Kibana クエリ言語 - KQL

Kibana Query Language (KQL) を使用すると、膨大なデータセットのフィルタリングと検索が可能になります。非 Elasticsearch ソースのクエリや複雑さには制限があるにもかかわらず、KQL はさまざまな回避策を提供し、視覚化やダッシュボードなどの Kibana 機能を補完します

KQL を Kibana で大規模なデータセットのフィルタリングや検索にどのように使用できますか?

KQL は強力な機能ですKibana で大規模なデータセットをフィルタリングおよび検索するための言語。これは、ユーザーが検索結果を特定のフィールド、値、またはパターンに絞り込むことを可能にする幅広い演算子と関数を提供します。たとえば、ユーザーは次の KQL クエリを使用して、「メッセージ」フィールドに「エラー」という用語を含むすべてのドキュメントを検索できます。

KQL を使用して、複数の検索語と演算子を組み合わせて、より複雑なクエリを作成することもできます。たとえば、次の KQL クエリでは、「メッセージ」フィールドに「エラー」という用語が含まれ、特定の日付以降に作成されたすべてのドキュメントが検索されます。

KQL は強力な言語ですが、いくつかの制限があります。 1 つの制限は、KQL は Elasticsearch に保存されているデータのクエリにのみ使用できることです。これは、リレーショナル データベースや NoSQL データベースなどの他のソースにデータが保存されている場合、そのデータをクエリするには別のツールを使用する必要があることを意味します。

KQL のもう 1 つの制限は、学習が複雑になる可能性があることです。この言語には幅広い演算子と関数があり、それらをすべて覚えるのは難しい場合があります。ただし、Kibana ドキュメントやオンライン チュートリアルなど、KQL の学習に役立つリソースが多数あります。

KQL を視覚化やダッシュボードなどの他の Kibana 機能と組み合わせて、データに対するより深い洞察を提供するにはどうすればよいですか?

KQL は、視覚化やダッシュボードなどの他の Kibana 機能と組み合わせて、データに対するより深い洞察を提供できます。たとえば、KQL クエリを使用してビジュアライゼーションをフィルター処理し、分析に関連するデータのみを表示できます。また、KQL クエリを使用して、同じデータの複数の視覚化を表示するダッシュボードを作成し、それぞれをフィルター処理してデータの異なる側面を表示することもできます。

KQL を他の Kibana 機能と組み合わせることで、強力な視覚化とダッシュボードを作成できます。データの傾向とパターンを迅速かつ簡単に特定するのに役立ちます。

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