Elasticsearch：使用 runtime fields 探索你的数据
考虑要提取字段的大量日志数据。 为数据建立索引非常耗时，并且会占用大量磁盘空间，而你只想探索数据结构而无需预先提交 schema。
你知道你的日志数据包含你要提取的特定字段。 在这种情况下，我们要关注 @timestamp 和消息字段。 通过使用运行时字段（runtime fields），你可以定义脚本来计算这些字段在搜索时的值。
定义索引字段作为起点
你可以从一个简单的示例开始，将 @timestamp 和 message 字段作为索引字段添加到 my-index-000001 映射中。 为了保持灵活性，使用 wildcard 作为消息的字段类型：
PUT /my-index-000001/
{
"mappings": {
"properties": {
"@timestamp": {
"format": "strict_date_optional_time||epoch_second",
"type": "date"
},
"message": {
"type": "wildcard"
}
}
}
}在上面，我们有意使用 wildcard 字段来定义 message。这样它非常节省存储空间，并且会提高写入文档的速度。
摄取一些数据
映射完要检索的字段后，将日志数据中的几条记录索引到 Elasticsearch 中。 以下请求使用 _bulk API 将原始日志数据索引到 my-index-000001。 你可以使用一个小样本来试验运行时字段，而不是索引所有日志数据。
最终文档不是有效的 Apache 日志格式，但我们可以在脚本中考虑到这种情况。
POST /my-index-000001/_bulk?refresh
{"index":{}}
{"timestamp":"2020-04-30T14:30:17-05:00","message":"40.135.0.0 - - [30/Apr/2020:14:30:17 -0500] \"GET /images/hm_bg.jpg HTTP/1.0\" 200 24736"}
{"index":{}}
{"timestamp":"2020-04-30T14:30:53-05:00","message":"232.0.0.0 - - [30/Apr/2020:14:30:53 -0500] \"GET /images/hm_bg.jpg HTTP/1.0\" 200 24736"}
{"index":{}}
{"timestamp":"2020-04-30T14:31:12-05:00","message":"26.1.0.0 - - [30/Apr/2020:14:31:12 -0500] \"GET /images/hm_bg.jpg HTTP/1.0\" 200 24736"}
{"index":{}}
{"timestamp":"2020-04-30T14:31:19-05:00","message":"247.37.0.0 - - [30/Apr/2020:14:31:19 -0500] \"GET /french/splash_inet.html HTTP/1.0\" 200 3781"}
{"index":{}}
{"timestamp":"2020-04-30T14:31:22-05:00","message":"247.37.0.0 - - [30/Apr/2020:14:31:22 -0500] \"GET /images/hm_nbg.jpg HTTP/1.0\" 304 0"}
{"index":{}}
{"timestamp":"2020-04-30T14:31:27-05:00","message":"252.0.0.0 - - [30/Apr/2020:14:31:27 -0500] \"GET /images/hm_bg.jpg HTTP/1.0\" 200 24736"}
{"index":{}}
{"timestamp":"2020-04-30T14:31:28-05:00","message":"not a valid apache log"}此时，你可以查看 Elasticsearch 如何存储你的原始数据。
GET my-index-000001该映射包含两个字段：@timestamp 和 message。
{
"my-index-000001": {
"aliases": {},
"mappings": {
"properties": {
"@timestamp": {
"type": "date",
"format": "strict_date_optional_time||epoch_second"
},
"message": {
"type": "wildcard"
},
"timestamp": {
"type": "date"
}
}
},
"settings": {
"index": {
"routing": {
"allocation": {
"include": {
"_tier_preference": "data_content"
}
}
},
"number_of_shards": "1",
"provided_name": "my-index-000001",
"creation_date": "1672032735783",
"number_of_replicas": "1",
"uuid": "X1cBJOl3TFKd6v0oeTRlng",
"version": {
"created": "8050399"
}
}
}
}
}使用 grok 模式定义运行时字段
如果要检索包含 clientip 的结果，可以将该字段添加为映射中的运行时字段。 以下运行时脚本定义了一个 grok 模式，该模式从文档中的单个文本字段中提取结构化字段。 grok 模式就像支持可以重用的别名表达式的正则表达式。
