Kibana visualize对字段值操作

最新推荐文章于 2022-01-17 11:05:46 发布
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分类专栏： elk 文章标签： kibana
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/abcd1101/article/details/88956057
本文介绍了如何使用JSON输入字段来合并特定的JSON格式属性与聚合定义。通过实例展示了乘法、字符串截取及数值四舍五入等操作的具体实现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

JSON Input

A text field where you can add specific JSON-formatted properties to merge with the aggregation definition, as in the following example:

乘法：
{ "script" : "doc['grade'].value * 1.2" }


截取：

{ "script" : "_value.contains('AL')?'HUAWEI':_value.substring(0,8)" }

 

数值四舍五入：

{ "script" : "Math.round(_value)"}

Kibana全方位解析：告别小白，成为高手的必经之路！
邓邓子的博客
11-21 2726
Kibana是一款开源的数据可视化和分析工具，它是Elastic Stack的重要组成部分之一。Kibana为用户提供了直观的界面，用于查询、可视化和分析存储在Elasticsearch中的数据。通过Kibana，用户可以轻松地创建和管理仪表板，实现对大量数据的实时监控和分析。Kibana的诞生源于对大数据分析和可视化的需求。在数据日益增长的今天，如何有效地管理和分析这些数据成为了一个重要的问题。Kibana的出现，正是为了解决这一问题，它使得用户能够更加高效地处理和分析数据，从而为企业提供有价值的洞察。
通过elasticsearch批量创建kibana的visualize图表及dashboard
很多时候，你缺少的不是知识而是热情
12-15 9426
kibana中展示的visualize图表及dashboard，是保存在Elasticsearch的kibana-int索引的dashboard类型中的（以kibana3来说明)。下面获取一保存的一个dashboardGET http://localhost:9200/kibana-int/dashboard/skytone.optlog{ "_index": "kibana-int",
kibana使用柱状图根据某个字段进行分析
张俊杰 的博客
02-23 1116
选择柱状图 选择数据源 选择要分析哪个索引库的数据, 如果没设置,并且不会设置的话看这个帖子 https://blog.youkuaiyun.com/qq_41489540/article/details/114002809 设置x轴 选根据字段统计 我是根据 ch字段进行统计,就选这个 运行生成效果 就能查看效果了 ...
kibana json input里使用自定义脚本
测试
05-26 2464
前置条件 inline script默认是不开启的 在config/elasticsearch.yml中加入 script.inline: true script.indexed: true 官方文档: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/script-score.html https://www....
kibana4.5.2(Elasticsearch2.3.4) "JSON input"
t0m的专栏
09-20 1944
此处kibana和elasticsearch版本较老，更多请直接参考官网。 需要其他聚合操作时，可以通过advanced -> JSON input来填写处理脚本，ElasticSearch2.x支持的脚本script.lang类型如下： 默认built-in的支持groovy、expression、mustache, 其他的需要单独安装并启用插件。(此外lang还可取值nati...
Kibana常用查询命令
m0_50275872的博客
09-25 2万+
kibana 查询es 数据常用命令
kibana数据聚合的小技巧-自定义可视化table
不忘初心，才能始终
05-10 4553
