[웹] ElasticSearch query 예제
ElasticSearch 쿼리 날리는 법 / aggregation 사용법 / 예제 / 복잡한 쿼리 / 몽고 db 의 aggregation 과 ElasticSearch 의 차이점
참고로 index 를 정확히 적어야 한다. * 등은 먹히지 않는다.
"term" 또는 "field" 를 사용해서 filter 를 적용할 수 있다.
term : Term Query
"field" 는 명시한 field 만 결과로 보여준다. field 로 filtered 된 녀석은 [](array) 로 표시된다. 예를 들면
의 값이 "fields" : ["host"] 를 지정하면
으로 결과가 넘어온다.
query.match
GET _search
{
"from":0,
"size":50,
"query": {
"match" : {
"host" : "new-ats-edge01"
}
}
}
주의할 점은 전혀 관계없는 결과가 나올 수도 있다. 정확도가 낮은 녀석은 아예 원하는 검색내용이 없는 경우도 있다. fuzziness 를 조절하면 괜찮을 수도 있다.
default 는 query_then_fetch
grouping, terms
my_aggregate 이란 이름으로 aggregations 을 하는데, event_timestamp field 로 grouping 한 결과를 보여줘라
my_aggregate 이란 이름으로 aggregations 을 하는데, event_timestamp field 의 범위가 from 부터 to 까지이다.
Range Aggregation
my_aggregate 이란 이름으로 aggregations 을 하는데, event_timestamp field 의 범위가 from 부터 to 까지이다. 그리고 각각의 range 의 개수(value_count) 를 구해라
aggs_stats 로 aggregation 한다. event_timestamp 로 grouping 한 결과를 보여줘라.
aggs_stats 라는 이름으로 aggregation 한다. event_timestamp 라는 이름의 field 를 date histogram 한다. interval(간격) 은 day 이다. 그리고 doc 0 인 녀석도 보여줘라(Date Histogram Aggregation)
Host 가 localhost.com 인 녀석들을 1분 단위 시간으로 묶어서(grouping) 해서 보여줘라
event_timestamp 의 field 를 interval 을 1분(1m) 으로 해서 grouping 하고, 그 결과에서 auditLogTrailer.messages.severity 가 CRITICAL 인 녀석을 찾아라
Host 가 localhost.com 인 녀석들 중에서 auditLogTrailer.messages.severity 이 CRITICAL 인 녀석을 가져온다. 그리고
range 범위의 data 를 가져와서 1분단위로 grouping 한다.
Host 가 localhost.com 이고, event_timestamp 의 range 가 from ~ to 인 녀석에서 CRITICAL 인 녀석을 query 해서 찾는다.
여기서 나온 결과를 event_timestamp 의 간격을 1분으로 grouping 한다.
Post filter
빨간색 이면서 gucci 인 녀석을 query 할 때
Host 가 localhost.com 이면서 event timestamp 의 range 가 from 부터 to 인 을 가져온다. 이 녀석을 가지고 2개의 aggregation 을 수행한다.(activity_timeline, severity)
activity_timeline 은
event_timestamp 을 1m(1분) 간격으로 묶고, 그 묶은 각각의 결과내에서 severity 별로 다시 묶는다.(aggregation)
severity 는
severity 별로 grouping 을 한다.
특정 필드만 가져와라(Fields)
fields 와 비슷하지만, wildcard 가 가능하다. 그리고 leaf node 가 아니라도 된다.
filter 적용(exists, Missing Filter)
특정필드만 가져오고, 거기서 특정 조건에 맞는 녀석을 가져와라
특정 field 에 대해 비슷한 text (like_text) 가 있으면 가져와라.
주의할 점은 fuzzy_like_this 는 text field 여야 한다. numeric field 라면 Exception 이 발생한다.
uniqueId 가 "248cF1AmidgVjcxc8BAcAcAc" 인 녀석을 찾고, 그중 1개만 돌려줘라
severity 가 CRITICAL 인 녀석들을 event_timestamp 로 grouping 하고, 그중 가장 최근녀석 1개를 가져와라.
event_timestamp 로 정렬하고, 그중 CRITICAL 가져와라. 가져올 때 field 는 [...] 만 가져와라
data 의 date range 를 정하고 그 것들을 ascending order 로 정렬한다.
이 값들을 aggs 하고, 이렇게 나온 결과부분중에 일정 field 만 가져온다.
aggregation 한 결과에 대한 다른 field 로 같이 뽑고 싶을 때는 top_hits 를 이용하면 된다.
auditLogTrailer.messages 라는 field 가 있는 녀석만 보여줘라.(Exists Filter)
multi_match 와 phrase_prefix
이 경우에 시작부분 부터 matching 이 맞는 경우만 결과로 return 한다. 만약 "abc.de.fg.com" 이라는 string 이 tokenizer 를 해도 "abc.de.fg.com" 인 경우에 fg 로 검색을 한다면, phrase_prefix 는 아무것도 return 해 주지 않는다.
