kibana历史记录提示挡住搜索输入框

本文介绍了一种解决Kibana搜索框显示问题的方法,通过调整样式文件kibana.style.css来改善autocomplete插件的表现,使得历史搜索关键词不再遮挡搜索提示框。

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

使用kibana搜索时,因kibana自带的autocompelte插件,提示曾经查过的历史关键词,并且内容完全挡住搜索提示框。

解决方案如下:


# 编译kibana安装位置下面的 kibana.style.css 文件

vi /home/docker01/software/kibana-4.5.1-linux-x64/optimize/bundles/kibana.style.css


# 找个位置配置如下信息

.typeahead-items {
  margin-top:33px;
}



Kibana 中新增 Elasticsearch 查询语句通常用于数据查询或可视化展示。可以通过以下几种方式实现: ### 使用 **Dev Tools** 编写和执行原始 Elasticsearch 查询 Kibana 提供了 Dev Tools 界面,允许用户直接输入和运行 Elasticsearch DSL 查询语句。 ```json GET item_export/_search { "_source": ["order_brand_list", "account_id"], "query": { "nested": { "path": "order_brand_list", "query": { "bool": { "must": { "exists": { "field": "order_brand_list" } } } } } } } ``` 该查询可用于检索嵌套字段 `order_brand_list` 不为空的文档,并返回指定字段内容[^1]。 ### 在 Discover 页面进行字段筛选与查询 Discover 页面支持通过简单的查询语法(如 Lucene 表达式)进行过滤,例如: - 按字段值匹配:`eventType:11` - 范围查询:`id:[225060 TO 225063]` - 字段存在性判断:`_exists_:order_brand_list` 这些查询语句可以直接在 Kibana搜索栏中输入,并结合时间范围或其他条件进行实时查看。 ### 创建索引模板以支持复杂数据结构 如果需要长期使用特定的数据结构,可以在创建索引时定义映射和设置信息,确保字段类型正确并优化查询性能。 ```json PUT my_test { "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 1, "refresh_interval": "30s" }, "mappings": { "properties": { "id": { "type": "integer" }, "name": { "type": "text", "index": false }, "age": { "type": "integer" }, "address": { "type": "text" } } } } ``` 该索引定义可为后续的查询提供良好的数据基础[^3]。 ### 使用 Lens 或 Visualize 功能构建可视化图表 Kibana 提供了可视化工具如 **Lens** 和 **Visualize Library**,可通过图形化界面选择字段、聚合方式等生成柱状图、折线图、饼图等。例如: - 按 `payload.log.time.keyword` 时间字段进行分组统计 - 对 `level` 字段进行数值分布分析 这些操作无需编写完整的 DSL 查询,但底层依然基于 Elasticsearch 的聚合能力。 ### 批量查询与分页处理 对于需要批量获取文档的场景,可以使用 `_mget` 接口: ```json GET biz_event_alarm_index_2023_2/_mget { "ids": ["291306", "291443"] } ``` 同时支持分页和排序功能: ```json GET biz_event_alarm_index_2023_2/_search { "from": 0, "size": 3, "sort": [ { "id": "asc" } ] } ``` 以上功能可在 Kibana 的 Discover 页面或 Dev Tools 中灵活应用[^4]。 ---
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