ELK range 范围过滤

本文介绍如何使用Elasticsearch进行价格区间查询,通过示例展示了如何设置查询过滤条件,实现从20到50的价格范围筛选。适用于Elasticsearch初学者及开发者,帮助理解并掌握范围查询技巧。

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

gt : >

lt : <

gte : >=

lte : <=


POST /lib4/items/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"price":40,"itemID":"ID100123"}
{"index":{"_id":2}}
{"price":50,"itemID":"ID100124"}
{"index":{"_id":3}}
{"price":25,"itemID":"ID100124"}
{"index":{"_id":4}}
{"price":30,"itemID":"ID100125"}
{"index":{"_id":5}}
{"price":null,"itemID":"ID100127"}

//  查询价格在 20 到 50 之间的文档

GET /lib4/items/_search
{
 "post_filter": {
    "range":{
      "price":{
        "gt": 20,
        "lt":50
      }
    }
 }
}

### ELK Stack 监控与指标采集的实现方式 ELK Stack 是由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 组成的一套开源工具集,用于日志和数据的收集、处理、存储以及可视化。以下是关于如何使用 ELK 进行监控和指标采集的具体方法: #### 数据源接入 为了使 ELK 能够接收并处理来自应用程序或其他服务的数据,通常需要配置 Logstash 或 Filebeat 作为数据传输管道的一部分。Filebeat 可以高效地读取文件中的新内容并将这些数据发送给 Logstash 或直接发往 Elasticsearch[^3]。 #### 日志解析与结构化 Logstash 提供了丰富的插件支持来完成复杂的事件处理流程,比如过滤器插件可以帮助我们对原始的日志消息进行清洗、转换成为标准化格式以便后续更方便地查询统计;同时也可以利用 Grok 插件自定义正则表达式匹配不同类型的日志条目从而提取出有价值的字段信息[^1]。 #### 指标计算与存储 一旦经过预处理后的半成品文档被送入到 Elasticsearch 中保存下来之后, 就可以通过编写DSL (Domain Specific Language) 查询语句或者借助于高级分析特性如聚合(Aggregations),轻松获取各种维度上的汇总统计数据。例如,在电商网站上可能关心每分钟内的订单量变化趋势,则只需指定时间范围再配合特定条件筛选即可得到相应结果图表展示出来[^5]。 #### 可视化呈现 最后一步就是通过 Kibana 创建仪表板展现所有的关键性能指示灯(KPIS), 它允许用户拖拽组件布局页面样式并且支持多种类型图表渲染效果满足多样化需求偏好 。此外还内置了一些实用的功能模块诸如告警机制设置当某些阈值超出正常区间时自动触发通知提醒相关人员及时采取措施解决问题[^4]。 ```json { "query": { "range": { "@timestamp": { "gte": "now-1h", "lte": "now" } } }, "aggs": { "requests_per_minute": { "date_histogram": { "field": "@timestamp", "interval": "minute" } } } } ``` 上述 JSON 片段展示了如何构建一个简单的 ElasticSearch 请求以按分钟间隔返回最近一小时内发生的请求数量分布情况[^2]。
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