이 경우 wildcard 나 regex 를 쓰는 것이 나은 듯 하다.
filter 와 wildcard query 사용
index, index type
일단 query 를 위해서 간략한 용어는 익히고 가자. ElasticSearch 에서는 index 가 database 이고 type(index type) 이 table 의 역할을 한다.query 를 날릴 때 사용할 tool
기본툴(embedded tool)
gist(gist)
web page 에서 ElasticSearch 로 query 를 직접 작성해서 날릴 수 있다. 개인적으로 애용한다. query 를 여러개 적어놓고, 선택해서 실행하게 되어 있으며, 이전에 날린 query 의 history 도 볼 수 있다.Sense
Elastic HQ(http://www.elastichq.org/)
이녀석은 database 의 구조 파악을 할 때 좋다. 일반적인 DB client 를 생각하면 좋을 듯 하다.Tokenizer test
http://localhost:9200/logstash-2015.04.26/
GET _analyze?analyzer=standard&field=requestHeaders.Host&text=test.com
참고로 index 를 정확히 적어야 한다. * 등은 먹히지 않는다.
Java 에서 ElasticSearch 사용
query 예제
결과 size
query 의 결과는 기본적으로 size 가 10 이기 때문에 더 많은 결과를 보려면 큰 숫자를 넣던지 search_type 을 scan 으로 사용하라고 한다. 아래를 참고하자."term" 또는 "field" 를 사용해서 filter 를 적용할 수 있다.
term : Term Query
GET _search
{
"size" : 5,
"query": {
"term": {
"ip":"10.10.224.6"
}
}
}"field" 는 명시한 field 만 결과로 보여준다. field 로 filtered 된 녀석은 [](array) 로 표시된다. 예를 들면
"host": "daum.net"
의 값이 "fields" : ["host"] 를 지정하면
"host": ["daum.net"]
으로 결과가 넘어온다.
GET _search
{
"from":0,
"size":50,
"sort":{"_score":{"order":"desc"}},
"fields":["@version"],
"explain":true
}query.match
GET _search
{
"from":0,
"size":50,
"query": {
"match" : {
"host" : "new-ats-edge01"
}
}
}
query.fuzzy
fuzzy 는 결과를 Levenshtein distance 순으로 순서를 매겨서 return 해준다.주의할 점은 전혀 관계없는 결과가 나올 수도 있다. 정확도가 낮은 녀석은 아예 원하는 검색내용이 없는 경우도 있다. fuzziness 를 조절하면 괜찮을 수도 있다.
filter 사용예제
- search - elasticsearch query dates by range - Stack Overflow : 날짜 범위에 해당하는 item 찾기
원하는 string 검색
aggregation
Mongodb 의 aggregation 과의 차이
기본적으로 aggregation 에서 query 가 설정되지 않으면 query : match_all 을 한 것으로 가정한다.mongo db 에서 aggregation 은 기본적으로 $match 를 제공한다. 그래서 match 된 녀석에서 $group, $sort 등을 진행하도록 되어 있다. 그런데 ElasticSearch 의 aggregation 은 정말 aggregation 하는 부분만 놔두고, mongodb 의 $match 등의 부분은 기존의 query 를 이용하도록 해놨다. 그러므로 만약 aggregation 의 범위를 제한하고 싶다면 query 를 이용하자.
date_histogram aggregation 에서 document 가 없는 날짜를 숫자 0 으로 채우는 방법
"min_doc_count" : 0 와 "extended_bounds"을 이용하면 된다.
"extended_bounds": {
"min": 1426498200000,
"max": 1426498560000
}
"extended_bounds": {
"min": 1426498200000,
"max": 1426498560000
}
aggregation 예제들
terms 관련 주의할 점
aggregation 의 terms 는 다르게 field 의 index 가 analyzed 라면 analyzed 된 값으로 grouping 을 한다. 일반적으로 생각하는 grouping 을 위해서는 non_analyzed 값으로 된 index 를 추가로 생성해야 한다.[ref. 4]GET /cars/transactions/_search?search_type=count
{
"aggs" : {
"colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
}
}
}
}
GET /cars/transactions/_search?search_type=count
{
"query" : {
"match_all" : {}
},
"aggs" : {
"colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
}
}
}
}default 는 query_then_fetch
GET _search?search_type=query_then_fetch
{...}GET _search?search_type=count
{
"aggregations": {
"min_price": {
"terms": {
"field": "destPort"
}
}
}
}
grouping, terms
my_aggregate 이란 이름으로 aggregations 을 하는데, event_timestamp field 로 grouping 한 결과를 보여줘라
GET _search?search_type=count
{
"aggregations": {
"my_aggregate" : {
"terms" : {
"field" : "event_timestamp"
}
}
}
}my_aggregate 이란 이름으로 aggregations 을 하는데, event_timestamp field 의 범위가 from 부터 to 까지이다.
