简介

开源的 Elasticsearch 是目前全文搜索引擎的首选，很多日志都是放到elasticsearch里面，然后再根据具体的需求进行分析。

目前我们的运维系统是使用golang开发的，需要定时到elasticsearch取数据分析。

官方有一套自己的SDK：
github.com/elastic/go-elasticsearch ，但是好像用的人不是很多，更多用的是：
github.com/olivere/elastic

支持版本

不同版本的ES对应的API也是不一样，因此api地址也是不一样，在包地址后面加上对应的版本号就可以调用到对应的版本了。

例如：elasticsearch 6 的对应 SDK 就是
github.com/olivere/elastic/v6

例子

一个获取系统日志的例子

package main

import (
    "context"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "time"

    "github.com/olivere/elastic"
)

// Message 系统日志
type Message struct {
    Host      string    `json:"host"`
    Message   string    `json:"message"`
    Facility  string    `json:"facility"`
    Severity  string    `json:"severity"`
    TimeStamp time.Time `json:"@timestamp"`
}

func main() {
    endTime := time.Now()
    startTime := endTime.Add(-10 * time.Minute)
    // 设置地址和验证 ， 默认 会自动去查找集群的所有可用节点，如果使用代理，代理到内网就有可能出现访问不同，需要加上参数 elastic.SetSniff(false)
    client, err := elastic.NewClient(elastic.SetURL("http://192.168.100.1:9200", "http://192.168.100.2:9200", "http://192.168.100.3:9200"), elastic.SetBasicAuth("XXXXX", "XXXXX"))
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    query := elastic.NewBoolQuery()
    // 过滤facility字段中 包含kern的
    query.Must(elastic.NewQueryStringQuery("facility:kern"))
    // 查找时间范围
    query.Must(elastic.NewRangeQuery("@timestamp").Gte(startTime).Lt(endTime))
    // Search指定索引，可以使用通配符
    result, err := client.Search("rsyslog*").Query(query).Sort("@timestamp", true).Size(100).Do(context.Background())
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(result.Hits.TotalHits)
    total := result.Hits.TotalHits
    // messages := make([]*Message, total)
    var count int64
    var index int64
    for (count-1)*100 < total {
        for _, value := range result.Hits.Hits {
            if index >= total {
                continue
            }
            var doc *Message
            json.Unmarshal(*value.Source, &doc)
            index++
            fmt.Println("第", index, "条:", doc.TimeStamp.Format("2006-01-02 15:04:05"), doc.Host, doc.Facility, doc.Severity, doc.Message)
        }
        count++
    }
    return
}

有时候我们呢要的是直接同统计结果，这时候就需要使用聚合查询

package main

import (
    "context"
    "time"

    "github.com/olivere/elastic"
)

// MessageCount 系统统计
type MessageCount struct {
    Host  string `json:"host"`
    Count int64  `json:"count"`
}

func main() {
    endTime := time.Now()
    startTime := endTime.Add(-10 * time.Minute)
    // 设置地址和验证 ， 默认 会自动去查找集群的所有可用节点，如果使用代理，代理到内网就有可能出现访问不同，需要加上参数 elastic.SetSniff(false)
    client, err := elastic.NewClient(elastic.SetURL("http://192.168.100.1:9200", "http://192.168.100.2:9200", "http://192.168.100.3:9200"), elastic.SetBasicAuth("XXXXX", "XXXXX"))
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    query := elastic.NewBoolQuery()
    // 过滤facility字段中 包含kern的
    query.Must(elastic.NewQueryStringQuery("facility:kern"))
    // 查找时间范围
    query.Must(elastic.NewRangeQuery("@timestamp").Gte(startTime).Lt(endTime))

    aggs := elastic.NewTermsAggregation().Field("host")
    // Search指定索引，可以使用通配符
    result, err := client.Search("rsyslog-*").Query(query).Aggregation("host", aggs).Sort("@timestamp", true).Size(0).Do(context.Background())
    agg, found := result.Aggregations.Terms("host")
    if !found {
        return
    }
    var messageCounts []MessageCount
    // 遍历桶数据
    for _, bucket := range agg.Buckets {
        // 每一个桶都有一个key值，其实就是分组的值，可以理解为SQL的group by值
        // bucketValue := bucket.Key
        // 打印结果， 默认桶聚合查询，都是统计文档总数
        // fmt.Printf("bucket = %q 文档总数 = %d\n", bucketValue, bucket.DocCount)
        messageCounts = append(messageCounts, MessageCount{
            Host:  bucket.Key.(string),
            Count: bucket.DocCount,
        })
    }
    return
}

总结

Elasticsearch查询还是非常快，操作起来也不难。