Kibana 是用于在 Elasticsearch 中可视化数据的强大工具。从那篇文章中，我们可以对 Kibana 有一个初步的了解。在今天的文章中，我来通过一个实操来展示如何使用 Kibana。希望针对那些还没有使用过 Kibana 的开发者来说有所启迪。
这是一个共有三篇文章的系列教程：
Kibana
Kibana 是你进入 Elastic Stack 的窗口。 Kibana 使你能够：
- 分析和可视化你的数据。搜索隐藏的见解，编制图表仪表板，仪表、地图和其他可视化显示您发现的内容，并与他人分享。
- 搜索、观察和保护你的数据。向你的应用或网站添加搜索框，分析日志，指标，并发现安全漏洞。
- 管理、监控和保护 Elastic Stack。管理您的索引和摄入管道，监控 Elastic Stack 集群的运行状况，并控制哪些用户可以访问哪些特征和数据。
在今天的练习中，你将学习如何在 Kibana 中探索数据，如何使用 Kibana 创建可视化镜头，并将它们组合在仪表板中。你将使用 Kibana 的示例数据集。一个数据集描述了过去 10 天的航班信息。第二个数据集代表电子商务平台的订单。你将使用不同的 Kibana可视化来探索数据。你将深入了解运营商的典型延误等主题，以及票价波动。
在今天的练习中，我们将使用最新的 Elastic Stack 7.17 来进行展示。针对之前的版本，界面可能有所不同，但是很多操作基本是一样的。
准备工作
安装 Elasticsearch 及 Kibana
你可以参考文章 “Elastic：开发者上手指南” 里的如下文章：
- 如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上进行安装 Elasticsearch
- Kibana：如何在 Linux，MacOS 及 Windows上安装 Elastic 栈中的 Kibana
来安装好自己的 Elasticsearch 及 Kibana。
安装示例数据集
许多开发者可能已经知道，Kibana 自带有3个数据集。我们可以按照如下的步骤来进行安装：
这样我们就把 Kibana 自带的三个数据集摄入到 Elasticsearch 中。上面的操作把数据加载到 Elasticsearch 中，并分别创建它们的 index patterns 也就是它们的索引模式。
我们可以在 Stack Management 中的 Index patterns 进行查看。如果大家对 Index patterns 还不是很了解的话，请阅读我之前的文章 “如何开始使用 Kibana”。 在上面加载的过程中，它同时也为它们生成了可视化，仪表板及 Canvas workpads。
如果我们打开 Kibana 的菜单，我们可以看到 Kibana 截止目前它分为如下的几个功能模块：
- Analytics， 在这里，你可以找到工具来分析及可视化数据
- Enterprise Search，Observability 及 Security，这是 Elastic 的三大解决方案的地方
- Management，用来管理你的部署
在接下来的展示中，我们将主要来展示 Analytics 部分：
可视化数据
在 Kibana 中，最容易可视化你的数据的工具就是使用 Lens。在我之前的文章 “Kibana Lens 入门” 有一些介绍。首先让我们来对 flight 数据来进行可视化。此数据包含有关过去几周的一些（虚构）航班的信息。 在在本节结束时，你将创建一个仪表板，其中显示：
- 航班数量
- 每个运营商的延误次数，以垂直条形图表示
- 包含每天延误次数的日期直方图，按延误类型细分
- 每个运营商包含几个指标的表格
Lens 介绍
我们首先选择位于 Analytics 下的 Dashboard：
如上所示整个区域被分为几大块。就像在其它的 Analytics 工具中的一样，最重要的是选择索引模式以及相应的时间范围。否则我们可能什么数据都没有。针对我们的情况，我们选择 kibana_sample_data_flights 索引模式以及过去7天的数据。
我们可以查看左边的字段。在它们的左边含有一个图标，它代表数据的不同类型。比如上面的 # 代表的是一个数值类型，而 t 则代表是一个 text 数据类型。我们点击其中的一个字段：
我们可以看到该字段各个值的分布情况。这样可以对一些字段做快速的分析。你可以挑一些你喜欢的字段来进行展示以熟悉这个功能。 接下来，我们通过拖拽的方式来把一些字段拖到工作区：
我们可以使用如上所示的橡皮擦来清除当前工作区的可视化。当然，我们也可以直接把字段拖到 Horizontal axis 的位置，比如：
通过点击 Add or drag-and-drop a field 来进行配置：
从上面，我们可以看出来不同的可视化图。我们甚至可以点击如上所示的 dropdown 框来选择不同的可视化：
如上所示，我们可以轻松地得到一个表格。
指标可视化
最基本的可视化就是指标可视化。它简单地显示一个数值。让我们来创建一个指标可视化：
我们首先拖拽 Records。它代表数据集在当前的时间范围里的文档数。点击 Count of records：
我们在上面修改 Display name 为 Flights。点击 Save an return：
这样我们就得到了我们的第一个可视化。它是一个指标可视化，是不非常简单啊？让我们为我们的 Dashboard 添加更多的可视化。
Bar chart
我们点击上面 Create visualiztion。我们将用 bar chart 来可视化每个航班的晚点时间状况：
和上面的方法一样，我们拖拽 Records 到工作区。我们点击 Add filter：
当我们点击万 Save 后，我们发现：
现在的数据变少了，这个是因为我们使用了 filter 的缘故。我们接下来配置 Horizontal axis。点击上面的 timestamp：
这样我们就得出了以每个航空公司统计的文档数。点击上面的 Save and return 按钮：
这样我们就得到了我们的第二个可视化图。
Stacked bar chart
Stacked 意味着叠加到一起。 Stacked bar chart 允许你按类别分解条形图中的条形。 让我们建立一个叠加条形图，显示一段时间内的航班数量，按延误类型细分。
1）当你想要创建新的 Lens 可视化时，你不必从头开始。 这也是可以克隆现有的可视化并对其进行编辑。 点击一个之前创建的指标可视化右上角的齿轮。 这将打开面板选项对话框：
这样，我们就得到了一个一模一样的指标可视化图：
我们接着来编辑这个可视化图。点击 Edit lens：
我们选择被建议的那个可视化图：
接下来，我们定制 timestamp 的时间间隔。点击 timestamp：
点击上面的 Save an return。这样，我们就得到了我们的第三个可视化图。
Table
数据表以类似网格的行和列格式显示信息。 让我们创建一个显示每个航空公司的各种指标，例如平均票价。事实上，在我们上面的例子中，我们已经展示了如何创建一个表格。
在上面的 Dashboard 中，我们点击 Create visualization 来添加另外一个 Lens 的可视化图：
点击上面的 Save and return。这样我们就生成了我们的第四个可视化图：
我们可以点击上面的 Save 按钮来保存我们目前已经生成的 Dashboard：
这样我们就创建了第一个仪表盘。
我会在接下来的文章 “Kibana：Kibana 入门 （二）”，介绍更多制作可视化的方法。
更多关于 Kibana 的介绍，请参阅专栏 “Kibana”。
