前文回顾：
两篇文章介绍了 Elasticsearch 是什么，以及怎么搭建 Elasticsearch，并介绍了简单的一些查看 Elasticsearch 信息的 API，但是并没有讲解怎么往 Elasticsearch 中写入数据或者怎么存储/查询数据。是因为考虑到通过 UI 操作对刚开始学习 Elasticsearch 更加友好。所以，如何安装 Kibana 以及如何通过 Kibana 写入、查询数据将是本文的重点。
Kibana 安装
这里还是采用 Docker 方式安装 Kibana，其实很简单，只需要如下简单命令：
version: '2' services: kibana: image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.6.1 environment: ELASTICSEARCH_HOSTS: http://elasticsearch.example.org # 这里配置ES地址。
之前讲过，Kibana 只是为了更友好的从 ES 查询、分析数据。前提还是要连接上 ES。所以，你可以使用如下 Docker Compose 编排文件，同时安装 ES 和 Kibana：
docker-compose.yml 文件：
version: '2.2' services: es01: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.6.1 container_name: es01 environment: - node.name=es01 - discovery.type=single-node - cluster.name=es-docker - bootstrap.memory_lock=true ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 volumes: - data01:/usr/share/elasticsearch/data ports: - 9200:9200 networks: - elastic kibana: image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.6.1 ports: - 5601:5601 environment: ELASTICSEARCH_HOSTS: http://es01:9200 # 这里配置ES地址。 networks: - elastic volumes: data01: driver: local networks: elastic: driver: bridge
通过 docker-compose 启动：
docker-compose up -d
启动完成之后可以访问 http://localhost:5601/:
Kibana UI
从图中左侧可以看到， Kibana 提供了很多功能，包括 Dashboard 面板、Dev Tools 开发工具（可以在里面使用QSL语句进行数据实验）、 APM 应用性能监控系统、Logs 日志、Metrics 指标分析、以及新兴的 Machine Learning 机器学习。
我们先从 Dev Tools 工具讲起，也是我们平时使用较多的一个工具, 该工具提供了语法提示，以及快速执行查询的便捷操作：
Dev Tools
如上图，往 hello 索引中写入了一条数据，再从索引中查询出数据。关于 QSL 语法可以查看官方的文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.6/rest-apis.html
接下来讲讲 Kibana 对 ES 的监控功能，目的是为了监控 Kibana 所连接的 ES 集群的健康状态：
monitoring
可以从该面板中查看当前 ES 集群健康总览、当前节点数量以及每个节点资源消耗情况、当前集群 ES 索引情况：
overview
es overview
总结
本文介绍了如何安装 Kibana 以及如何通过 Kibana 写入、查询数据，同时介绍了 Kiabna 常用强大的界面功能。
