Kibana 查询语言（KQL）可以过滤和搜索大量数据集。尽管在查询非 Elasticsearch 源和复杂性方面存在局限性，KQL 提供了各种解决方法并补充了 Kibana 功能，例如可视化和仪表板
KQL 是一个强大的工具用于在 Kibana 中过滤和搜索大型数据集的语言。它提供了广泛的运算符和函数，允许用户将搜索结果缩小到特定字段、值或模式。例如，用户可以使用以下 KQL 查询来查找“消息”字段中包含术语“错误”的所有文档：
message:"error"KQL 还可以用于组合多个搜索词和运算符以创建更复杂的查询。例如，以下 KQL 查询将查找“消息”字段中包含术语“错误”且在特定日期之后创建的所有文档：
message:"error" AND timestamp:>2020-01-01KQL 是一种强大的语言，但它确实有一些局限性。一项限制是 KQL 只能用于查询存储在 Elasticsearch 中的数据。这意味着，如果您的数据存储在其他来源（例如关系数据库或 NoSQL 数据库）中，您将需要使用不同的工具来查询该数据。
KQL 的另一个限制是它学习起来可能很复杂。该语言具有广泛的运算符和函数，并且很难记住所有它们。但是，有许多资源可以帮助您学习 KQL，例如 Kibana 文档和在线教程。
KQL 可以与其他 Kibana 功能（例如可视化和仪表板）结合使用，以提供更深入的数据洞察。例如，您可以使用 KQL 查询来筛选可视化效果，以仅显示与您的分析相关的数据。您还可以使用 KQL 查询创建一个仪表板，显示相同数据的多个可视化效果，每个可视化效果都经过筛选以显示数据的不同方面。
通过将 KQL 与其他 Kibana 功能相结合，您可以创建强大的可视化效果和仪表板，帮助您快速轻松地识别数据中的趋势和模式。
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