该脚本匹配 %{COMMONAPACHELOG} 日志模式，该模式了解 Apache 日志的结构。 如果模式匹配 (clientip != null)，脚本将发出匹配 IP 地址的值。 如果模式不匹配，脚本只会返回字段值而不会崩溃。
PUT my-index-000001/_mappings
{
"runtime": {
"http.client_ip": {
"type": "ip",
"script": """
String clientip=grok('%{COMMONAPACHELOG}').extract(doc["message"].value)?.clientip;
if (clientip != null) emit(clientip);
"""
}
}
}我们可以为已经存在的索引动态地添加一个新的字段。特别值得指出的是上面的 ?. 操作符。我们可以参阅链接来进一步阅读。它的意思是对一个 null 对象使用 ?. 操作符会返回 null，而不会使得脚本崩溃。上面的 if 检查，此条件可确保脚本不会崩溃，即使 message 的模式不匹配也是如此。
这样，我们可以针对索引进行搜索，比如：
GET my-index-000001/_search?filter_path=**.hits
{
"query": {
"match": {
"http.client_ip": "40.135.0.0"
}
}
}上面的 runtime 字段 http.client_ip 在查询时动态生成，并使得我们可以对它进行搜索：
{
"hits": {
"hits": [
{
"_index": "my-index-000001",
"_id": "Zn7rTIUBIjh__4nuBm2T",
"_score": 1,
"_source": {
"timestamp": "2020-04-30T14:30:17-05:00",
"message": """40.135.0.0 - - [30/Apr/2020:14:30:17 -0500] "GET /images/hm_bg.jpg HTTP/1.0" 200 24736"""
}
}
]
}
}在上面，我们在 mapping 中定义 runtime fields。在实际的使用中，我们也可以在搜索的时候定义。你可以在搜索请求的上下文中定义相同的运行时字段。 运行时定义和脚本与之前在索引映射中定义的完全相同。 只需将该定义复制到 runtime_mappings 部分下的搜索请求中，并包含与运行时字段匹配的查询。 此查询返回的结果与你在索引映射中为 http.clientip 运行时字段定义搜索查询时返回的结果相同，但仅在此特定搜索的上下文中：
GET my-index-000001/_search?filter_path=**.hits
{
"runtime_mappings": {
"http.clientip": {
"type": "ip",
"script": """
String clientip=grok('%{COMMONAPACHELOG}').extract(doc["message"].value)?.clientip;
if (clientip != null) emit(clientip);
"""
}
},
"query": {
"match": {
"http.clientip": "40.135.0.0"
}
},
"fields" : ["http.clientip"]
}上面的搜索返回结果：
{
"hits": {
"hits": [
{
"_index": "my-index-000001",
"_id": "Zn7rTIUBIjh__4nuBm2T",
"_score": 1,
"_source": {
"timestamp": "2020-04-30T14:30:17-05:00",
"message": """40.135.0.0 - - [30/Apr/2020:14:30:17 -0500] "GET /images/hm_bg.jpg HTTP/1.0" 200 24736"""
},
"fields": {
"http.clientip": [
"40.135.0.0"
]
}
}
]
}
}定义复合运行时字段
你还可以定义复合（composite）运行时字段以从单个脚本发出多个字段。 你可以定义一组类型化的子字段并发出值映射。 在搜索时，每个子字段在地图中检索与其名称关联的值。 这意味着你只需指定一次 grok 模式并可以返回多个值：
PUT my-index-000001/_mappings
{
"runtime": {
"http": {
"type": "composite",
"script": "emit(grok(\"%{COMMONAPACHELOG}\").extract(doc[\"message\"].value))",
"fields": {
"clientip": {
"type": "ip"
},
"verb": {
"type": "keyword"
},
"response": {
"type": "long"
}
}
}
}
}搜索一个特定的 IP 地址
使用 http.clientip 运行时字段，你可以定义一个简单的查询来运行对特定 IP 地址的搜索并返回所有相关字段。
GET my-index-000001/_search?filter_path=**.hits
{
"query": {
"match": {
"http.clientip": "40.135.0.0"
}
},
"fields" : ["*"]
