今天介绍一下 Kibana 的里程碑插件的使用，这个是一个相对还比较新的可视化插件，可以用来对具有时间上下文相关的数据，以里程碑的方式来展现这些数据点在时间轴上的关联性。

这样说可能比较抽象，举个荔枝，你在 Elasticsearch 里面存的是服务器日志信息，然后有一天，老板说网站很慢，帮忙重启一下，（老板听说重启可以解决问题，反正他说他的笔记本重启之后就老快了），这个是一个已知的维护动作，所以你默默的在后台记录了重启的时间和是谁叫你重启的（这里是老板），到了月底的时候，老板让你把这个月的服务器运行数据给他看，然后问你为什么某一个时间服务器请求都为0，你打开 Kibana，指着其中一个时间点说，诺，这里，你让我重启了服务器。

是的，你可以对数据进行注解，用来解释数据和异常，这个是一个很好的场景，另外，还可以关联持续集成工具，每次谁代码提交了，你把这个作为一个事件，存到 es 里面，然后用里程碑可视化显示，那么这个提交造成的服务运行指标的变化，比如性能提升和下降，就会非常直观的关联到这次代码提交，同理，软件版本的发布也是一个里程碑事件，也可以展示并关联起来。然后，在使用的时候，还可以根据时间定位到感兴趣的地方，查看该段时间都发生了哪些自定义的事件和日志，方便分析。做安全方面的分析也可以用来跟踪和做入侵事后复盘的注解。

是不是，很多地方都能使用这个插件呢。

插件地址：https://github.com/walterra/kibana-milestones-vis/

演示截图：

关于如何使用，其实在该项目的 README 里面已经比较详细了。

1.首先找到对应的 Kibana 插件的版本，如果没有可能需要手动编译插件，有的话，直接找到下载地址。 https://github.com/walterra/kibana-milestones-vis/releases

2.使用 Kibana 的插件安装命令下载安装

➜  kibana-6.2.4-darwin-x86_64 bin/kibana-plugin install https://github.com/walterra/kibana-milestones-vis/releases/download/v6.2.4/kibana-milestones-vis-6.2.4.zip
Found previous install attempt. Deleting...
Attempting to transfer from https://github.com/walterra/kibana-milestones-vis/releases/download/v6.2.4/kibana-milestones-vis-6.2.4.zip
Transferring 1353656 bytes....................
Transfer complete
Retrieving metadata from plugin archive
Extracting plugin archive
Extraction complete
Optimizing and caching browser bundles...

3.启动 Kibana，然后进入 Visualize 面板，应该就能找到这个新的 Milestone 类型的可视化组件了。

加两个维护日志

和日志关联分析

4.还有一个隐藏的秘籍，就是可以支持图片作为标注

用图片代替文字，是不是更直观，如果你的数据是电影相关的，你可以放一个电影海报替代，如果你的是历史人物相关的，比如，可以换成人物头像，地点等等。

好了，是不是很炫，快去自己试试吧。

1. elastic技能官方认证通道。 http://t.cn/Ruuvok6

2. 如何用ES6.2搜索中文、韩文和日文系列。

   1) http://t.cn/R1G3z3Q

   2) http://t.cn/RrHKXVm

   3) http://t.cn/RrHKC2J

3. JVM问题定位的典型案例分析（视频）。 http://t.cn/RrHKU5P

4. 只等你来 | Elastic Meetup 广州交流会 https://elasticsearch.cn/article/364

活动预告

1. 7月21日上海meetup演讲申请中 https://elasticsearch.cn/m/article/655

编辑: bsll

归档：https://elasticsearch.cn/article/{id}

订阅：https://tinyletter.com/elastic-daily

1. 利用metricbeat和jolokia监控java应用。 http://t.cn/Rr9N1fw

2. es2.3.5修改源代码获取dismax每个字段的得分。 http://t.cn/Rr9NdSb

3. 你真的会打 Log 吗？ http://t.cn/Rr9NFh8

活动预告：

1. 6月30日南京meetup参会报名中 https://elasticsearch.cn/m/article/647

2. 7月21日上海meetup演讲申请中 https://elasticsearch.cn/m/article/655

• 编辑：金桥

• 归档：https://elasticsearch.cn/article/689

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最近发布的 Elasticsearch 6.3 包含了大家期待已久的 SQL 特性，今天给大家介绍一下具体的使用方法。

