滤搜索结果。在Kibana的搜索栏上方，你可以使用过滤器来缩小搜索结果的范围，例如按时间范围、文档类型、字段值等。
4. 使用Kibana的可视化工具
Kibana的可视化工具提供了各种图表、表格和地图等可视化方式，可以帮助你更好地理解搜索结果并进行数据分析。
六、Kibana查询包含某个字符
查询包含某个字符的文本可以使用match查询语法，例如：
{
"query": {
"match": {
"message": "error"
}
}
}
七、法语naif
在Elasticsearch中，naïve是一种特殊的类型，指基于贝叶斯定理的多项式朴素贝叶斯分类器。该分类器通常用于文本分类和垃圾邮件过滤等领域。
八、法语sonmari
sonmarie是一个基于Elasticsearch和Kibana的实时日志显示和分析工具。它以流行的ELK堆栈（Elasticsearch、Logstash和Kibana）为基础，提供了实时日志流分析、事件警告和可视化等功能。
