我們都說自己是碼農，學怎麼學種菜跟收割也是門學問-EC-kibana不看API 讓他幫我生語句(1)先來搞懂KQL與lucene

如題，小弟乃一介在碼田裡耕耘的人
有時耕耕咖啡豆(java)，有時搞搞觀光農場(F2E)
作物產出太慢偶爾還要去看看引水設施(SQL)或植物出了啥問題(抓蟲)
最麻煩的是有時還要管經銷商腦子到底裝啥(理解需求)

作為一把廉價的瑞士刀 一個農夫
要學的東西實在太多了，不建立起自己的一套系統太沒效率了
比起拿起書直接啃，不如把這個東西給"抽象化"
去明白這個東西的誕生是為了甚麼?
他是一個過渡?還是一個突破?

跟之前學的東西有甚麼不一樣，更適合拿來處理甚麼場景

哎呀，接下來每天來交流這樣的東西一點點好了

不然字數怕會不夠

正篇開始~

首先我們明白elastic 就是個在資料庫與搜尋引擎間搖擺的東西
每個碼農都知道資料的增刪改，佔整體開發的約20%
各種花式查詢則佔整體的80%
其中最多眉角要考慮的則是效能
但效能這種東西往往都是要對東西一定熟悉度以上才能明白的
那我們今天就來簡簡單單的學點查詢吧
還記得我們前篇搞了個index pattern嗎?
任意門在這裡

沒錯沒錯，沒這個接下來就做不下去了

那麼我們回到上次創建index pattern那頁有一個
saved Objects的地方

這裡也是個很重要的地方
大部分(至少我摸到現在)對kibana操作的存檔都會在這裡
包含我們等等要產出的東西

這邊會發現我們上次寫的it*這個index pattern已經在這裡了

那這次再點選這裡開始我們的查詢吧!!

首先我們已經知道其實elasticsearch就是lucene這把刀在掛上用restful實現查詢與加上其他分片與叢集功能的瑞士刀資料庫
那麼因為lucene已經被封裝過了，後面實作了許許多多操作，因此可以使用restful與kibana定義出來的"KQL"進行查詢

我們可以在上圖設定"背景"要用哪種語言來做搜尋

辣麼kql與lucene差別在哪裡呢?

其實只是表達方式不同而已
像是我是碼農與敝人是碼農的差別

lucene比較導向於query_string
kql則是我們時常在各大網站上所通常搜出來與學到的語法

沒有哪個比較好
囉嗦度與嚴謹度kql較高
可以進行叫為精確的查詢

而語句直觀度lucene大勝
(因為都是字串直接打上去)

先來甚麼都不說直接請出我們的例子君*2，看官們自己體驗下

//我是lucene
"query": {
    "bool": {
        "must": [
        {
            "query_string": {
            "query": "name:jacky",
            "analyze_wildcard": true,
            "time_zone": "Asia/Taipei"
            }
        }
        ],
        "filter": [],
        "should": [],
        "must_not": []
    }
},

//我是KQL
"query": {
    "bool": {
        "must": [],
        "filter": [
        {
            "bool": {
            "should": [
                {
                "match": {
                    "name": "jacky"
                }
                }
            ],
            "minimum_should_match": 1
            }
        }
        ],
        "should": [],
        "must_not": []
    }
},

好的咧，這篇光是研究背景知識就花了快三個多小時
結果還不小心爆字了

那麼今天先到這裡拉~
明天開始來試著用kibana內建搜尋搜出資料吧

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梗圖看不懂也行

蔽農會帶着謙卑爲懷的心情竭盡所能回覆與說明的