首先看看接口的支持情况

目前支持的 SQL 只能进行数据的查询只读操作，不能进行数据的修改，所以我们的数据插入还是要走之前的常规索引接口。

目前 Elasticsearch 的支持 SQL 命令只有以下几个：

我们分别来看一下各自怎么用，以及有什么效果吧，自己也可以动手试一下，看看。

首先，我们创建一条数据：

POST twitter/doc/
{
  "name":"medcl",
  "twitter":"sql is awesome",
  "date":"2018-07-27",
  "id":123
}

RESTful下调用SQL

在 ES 里面执行 SQL 语句，有三种方式，第一种是 RESTful 方式，第二种是 SQL-CLI 命令行工具，第三种是通过 JDBC 来连接 ES，执行的 SQL 语句其实都一样，我们先以 RESTful 方式来说明用法。

RESTful 的语法如下：

POST /_xpack/sql?format=txt
{
    "query": "SELECT * FROM twitter"
}

因为 SQL 特性是 xpack 的免费功能，所以是在 _xpack 这个路径下面，我们只需要把 SQL 语句传给 query 字段就行了，注意最后面不要加上 ; 结尾，注意是不要！

我们执行上面的语句，查询返回的结果如下：

          date          |      id       |     name      |    twitter    
------------------------+---------------+---------------+---------------
2018-07-27T00:00:00.000Z|123            |medcl          |sql is awesome 

ES 俨然已经变成 SQL 数据库了，我们再看看如何获取所有的索引列表：

POST /_xpack/sql?format=txt
{
    "query": "SHOW tables"
}

返回如下：

              name               |     type      
---------------------------------+---------------
.kibana                          |BASE TABLE     
.monitoring-alerts-6             |BASE TABLE     
.monitoring-es-6-2018.06.21      |BASE TABLE     
.monitoring-es-6-2018.06.26      |BASE TABLE     
.monitoring-es-6-2018.06.27      |BASE TABLE     
.monitoring-kibana-6-2018.06.21  |BASE TABLE     
.monitoring-kibana-6-2018.06.26  |BASE TABLE     
.monitoring-kibana-6-2018.06.27  |BASE TABLE     
.monitoring-logstash-6-2018.06.20|BASE TABLE     
.reporting-2018.06.24            |BASE TABLE     
.triggered_watches               |BASE TABLE     
.watcher-history-7-2018.06.20    |BASE TABLE     
.watcher-history-7-2018.06.21    |BASE TABLE     
.watcher-history-7-2018.06.26    |BASE TABLE     
.watcher-history-7-2018.06.27    |BASE TABLE     
.watches                         |BASE TABLE     
apache_elastic_example           |BASE TABLE     
forum-mysql                      |BASE TABLE     
twitter      

有点多，我们可以按名称过滤，如 twitt 开头的索引，注意通配符只支持 %和 _，分别表示多个和单个字符（什么，不记得了，回去翻数据库的书去！）：

POST /_xpack/sql?format=txt
{
    "query": "SHOW TABLES 'twit%'"
}

POST /_xpack/sql?format=txt
{
    "query": "SHOW TABLES 'twitte_'"
}

上面返回的结果都是：

     name      |     type      
---------------+---------------
twitter        |BASE TABLE     

如果要查看该索引的字段和元数据，如下：

POST /_xpack/sql?format=txt
{
    "query": "DESC twitter"
}

返回：

    column     |     type      
---------------+---------------
date           |TIMESTAMP      
id             |BIGINT         
name           |VARCHAR        
name.keyword   |VARCHAR        
twitter        |VARCHAR        
twitter.keyword|VARCHAR        