目录 1. discovery中自定义table 2. visualize可视化dataTable 1. discovery中自定义table 进入面板，选择【discovery】选择查询的【index】选择左侧想要添加的列，点击【add】 然后点击【refresh】 2. visualize可视化dataTable 我们选择【visualize】选择【dataTable】选择相应的索引后，进入编辑页面 默认使用【count】，然后选择匹配的列 这里 column1 和 .
在Kibana上格式化字段，更好的在dashboard上展示
09-10 1021
一、为什么要格式化？ 接着之前的文章-利用 ELK系统分析Nginx日志并对数据进行可视化展示。下面是http访问的日志，里面有一个字段，bytes 传输的字节，如下图： 绿色框框内选中的就是本次请求的传输大小，590byte，但是在画图统计后，显示的不太直观。如果能转换成KB/MB/GB那样就比较直观了。。。 二、如何格式化？ 1.主要步骤 进入Settings...
ElasticSearch初探之所有初次使用记录（二）kibana基础使用，批量导入数据，显示部分字段，排序，高亮，架构图
王某的博客
05-04 5731
这篇文章是两个较为完整的从建立索引——批量导入数据——基本检索——DSL检索——kibana可视化的实践。使用高德的poi数据集以及官方的accounts数据集。 为了熟悉下过程，并尽快成功“体验”，先使用官方的数据集 数据集介绍及基本操作借鉴自官网 1.这里没有提前建立索引，直接导入数据，会自动生成索引以及映像 curl -XPOST 172.22.112.1:9200/ban...
Kibana(三)：字段映射与可视化
甘焕的博客
07-06 7188
Kibana最吸引我的地方莫过于可视化（visualize），结合桶（buckets）与指标（metrics）能创造出无穷无尽的图形，但是在实践中发现text字段无法进行聚合操作，如果用DSL语句操作，提示如下错误："root_cause": [ { "type": "illegal_argument_exception", "reason": "Fielddata is dis
关于kibana的可视化可能都在这篇文章里了
lucasma的博客
05-02 3386
引言 kibana是elasticsearch(以下简称ES)的可视化平台，笔者平时使用kibana的dev tools比较多，在这里可以更便捷的使用ES的各种命令，DSL查询语句等。 但是kibana的可视化功能远不止于次。Kibana可以用来搜索，查看ES索引中的数据，可以轻松地进行高级数据分析，并可在各种图表，表格和地图中显示数据。并且可以基于浏览器的界面快速创建和共享动态仪表板，实时反馈E...
Kibana：在Kibana 中定制 time picker 及 指标可视化显示格式
Elastic 中国社区官方博客
07-01 2646
如何定制 Kibana 的 time picker 对于经常使用 Kibana 的用户来说，经常会使用到 time picker。这是因为我们要展示的数据完全是依赖于 time picker 的选择。 如果这个时间的范围设置不对，就没有可以供分析的数据。在上面，默认的情况下，是显示 Last 15 minutes。那我们有什么办法设置为 Last 1 year 吗？我们打开 Stack Management: 点击 Advanced Settings: 点击 Save change.
Kibana使用（Visualize）：数据可视化
учёба
01-17 1万+
第一步：选择Visualize 第二步：新建可视化 第三步：演示时间序列 第四步：进行聚合操作 因为我是自己随便搭的kibana所以里面的数据很少，大家只要知道上方的图形是展示数据数量的 4.1 对数据进行聚合操作 这个操作和之前使用脚本的操作脚本类似 4.2 进行详细的设置 第五步：保存可视化 第六步：其他 其他的面板创建与上面的类似，可以自己去一个一个尝试测试 6.1 创建饼状图的可视化 6.1.1 拆分图表 点击运行过后： 可以发现这样比较难看 6.1.2 拆分切片
kibana visualize添加自定义查询
热爱互联网，加油
05-10 1万+
kibana visualize添加自定义查询
Kibana基本使用
热门推荐
ming_311的专栏
02-01 21万+
1. 定义你的索引模式匹配 2. 数据可视化：不只是发现数据 3.
kibana中Visualize失效的解决办法
yang52017的博客
07-10 1527
文章目录kibana中Visualize失效的解决办法背景原因解决办法 kibana中Visualize失效的解决办法 背景     当我们在kibana（如图1-1所示）中辛辛苦苦建立很多个Visual，但是过了几天打开发现变成了，如图1-2 和图1-3的情况，根据提示好像，我们只能够进行重建Visualize，但是重建也是一个不小的人力成本。下面将给出具体的原因和解决办法。  &n...
