前言：

    例行公事，有些人可能不太了解elasticsearch，从别的文章找到一个介绍，大家瞅一眼。

Elasticsearch是一款分布式搜索引擎，支持在大数据环境中进行实时数据分析。它基于Apache Lucene文本搜索引擎，内部功能通过ReST API暴露给外部。除了通过HTTP直接访问Elasticsearch，还可以通过支持Java、JavaScript、Python及更多语言的客户端库来访问。它也支持集成Apache Hadoop环境。Elasticsearch在有些处理海量数据的公司中已经有所应用，如GitHub、Foursquare和SoundCloud等。

elasticsearch 他对外提供了rest的http的接口，貌似很强大的样子。 但是咱们的一些数据平台市场会对于elasticsearch的数据进行分析，尤其是实时分析。 当然不能用 http的方式。 比如官网的demo提供的例子：

下面是查询，/ceshi 是索引，rui是type，搜索的内容是，title是jones的。

curl http://vim.xiaorui.cc:9200/ceshi/rui/_search?q=title:jones&size=5&pretty=true

添加数据

curl -X POST      -d '{      "title": "jones",      "amount": 5.7    }'

1.x之后，貌似不能直接curl，

注意，唯一标识符是放置在URL中而不是请求体中。如果您忽略这个标识符，搜索会返回一个错误，类似如下：

 No handler found for uri [/ceshi/rui/] and method [PUT]

发现用0.90.x的人，还是很多的~

当然在python里面，咱们可以用urllib2来搞数据。

#xiaorui.cc
import urllib2
import urlib
import json
 
 
url = 'http://vim.xiaorui.cc:9200/ceshi/rui'
data = {
    'title': 'jones',
    'amount': 5.7
    }
 
data = json.dumps(data)
 
req = urllib2.Request(url, data, headers)
out = urllib2.urlopen(req)
print out.read()

但是这样的话，速度明显有点慢，官方提供了更加快速更方便的方法。

>>> from datetime import datetime

>>> from elasticsearch import Elasticsearch

# 连接elasticsearch 的端口，默认是9200

>>> es = Elasticsearch()

# 创建索引，索引的名字是my-index, 如果已经存在了，就给个400

>>> es.indices.create(index=’my-index’, ignore=400)

{u’acknowledged’: True}

# 插入

>>> es.index(index=”my-index”, doc_type=”test-type”, id=42, body={“any”: “data”, “timestamp”: datetime.now()})

{u’_id’: u’42’, u’_index’: u’my-index’, u’_type’: u’test-type’, u’_version’: 1, u’ok’: True}

# 查询

>>> es.get(index=”my-index”, doc_type=”test-type”, id=42)[‘_source’]

{u’any’: u’data’, u’timestamp’: u’2013-05-12T19:45:31.804229′}

其实熟悉mongodb的人，再看elasticsearch的语法，会发现非常的熟悉。

res = es.search(
    index='belajar',
    doc_type='pesan',
    body={
      'query': {
        'range': {
          'postDate': {
              'from':'20100101', 'to':'20140101'
          }
        }
      }
    }
)

上面的意思是，查询这个时间段里面的数据。

res = es.search(
    index='belajar',
    doc_type='pesan',
    body={
      'query': {
        'match': {
          'user': 'xiaorui'
        }
      }
    }
)

上面是精确的匹配，匹配user值为 xiaorui 的数据。

一些详细的语法就不在描述了，大家看下官方的文档，然后再python引用就行了。

原文：http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1420811

下面的数据，是我用python的elasticsearch库，打的随机数据。  关键是kibana会把es里面的数据，相应的统计好的。

curl -XGET 'http://10.10.10.66:9200/_all/_search?pretty' -d '{
  "facets": {
    "0": {
      "date_histogram": {
        "field": "@timestamp",
        "interval": "1m"
      },
      "global": true,
      "facet_filter": {
        "fquery": {
          "query": {
            "filtered": {
              "query": {
                "query_string": {
                  "query": "*"
                }
              },
              "filter": {
                "bool": {
                  "must": [
                    {
                      "match_all": {}
                    }
                  ]
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}'

支持很多的语法，可以随意的query查询，你想要的组合数据。

还可以多条件查询

其中遇到了一个问题，kibana3 时间貌似是UTC的，图表显示的时候，总是差距8个小时，需要调整源码，改成北京时间。

其实对我来说，我还是更喜欢用mongodb，他的bjson，让我爽到天，哈 ！ 要是量大的话，用mongodb的分片，elasticsearch的dsl语法，还是让我有些看不下去。 我这里正在做通知平台，以前都是把数据放在mongodb，然后用各种图表展示。  我发现kibana很绚丽，就在研究kibana的一些个特性， 他只是为elasticsearch存在的。 所以大家也不要在尝试改掉kibana，直接把数据插入到elasticsearch，然后通过kibana显示就行了。