Kibana 用戶指南（分析查詢和聚合）

分析查詢和聚合

Elasticsearch具備強大的分析器API，可用於檢查和分析你的搜索查詢，然而，響應是一個很是大的JSON blob，很難手工分析。

X-Pack包含Search Profiler工具，能夠將此JSON輸出轉換爲易於導航的可視化，使你可以更快地診斷和調試性能較差的查詢。

入門

在Kibana中自動啓用搜索概要分析器，它位於Kibana的Dev Tools選項卡下。

要開始分析查詢：

1. 在Web瀏覽器中打開Kibana並登陸，若是你在本地運行Kibana，請轉到http://localhost:5601/。
2. 單擊側面導航中的DevTools以打開Search Profiler，Console是首次訪問DevTools時打開的默認工具。
   
   在頂部導航欄上，單擊第二項：Search Profiler
   
3. 這將打開Search Profiler界面。
   

4. 將默認的match_all查詢替換爲你要分析的查詢，而後單擊Profile。
   
   Search Profiler顯示搜索的索引的名稱，每一個索引中的分片以及查詢所花費的時間，如下示例顯示了對match_all查詢進行概要分析的結果，搜索了三個索引：.monitoring-kibana-2-2016.11.30，.monitoring-data-2和test。

   若是咱們仔細查看測試索引的信息，咱們能夠從累積時間看到查詢花了0.132ms來執行，在索引中的五個碎片中（DWZD0iosQNeJMTvb4q1JDw 0到5），碎片3是最慢的（0.053ms），其次是碎片2（0.038ms），碎片按時間降序排序。

   

   Cumulative Time指標是各個分片時間的總和，它不必定是查詢返回的實際時間（掛鐘時間），因爲可能在多個節點上並行處理分片，所以掛鐘時間可能遠遠小於累積時間，可是，若是碎片在同一節點上並置並串行執行，則掛鐘時間更接近累積時間。

   雖然Cumulative Time指標對於比較索引和碎片的性能頗有用，但它並不必定表明實際的物理查詢時間。

5. 要查看碎片的更詳細分析信息，請單擊「展開」按鈕，這將顯示有關在碎片上運行的查詢組件的詳細信息。

   在此示例中，在碎片上運行了一個「MatchAllDocsQuery」，因爲它是惟一的查詢運行，所以它佔用了100％的時間，當你將鼠標懸停在一行上時，「搜索概要分析器」會顯示有關查詢組件的其餘信息。

   

   該面板顯示了低級Lucene方法的時序細分，有關更多信息，請參閱時序細分的參考文檔。

分析更復雜的查詢

要了解查詢樹在搜索概要分析器中的顯示方式，讓咱們看一個更復雜的查詢。

1. 索引如下數據：

   POST test/test/_bulk
   {"index":{}}
   {"name":"aaron","age":23,"hair":"brown"}
   {"index":{}}
   {"name":"sue","age":19,"hair":"red"}
   {"index":{}}
   {"name":"sally","age":19,"hair":"blonde"}
   {"index":{}}
   {"name":"george","age":19,"hair":"blonde"}
   {"index":{}}
   {"name":"fred","age":69,"hair":"blonde"}

2. 在查詢編輯器上方的索引過濾器中輸入"test"（帶有灰色_all的輸入框），這會將分析查詢限制爲test索引。