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在我以前的文章（这里是第一[1]篇和第二篇[2]）中，我展示了ElasticSearch作为电子商务中的全文搜索引擎的使用，一些高级配置的设置和使用以及products包含所有内容的索引的创建保存的产品。
出于演示目的，我们使用Bogus库来动态生成产品，并使用NEST库来处理ElasticSearch索引上的CRUD。
我们的模型产品类定义为：
public class Product{ public int Id { get; set; } public string Ean { get; set; } public string Name { get; set; } public string Description { get; set; } public Brand Brand { get; set; } public
Category Category { get; set; } public Store Store { get; set; } public decimal Price { get; set; } public string Currency { get; set; } public int Quantity { get; set; } public float Rating { get; set; } public DateTime ReleaseDate { get; set; } public string Image { get; set; } public List Reviews { get; set; }}
其中品牌，类别，商店，评论和用户类别分别是：
public class Brand{ public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } public string Description { get; set; }}
public class Category{ public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } public string Description { get; set; }}
public class Store
{ public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } public string Description { get; set; }}
public class Review{ public int Id { get; set; } public short Rating { get; set; } public string Description { get; set; } public User User { get; set; }}
public class
User{ public int Id { get; set; } public string FirstName { get; set; } public string LastName { get; set; } public string IPAddress { get; set; } public GeoIp GeoIp { get; set; }}
GeoIP是NEST库中用于地理数据的类。下一步是创建一个可以显示产品的仪表板，并对产品进行所进行的研究以详细介绍或减少高级统计信息。
我们决定使用Kibana[3]，而不是开发耗时费力的定制解决方案。它处理作为ElasticSearch堆栈一部分的前端应用程序，使我们可以查看数据并搜索所有索引数据并跟踪查询的负载。
Kibana还可以用于监视，管理和保护同一堆栈。
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要安装和配置它，只需转到页面https://www.elastic.co/downloads/kibana。在这里，我们可以找到所有平台的安装程序，然后下载适合我们需求的安装程序。
一旦下载并解压缩到给定的文件夹（在我们的示例中为C：\ ElasticSearch \ Kibana）中，我们打开config / kibana.yml文件，并将elasticsearch.hosts参数设置为指向我们的ElasticSearch实例（对于本地版本http：//本地主机：9200）：
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
让我们运行bin / kibana.bat并从浏览器页面打开http：// localhost：5601。我们得到的页面如下：
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Kibana界面分为几个部分。
在开源版本中，包括：发现（数据交互式探索），可视化（图形，表格，标签中的数据分析），仪表板（复杂的数据视图），画布（文档创建），地图（地理参考数据分析），开发工具（处理和分析查询的工具）和管理（索引和群集管理）。
我们还可以安装X-Pack插件以使用“图形”和“监视”部分。
让我们转到管理-> Elasticsearch->索引管理部分，以验证是否已正确检测到Elasticsearch索引：
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我们可以找到products索引并验证其映射和与数据模型的匹配：
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要创建一个Kibana索引，只需转到“管理”部分->“ Kibana->索引模式”，然后输入文本，即可将新索引链接到一个或多个ElasticSearch索引。
在本例中，我们键入products，以创建我们的Kibana索引。
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创建索引后，可以在“发现”部分中按日期或一个或多个字段过滤数据：
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使用搜索栏，我们可以使用KQL语言（Kibana查询语言）在产品之间进行查询，这使您可以使用自动完成功能轻松查询。例如，我们可以输入：
category.name : Games AND rating > 0.5
了解游戏类别中所有评分高于0.5的产品。
您可以选择一些字段并将其添加到“选定的字段”中，以便获得自定义结果视图。
添加索引并验证查询的正确性后，我们可以创建新的数据视图。
可视化由各种类型的图形（条形图，蛋糕），表格，指标，指标和标签云组成。当然，它们支持数据聚合。
在“可视化”部分，我们可以使用图形来创建新的数据可视化。
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出于统计目的，我们使用简单的垂直条形图创建了一些按类别，品牌分组的产品图。我们得到的结果类似于：
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您也可以向此视图添加过滤器。例如，在我们的情况下，我们只想查看商店中可用的产品，因此我们quantity > 0在过滤器栏中键入。然后单击“保存”按钮以保存我们的视图。
另一个有用的可视化是按价格范围的产品视图。在这种情况下，我们在价格字段中定义存储桶，并将其用于饼图。让我们按以下价格范围划分产品：
0 50
50 100
100 200
200 400
400 800
800
我们可以得到类似于以下结果：
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我们还可以添加一些子桶以具有聚合数据和嵌套的可视化效果。
在“地图”部分中，我们可以使用“弹性地图”（多层地图）显示地理参考数据。
我们可以单击“添加”层，通过选择包含地理参考信息的字段（在我们的示例中geoIp.location）将数据添加到索引中。
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创建了所需的所有视图后，我们将继续执行第一个仪表板。最后一个是一组视图，搜索和地图，通常实时更新，从而提供有关索引数据的高级信息。
在“仪表板”部分，让我们单击“创建新仪表板”，然后单击“添加”并选择创建的视图：
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让我们全部添加它们并将它们排列在仪表板布局上。我们可以获得这样的结果：
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仪表板可以通过KQL查询进行过滤，并且视图始终是动态的。我们还可以通过iframe在Web应用程序中共享和集成它们。如果点击共享->复制iframe代码，我们将获得这样的链接：
Kibana的另一个有趣功能是Canvas。它使用一种查看和呈现数据的工具来显示实时数据，并将其与颜色，图像和文本结合在一起以创建动态视图。
在“画布”部分中，让我们单击“创建工作台”，然后开始添加指标。在我们的案例中，我们为产品和可用商品，品牌和类别设置参数，为品牌-类别对设置饼图，并按品牌划分商品平均价格。
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创建后，工作台可以共享为JSON文件或下载为PDF报告。
其他有趣的功能是：
•机器学习：允许您检查数据中的异常并使用规范化数据创建新索引；•图形：使您可以查看索引对象之间的连接；•日志：用于查看和管理我们应用程序的日志数据，并可能实时检查异常情况：•REST API：允许您通过HTTP与Kibana引擎进行通信并管理我们的仪表板；•APM：允许您实时监视服务，应用程序和相关性能；•开发工具：一组用于与数据进行交互的工具，包括控制台和搜索分析器。
结论
在本文中，我们向您展示了如何使用Kibana来处理，管理和从ElasticSearch引擎中获得最佳收益。
希望我们引起您对该主题的兴趣。
此处提供了带有本文中使用的代码的示例项目：https[4] : //github.com/enricobencivenga/ProductElasticSearchAdvanced[5]。
References
[1] 第一: https://www.blexin.com/en-US/Article/Blog/How-to-integrate-ElasticSearch-in-ASPNET-Core-70
[2] 第二篇: https://www.blexin.com/en-US/Article/Blog/ElasticSearch-advanced-features-80
[3] Kibana: https://www.elastic.co/kibana
[4] https: https://github.com/enricobencivenga/ProductElasticSearchAdvanced
[5]
//github.com/enricobencivenga/ProductElasticSearchAdvanced: https://github.com/enricobencivenga/ProductElasticSearchAdvanced