}上面的 API 返回以下结果。 因为 http 是复合运行时字段，所以响应包括字段下的每个子字段，包括任何与查询匹配的关联值。 无需提前构建数据结构，你就可以以有意义的方式搜索和探索数据，以试验并确定要索引的字段。
{
"hits": {
"hits": [
{
"_index": "my-index-000001",
"_id": "Zn7rTIUBIjh__4nuBm2T",
"_score": 1,
"_source": {
"timestamp": "2020-04-30T14:30:17-05:00",
"message": """40.135.0.0 - - [30/Apr/2020:14:30:17 -0500] "GET /images/hm_bg.jpg HTTP/1.0" 200 24736"""
},
"fields": {
"http.verb": [
"GET"
],
"http.clientip": [
"40.135.0.0"
],
"http.response": [
200
],
"message": [
"""40.135.0.0 - - [30/Apr/2020:14:30:17 -0500] "GET /images/hm_bg.jpg HTTP/1.0" 200 24736"""
],
"http.client_ip": [
"40.135.0.0"
],
"timestamp": [
"2020-04-30T19:30:17.000Z"
]
}
}
]
}
}另外，还记得脚本中的 if 语句吗？
if (clientip != null) emit(clientip);如果脚本不包含此条件，则查询将在任何与模式不匹配的分片上失败。 通过包含此条件，查询会跳过与 grok 模式不匹配的数据。
搜索特定范围内的文档
你还可以运行对时间戳字段进行操作的范围查询。 以下查询返回时间戳大于或等于 2020-04-30T14:31:27-05:00 的任何文档：
GET my-index-000001/_search?filter_path=**.hits
{
"query": {
"range": {
"timestamp": {
"gte": "2020-04-30T14:31:27-05:00"
}
}
}
}响应包括日志格式不匹配但时间戳在定义范围内的文档。
使用 dissect 模式定义运行时字段
如果你不需要正则表达式的强大功能，你可以使用解剖模式而不是 grok 模式。 解剖模式匹配固定的分隔符，但通常比 grok 更快。
你可以使用 dissect 来获得与使用 grok 模式解析 Apache 日志相同的结果。 你不匹配日志模式，而是包括要丢弃的字符串部分。 特别注意要丢弃的字符串部分将有助于构建成功的解析模式。
PUT my-index-000001/_mappings
{
"runtime": {
"http.client.ip": {
"type": "ip",
"script": """
String clientip=dissect('%{clientip} %{ident} %{auth} [%{@timestamp}] "%{verb} %{request} HTTP/%{httpversion}" %{status} %{size}').extract(doc["message"].value)?.clientip;
if (clientip != null) emit(clientip);
"""
}
}
}同样，你可以定义一个解析模式来提取 HTTP 响应代码：
PUT my-index-000001/_mappings
{
"runtime": {
"http.responses": {
"type": "long",
"script": """
String response=dissect('%{clientip} %{ident} %{auth} [%{@timestamp}] "%{verb} %{request} HTTP/%{httpversion}" %{response} %{size}').extract(doc["message"].value)?.response;
if (response != null) emit(Integer.parseInt(response));
"""
}
}
}然后，你可以运行查询以使用 http.responses 运行时字段检索特定的 HTTP 响应。 使用 _search 请求的 fields 参数来指示你要检索的字段：
GET my-index-000001/_search?filter_path=**.hits
{
"query": {
"match": {
"http.responses": "304"
}
},
"fields" : ["http.client_ip","timestamp","http.verb"]
}响应包括单个文档，其中 HTTP 响应为 304：
{
"hits": {
"hits": [
{
"_index": "my-index-000001",
"_id": "an7rTIUBIjh__4nuBm2T",
"_score": 1,
"_source": {
"timestamp": "2020-04-30T14:31:22-05:00",
"message": """247.37.0.0 - - [30/Apr/2020:14:31:22 -0500] "GET /images/hm_nbg.jpg HTTP/1.0" 304 0"""
},
"fields": {
"http.verb": [
"GET"
],
"http.client_ip": [
"247.37.0.0"
],
"timestamp": [
"2020-04-30T19:31:22.000Z"
]
}
}
]
}
}