Kibana：使用 ES|QL 构建地图，对国家或地区的指标进行对比

原创于 2025-12-20 16:20:20 发布 · 586 阅读

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#elasticsearch #大数据 #搜索引擎 #全文检索 #数据库 #kibana #信息可视化

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作者：来自 Elastic Nathan_Reese

Kibana 地图教程 “构建地图，用于按国家或地区对比指标” 使用 Elasticsearch 的 DSL 查询来创建地图。最近新增的 ES|QL 函数 LOOKUP JOIN（ 8.18 ）和 ST_GEOTILE（ 9.2 ）使得可以使用 ES|QL 重新创建该教程中的地图。

下面是使用 ES|QL 重新创建该教程地图的步骤。随后，这些步骤还超出了原始教程的能力范围，并按国家人口对分级设色图层进行归一化处理。

前提条件

如果你还没有 Kibana，请使用我们的免费试用进行设置。
本教程需要 web logs 示例数据集。
你必须具备创建地图和创建索引的正确权限。

步骤 1：创建地图

前往 Dashboards。
点击 Create dashboard。
将时间范围设置为 Last 7 days。
点击 Add 按钮并选择 New panel，最后点击 Maps。

步骤 2. 添加一个 choropleth 图层

你将添加的第一个图层是一个 choropleth 图层，用于按 web 日志流量为世界各国着色。较深的颜色表示 web 日志流量较多的国家，较浅的颜色表示流量较少的国家。

索引世界国家

下载世界国家 GeoJSON 文件

在 Kibana maps 中，点击 Add layer

选择 Upload file
在文件选择器中选择世界国家 GeoJSON 文件
将 Index name 设置为 world_countries
打开 Advanced 部分
将 Index settings 设置为 { "index.mode": "lookup" }。

添加 choropleth 图层

点击 Add layer
选择 ES|QL

将 ES|QL statement 设置为

FROM kibana_sample_data_logs 
| STATS count = COUNT() BY geo.dest 
| RENAME geo.dest AS iso2.keyword 
| LOOKUP JOIN world_countries ON iso2.keyword 
| RENAME iso2.keyword AS geo.dest 
| KEEP count, geometry, geo.dest

点击 Add and continue
在 Layer settings 中，设置：
- 将 Name 设置为 Total Requests by Destination。
- 将 Opacity 设置为 50%。

在 Layer style 中
- 将 Fill color 设置为 By value by count。选择 “grey to black” 颜色渐变。
- 将 Border color 设置为 “white”。4.

点击 Keep changes。你的地图现在应该看起来像

步骤 3. 为 Elasticsearch 数据添加图层

为了避免一次向用户展示过多数据，你将为 Elasticsearch 数据添加两个图层。第一个图层在用户放大地图时显示单个文档。第二个图层在用户缩小地图时显示聚合数据。

为单个文档添加图层

此图层将 web 日志文档显示为点。
该图层仅在用户放大时可见。

点击 Add layer
选择 ES|QL

将 ES|QL statement 设置为

FROM kibana_sample_data_logs 
| KEEP geo.coordinates, agent, bytes, clientip, 
       host, machine.os, request, response, timestamp 
| LIMIT 10000

在 ES|QL 编辑器中点击 Run query
点击 Add and continue

在 Layer settings 中，设置：
- 将 Name 设置为 Actual Requests。
- 将 Visibility 设置为范围 [9, 24]。

在 Layer style 中，设置：
- 将 Fill color 设置为 #2200FF。
- 将 Border width 设置为 0。

点击 Keep changes。你的地图现在应该看起来像

为聚合数据添加图层

你将创建一个聚合数据图层，并仅在地图缩小时显示。较深的颜色表示 web 日志流量更多的网格，较浅的颜色表示流量较少的网格。较大的圆表示传输总字节更多的网格，较小的圆表示字节较少的网格。

点击 Add layer
选择 ES|QL

将 ES|QL statement 设置为

FROM kibana_sample_data_logs  
| EVAL geotile = ST_GEOTILE(geo.coordinates, 6) 
| STATS count = COUNT(geotile), 
        sumOfBytes = SUM(bytes), 
        centroid = ST_CENTROID_AGG(geo.coordinates) BY geotile

在 ES|QL 编辑器中点击 Run query
点击 Add 并继续
在 Layer settings 中，设置：
- 将 Name 设置为 Total Requests and Bytes。
- 将 Visibility 设置为范围 [0, 9]。

在 Layer style 中，设置：
- 将 Fill color 设置为 By value by count
- 将 Border width 设置为 0。
- 将 Symbol size 设置为 By value by sumOfBytes。将最小尺寸设置为 7，最大尺寸设置为 25。
- 将 Label 设置为 By value by count

点击 Keep changes。你的地图现在应该看起来像

步骤 4. 按国家人口标准化 choropleth 图层

第 2 步创建的 choropleth 图层按 web 日志流量为世界各国着色。由于各国人口不同，直接比较各国的计数并不公平。人口较多的国家可能有更多的 web 流量，而人口较少的国家流量较少。相反，你希望按人口调整后的 web 日志流量为世界各国着色。

ES|QL 可以通过考虑每个国家的总人口来对 web 日志计数进行标准化。我们将可视化每 100,000 人的 web 日志计数，而不是原始计数。现在，我们可以比较各国的标准化计数。

索引世界国家人口

下载 populations_2024.csv文件。该文件来源于 World Bank Group。下载完毕后，我们必须重新命名文件后缀为 .csv 而不是 .txt。
在 Kibana 中，通过全局搜索字段进入 File upload。

在文件选择器中选择 populations_2024.csv

将 New index name 设置为 populations
点击 Import

向 world_countries 索引添加人口字段

使用 enrich processor 将人口数据添加到世界国家集合中。

通过导航菜单或全局搜索字段进入 Developer tools。
创建一个 match enrichment policy

PUT /_enrich/policy/population_lookup
{
  "match": {
    "indices": "populations",
    "match_field": "iso3",
    "enrich_fields": [ "population_2024"]
  }
}

要初始化该策略，运行：

POST /_enrich/policy/population_lookup/_execute

要创建一个 ingest pipeline，运行：

PUT _ingest/pipeline/add_population_to_world_countries
{
  "processors": [
    {
      "enrich": {
        "field": "iso3",
        "policy_name": "population_lookup",
        "target_field": "population",
        "ignore_missing": true,
        "ignore_failure": true
      }
    }
  ]
}

要向 world_countries 添加人口数据，运行：

POST world_countries/_update_by_query?pipeline=add_population_to_world_countries

在 Discover 中查看 world_countries 索引。每一行现在都包含 population.population_2024 列。

在 ES|QL statement 中按人口标准化计数

点击 Total Requests by Destination 图层的 edit 按钮。
将 ES|QL statement 替换为

FROM kibana_sample_data_logs 
| STATS count = COUNT() BY geo.dest 
| RENAME geo.dest AS iso2.keyword 
| LOOKUP JOIN world_countries ON iso2.keyword 
| RENAME iso2.keyword AS geo.dest 
| KEEP count, geometry, geo.dest, population.population_2024 
| EVAL normalized_count = TO_DOUBLE(count) / population.population_2024 * 100000