Golang操作elasticsearch
ztj100 2025-01-11 18:53 17 浏览 0 评论
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。
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