都是动态生成的字段，包含了 .keyword 字段。 还能使用下面的命令来查看，主要是兼容 SQL 语法。

POST /_xpack/sql?format=txt
{
    "query": "SHOW COLUMNS IN twitter"
}

另外，如果不记得 ES 支持哪些函数，只需要执行下面的命令，即可得到完整列表：

SHOW FUNCTIONS

返回结果如下，也就是当前6.3版本支持的所有函数，如下：

      name      |     type      
----------------+---------------
AVG             |AGGREGATE      
COUNT           |AGGREGATE      
MAX             |AGGREGATE      
MIN             |AGGREGATE      
SUM             |AGGREGATE      
STDDEV_POP      |AGGREGATE      
VAR_POP         |AGGREGATE      
PERCENTILE      |AGGREGATE      
PERCENTILE_RANK |AGGREGATE      
SUM_OF_SQUARES  |AGGREGATE      
SKEWNESS        |AGGREGATE      
KURTOSIS        |AGGREGATE      
DAY_OF_MONTH    |SCALAR         
DAY             |SCALAR         
DOM             |SCALAR         
DAY_OF_WEEK     |SCALAR         
DOW             |SCALAR         
DAY_OF_YEAR     |SCALAR         
DOY             |SCALAR         
HOUR_OF_DAY     |SCALAR         
HOUR            |SCALAR         
MINUTE_OF_DAY   |SCALAR         
MINUTE_OF_HOUR  |SCALAR         
MINUTE          |SCALAR         
SECOND_OF_MINUTE|SCALAR         
SECOND          |SCALAR         
MONTH_OF_YEAR   |SCALAR         
MONTH           |SCALAR         
YEAR            |SCALAR         
WEEK_OF_YEAR    |SCALAR         
WEEK            |SCALAR         
ABS             |SCALAR         
ACOS            |SCALAR         
ASIN            |SCALAR         
ATAN            |SCALAR         
ATAN2           |SCALAR         
CBRT            |SCALAR         
CEIL            |SCALAR         
CEILING         |SCALAR         
COS             |SCALAR         
COSH            |SCALAR         
COT             |SCALAR         
DEGREES         |SCALAR         
E               |SCALAR         
EXP             |SCALAR         
EXPM1           |SCALAR         
FLOOR           |SCALAR         
LOG             |SCALAR         
LOG10           |SCALAR         
MOD             |SCALAR         
PI              |SCALAR         
POWER           |SCALAR         
RADIANS         |SCALAR         
RANDOM          |SCALAR         
RAND            |SCALAR         
ROUND           |SCALAR         
SIGN            |SCALAR         
SIGNUM          |SCALAR         
SIN             |SCALAR         
SINH            |SCALAR         
SQRT            |SCALAR         
TAN             |SCALAR         
SCORE           |SCORE          

同样支持通配符进行过滤：

POST /_xpack/sql?format=txt
{
    "query": "SHOW FUNCTIONS 'S__'"
}

结果：

     name      |     type      
---------------+---------------
SUM            |AGGREGATE      
SIN            |SCALAR         

那如果要进行模糊搜索呢，Elasticsearch 的搜索能力大家都知道，强！在 SQL 里面，可以用 match 关键字来写，如下：

POST /_xpack/sql?format=txt
{
    "query": "SELECT SCORE(), * FROM twitter WHERE match(twitter, 'sql is') ORDER BY id DESC"
}

最后，还能试试 SELECT 里面的一些其他操作，如过滤，别名，如下：

POST /_xpack/sql?format=txt
{
    "query": "SELECT SCORE() as score,name as myname FROM twitter as mytable where name = 'medcl' OR name ='elastic' limit 5"
}

结果如下：

     score     |    myname     
---------------+---------------
0.2876821      |medcl          

或是分组和函数计算：

POST /_xpack/sql?format=txt
{
    "query": "SELECT name,max(id) as max_id FROM twitter as mytable group by name limit 5"
}

结果如下：

     name      |    max_id     
---------------+---------------
medcl          |123.0          

SQL-CLI下的使用

上面的例子基本上把 SQL 的基本命令都介绍了一遍，很多情况下，用 RESTful 可能不是很方便，那么可以试试用 CLI 命令行工具来执行 SQL 语句，妥妥的 SQL 操作体验。