ELK之Kibana
wfs
07-02 1032
多个Elasticsearch节点间的负载均衡 如果 Elasticsearch 集群有多个节点，分发 Kibana 节点之间请求的最简单的方法就是在 Kibana 机器上运行一个 Elasticsearch 协调（Coordinating only node） 的节点。Elasticsearch 协调节点本质上是智能负载均衡器，也是集群的一部分，如果有需要，这些节点会处理传入 HTTP 请求，...
如何使用Kibana的仪表板与可视化功能
zstack_org的博客
03-10 5万+
提供：ZStack云计算 系列教程本教程为利用ELK堆栈(Elasticsearch, Logstash与Kibana)在Ubuntu 14.04上实现集中式日志记录系列五篇中的第四篇。本教程亦为在CentOS 7上利用Logstash与Kibana实现集中式日志记录系列五篇中的第四篇。内容介绍Kibana 4是一套分析与可视化平台，构建于Elasticsearch之上，旨在帮助用户更好地实现数据理
kibana5.3的基础使用Discover , visualize , Dashboard
ailice001的博客
03-07 1万+
需求：使用kibana构建数据图片的简单demo 说明：可参考这里 https://www.cnblogs.com/hunttown/p/6768864.html1：使用Discover其中：1为查询模块  2：为过滤模块  3：为数据显示模块(默认返回500行) 4：save保存按钮* 代表所有数据可以根据需求来进行初步过滤后再对结果进行图表化(类似书写sql报表语句,quick count为w...
kibana怎么获取所有数据两个字段相乘后的和
最新发布
08-16
<think>我们正在处理一个关于Kibana的问题：用户想要计算两个字段相乘后的总和。在Kibana中，我们通常使用Elasticsearch的聚合功能来实现这类计算。根据用户提供的引用，特别是引用[3]中展示的聚合查询示例，我们可以使用脚本（script）来在聚合中计算两个字段的乘积，然后对结果进行求和。 具体步骤： 1. 使用Elasticsearch的聚合功能，在查询中编写一个脚本来计算两个字段的乘积。 2. 然后使用sum聚合来对每个文档的乘积结果进行求和。 但是，请注意，在Elasticsearch中，如果我们需要对两个字段进行相乘然后求和，通常我们会使用以下两种方式之一： - 使用脚本（painless script）在运行时计算每个文档的乘积，然后使用sum聚合。 - 如果数据量很大或者需要频繁使用，建议在索引时添加一个额外的字段（例如，通过ingest pipeline）来存储乘积结果，然后直接对该字段进行sum聚合。 根据用户的问题，他们希望在Kibana中实现，所以我们考虑使用Kibana的Dev Tools中的控制台来执行一个查询，或者使用Kibana的可视化工具（Visualize）来创建。 由于用户提到“计算两个字段相乘后的总和”，我们可以使用以下聚合查询： 假设有两个字段：`field1` 和 `field2`，我们想要计算每个文档的`field1 * field2`，然后对所有文档的乘积结果求和。 在Kibana Dev Tools中执行如下查询： ```json GET /your_index/_search { "size": 0, "aggs": { "total_product_sum": { "sum": { "script": { "source": "doc['field1'].value * doc['field2'].value", "lang": "painless" } } } } } ``` 注意： - 将`your_index`替换为实际的索引名称。 - 将`field1`和`field2`替换为实际的字段名。 - 如果字段是数值类型，并且已经映射为适合计算（如integer, float, double等），则上述脚本可以工作。 - 如果字段是text类型，则可能无法直接用于计算，除非它们同时具有keyword类型或者数值子类型。在映射中，如果这些字段是text类型，通常我们使用它们的keyword类型，但这里我们需要数值计算，所以应该确保这些字段被映射为数值类型，或者使用多字段（multi-fields）来存储数值形式。 另外，引用[3]中提到了在聚合中使用脚本，以及引用[4]提到了键值对的存储方式，但我们的问题更直接，只需要一个简单的脚本聚合。 如果用户希望在Kibana的可视化界面中完成，而不使用Dev Tools，那么可以按照以下步骤： 1. 进入Kibana的Visualize。 2. 创建一个新的可视化，选择“Lens”或者“Aggregation based”（如Vertical bar, Pie等）。 3. 在数据设置中，选择指标聚合（Metrics）为“Sum”，然后选择字段（Field）为其中一个字段？