切换到命令行下，启动 cli 程序即可进入命令行交互提示界面，如下：

➜  elasticsearch-6.3.0 ./bin/elasticsearch-sql-cli

     .sssssss.`                     .sssssss.
  .:sXXXXXXXXXXo`                `ohXXXXXXXXXho.
 .yXXXXXXXXXXXXXXo`            `oXXXXXXXXXXXXXXX-
.XXXXXXXXXXXXXXXXXXo`        `oXXXXXXXXXXXXXXXXXX.
.XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo.    .oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXh
.XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo``oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXy
`yXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX.
 `oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`
   `oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`
     `oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`
       `oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`
         `oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`
           .XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`
         .oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`
       `oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`   `odo`
     `oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`   `oXXXXXo`
   `oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`   `oXXXXXXXXXo`
 `oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`   `oXXXXXXXXXXXXXo`
`yXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`    oXXXXXXXXXXXXXXXXX.
.XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`   `oXXXXXXXXXXXXXXXXXXXy
.XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXo`     /XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
.XXXXXXXXXXXXXXXXXXo`        `oXXXXXXXXXXXXXXXXXX-
 -XXXXXXXXXXXXXXXo`            `oXXXXXXXXXXXXXXXo`
  .oXXXXXXXXXXXo`                `oXXXXXXXXXXXo.
    `.sshXXyso`        SQL         `.sshXhss.`

sql> 

当你看到一个硕大的创口贴，表示 SQL 命令行已经准备就绪了，查看一下索引列表，不，数据表的列表：

各种操作妥妥的，上面已经测试过的命令就不在这里重复了，只是体验不一样罢了。

如果要连接远程的 ES 服务器，只需要启动命令行工具的时候，指定服务器地址，如果有加密，指定 keystone 文件，完整的帮助如下:

➜  elasticsearch-6.3.0 ./bin/elasticsearch-sql-cli --help
Elasticsearch SQL CLI

Non-option arguments:
uri                  

Option                   Description                                           
------                   -----------                                           
-c, --check <Boolean>    Enable initial connection check on startup (default:  
                           true)                                               
-d, --debug              Enable debug logging                                  
-h, --help               show help                                             
-k, --keystore_location  Location of a keystore to use when setting up SSL. If 
                           specified then the CLI will prompt for a keystore   
                           password. If specified when the uri isn't https then
                           an error is thrown.                                 
-s, --silent             show minimal output                                   
-v, --verbose            show verbose output  

JDBC 对接

JDBC 对接的能力，让我们可以与各个 SQL 生态系统打通，利用众多现成的基于 SQL 之上的工具来使用 Elasticsearch，我们以一个工具来举例。

和其他数据库一样，要使用 JDBC，要下载该数据库的 JDBC 的驱动，我们打开： https://www.elastic.co/downloads/jdbc-client

只有一个 zip 包下载链接，下载即可。

然后，我们这里使用 DbVisualizer 来连接 ES 进行操作，这是一个数据库的操作和分析工具，DbVisualizer 下载地址是：https://www.dbvis.com/。

下载安装启动之后的程序主界面如下图：

我们如果要使用 ES 作为数据源，我们第一件事需要把 ES 的 JDBC 驱动添加到 DbVisualizer 的已知驱动里面。我们打开 DbVisualizer 的菜单【Tools】-> 【Driver Manager】，打开如下设置窗口：

点击绿色的加号按钮，新增一个名为 Elasticsearch-SQL 的驱动，url format 设置成 jdbc:es:，如下图：

然后点击上图黄色的文件夹按钮，添加我们刚刚下载好且解压之后的所有 jar 文件，如下：

添加完成之后，如下图：

就可以关闭这个 JDBC 驱动的管理窗口了。下面我们来连接到 ES 数据库。

选择主程序左侧的新建连接图标，打开向导，如下:

选择刚刚加入的 Elasticsearch-SQL 驱动:

设置连接字符串，此处没有登录信息，如果有可以对应的填上：

点击 Connect，即可连接到 ES，左侧导航可以展开看到对应的 ES 索引信息：

同样可以查看相应的库表结果和具体的数据：

用他自带的工具执行 SQL 也是不在话下：

同理，各种 ETL 工具和基于 SQL 的 BI 和可视化分析工具都能把 Elasticsearch 当做 SQL 数据库来连接获取数据了。

最后一个小贴士，如果你的索引名称包含横线，如 logstash-201811，只需要做一个用双引号包含，对双引号进行转义即可，如下：

POST /_xpack/sql?format=txt
{
"query":"SELECT COUNT(*) FROM \"logstash-*\""
}

关于 SQL 操作的文档在这里：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/sql-jdbc.html

Enjoy!