但是这里需要两个字段相乘，所以我们需要使用脚本。 4. 在Kibana的可视化工具中，我们可以使用“Scripted Fields”来创建一个新的字段，该字段是这两个字段的乘积，然后对这个新字段进行求和。但是，注意：创建脚本字段是在索引模式（Index Pattern）管理中设置的，并且一旦创建，就可以在可视化中使用。 创建脚本字段的步骤（在Kibana 7.x及以上）： - 进入Management -> Stack Management -> Kibana -> Index Patterns。 - 选择相应的索引模式。 - 在“Scripted fields”标签页，点击“Add a scripted field”。 - 输入名称（如`product_field`）。 - 编写脚本，例如：`doc['field1'].value * doc['field2'].value`（注意：这里使用painless语言）。 - 设置返回类型为数值类型（如number）。 - 保存。 然后，在可视化中： - 创建一个可视化（如Metric，或者一个聚合图表）。 - 在指标聚合中选择“Sum”，然后选择我们刚刚创建的脚本字段`product_field`。 这样，Kibana就会计算这个脚本字段的总和。 但是，需要注意的是，脚本字段在查询时计算，可能会影响性能，特别是在大数据集上。因此，如果性能很重要，建议在索引时添加一个乘积字段。 根据用户的问题，我们提供了两种方式：使用Dev Tools直接查询，或者使用Kibana可视化界面通过脚本字段实现。 引用中提到的[3]是一个聚合查询的例子，其中使用了脚本（在avg聚合中使用了脚本，但这里我们使用sum聚合）。因此，我们参考了类似的方法。 现在，我们按照要求生成相关问题： §§相关问题§§ 1. 如何在Kibana中创建脚本字段？ 2. 在Elasticsearch中，如何优化脚本计算的性能？ 3. 除了计算两个字段的乘积总和，Kibana还能进行哪些类型的数值计算？ 4. 在Kibana的可视化中，如何显示多个聚合结果（如同时显示总和和平均值）？</think>在Kibana中计算两个字段相乘后的总和，可以通过以下两种核心方法实现： ### 方法1：使用Dev Tools控制台执行脚本查询 ```json GET your_index/_search { "size": 0, "aggs": { "total_sum": { "sum": { "script": { "source": "doc['field1'].value * doc['field2'].value", "lang": "painless" } } } } } ``` **说明**： 1. 替换`your_index`为实际索引名称 2. 将`field1`和`field2`替换为需要相乘的字段名 3. 脚本使用Painless语言实时计算乘积 4. `sum`聚合对计算结果进行求和[^1][^3] ### 方法2：在可视化界面创建脚本字段 1. **创建脚本字段**： - 进入`Management > Stack Management > Index Patterns` - 选择目标索引模式 → 点击`Add scripted field` - 输入字段名（如`product_field`） - 脚本内容：`doc['field1'].value * doc['field2'].value` - 设置数据类型为`Number` → 保存 2. **可视化聚合**： - 创建新可视化（如`Metric`或`Data Table`） - 选择刚创建的脚本字段`product_field` - 聚合类型选择`Sum` - 执行查询获取总和[^1][^3] ### 关键注意事项 1. **字段类型**：确保相乘字段均为数值类型（integer, float等） 2. **性能优化**：对大索引建议在索引时预计算乘积值（使用Ingest Pipeline） 3. **空值处理**：添加空值检查`doc['field1'].value != null ? ... : 0` 4. **精度问题**：浮点运算需处理精度误差（如使用`Math.round()`） > 示例：计算电视销售额（单价×销量）的总和： ```json GET tvs/_search { "size": 0, "aggs": { "total_sales": { "sum": { "script": "doc['price'].value * doc['sales'].value" } } } } // 返回结果示例 { "aggregations": { "total_sales": { "value": 459800.0 } } } ```
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