GET _search?search_type=count
{
"aggregations": {
"my_aggregate" : {
"range":{
"field" : "event_timestamp",
"ranges": [
{"from":"2015-03-16T09:29:47.000Z",
"to": "2015-03-16T09:31:47.000Z"}
]
}
}
}
}Range Aggregation
my_aggregate 이란 이름으로 aggregations 을 하는데, event_timestamp field 의 범위가 from 부터 to 까지이다. 그리고 각각의 range 의 개수(value_count) 를 구해라
GET _search?search_type=count
{
"aggs": {
"aggs_stats" : {
"range":{
"field" : "event_timestamp",
"ranges": [
{"from":"2015-03-16T09:31:47.000Z",
"to": "2015-03-16T09:31:47.000Z"},
{"from":"2015-03-16T09:29:47.000Z",
"to": "2015-03-16T09:31:47.000Z"}
]
},
"aggs" : {
"time_count" : {
"value_count" : { "field" : "event_timestamp" }
}
}
}
}
}aggs_stats 로 aggregation 한다. event_timestamp 로 grouping 한 결과를 보여줘라.
GET _search?search_type=count
{
"aggs": {
"aggs_stats" : {
"terms":{
"field" : "event_timestamp"
}
}
}
}aggs_stats 라는 이름으로 aggregation 한다. event_timestamp 라는 이름의 field 를 date histogram 한다. interval(간격) 은 day 이다. 그리고 doc 0 인 녀석도 보여줘라(Date Histogram Aggregation)
GET _search?search_type=count
{
"aggs": {
"aggs_stats" : {
"date_histogram":{
"field" : "event_timestamp",
"interval" : "day"
"min_doc_count" : 0
}
}
}
}Host 가 localhost.com 인 녀석들을 1분 단위 시간으로 묶어서(grouping) 해서 보여줘라
GET _search?search_type=count
{
"from":0,
"size":50,
"aggs":{
"aaa" : {
"filter": {
"term": {
"Host": "localhost.com"
}
},
"aggs": {
"bbb" : {
"date_histogram":{
"field" : "event_timestamp",
"interval" : "1m"
}
}
}
}
}
}event_timestamp 의 field 를 interval 을 1분(1m) 으로 해서 grouping 하고, 그 결과에서 auditLogTrailer.messages.severity 가 CRITICAL 인 녀석을 찾아라
GET _search?search_type=count
{
"from": 0,
"size": 50,
"query": {
"match": {
"auditLogTrailer.messages.severity": "CRITICAL"
}
},
"aggs": {
"aaa": {
"date_histogram": {
"field": "event_timestamp",
"interval": "1m"
}
}
}
}GET _search?search_type=count
{
"from": 0,
"size": 50,
"query": {
"match": {
"auditLogTrailer.messages.severity": "CRITICAL"
}
},
"aggs": {
"aaa" : {
"filter": {
"term": {
"Host": "localhost.com"
}
},
"aggs": {
"bbb" : {
"date_histogram":{
"field" : "event_timestamp",
"interval" : "1m"
}
}
}
}
}
}Host 가 localhost.com 인 녀석들 중에서 auditLogTrailer.messages.severity 이 CRITICAL 인 녀석을 가져온다. 그리고
range 범위의 data 를 가져와서 1분단위로 grouping 한다.
GET _search?search_type=count
{
"from": 0,
"size": 50,
"query": {
"filtered": {
"query": {
"match": {
"auditLogTrailer.messages.severity": "CRITICAL"
}
},
"filter": {
"term": {
"Host": "localhost.com"
}
}
}
},
"aggs": {
"aaa": {
"range": {
"field": "event_timestamp",
"ranges": [
{
"from": "2015-03-16T09:30:00.000Z",
"to": "2015-03-16T09:31:00.000Z"
}
]
},
"aggs": {
"bbb": {
"date_histogram": {
"field": "event_timestamp",
"interval": "1m"
}
}
}
}
}
}
Host 가 localhost.com 이고, event_timestamp 의 range 가 from ~ to 인 녀석에서 CRITICAL 인 녀석을 query 해서 찾는다.
여기서 나온 결과를 event_timestamp 의 간격을 1분으로 grouping 한다.
GET _search?search_type=count
{
"from": 0,
"size": 50,
"query": {
"filtered": {
"query": {
"match": {
"auditLogTrailer.messages.severity": "CRITICAL"
}
},
"filter": {
"and": {
"filters": [
{
"term": {
"Host": "localhost.com"
}
},
{
"range": {
"event_timestamp": {
"from": "2015-03-16T09:30:00.000Z",
"to": "2015-03-16T09:31:00.000Z"
}
}
}
]
}
}
}
},
"aggs": {
"aaa": {
"date_histogram": {
"field": "event_timestamp",
"interval": "1m"
}
}
}
}Post filter
빨간색 이면서 gucci 인 녀석을 query 할 때
curl -XGET localhost:9200/shirts/_search -d '
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"bool": {
"must": [
{ "term": { "color": "red" }},
{ "term": { "brand": "gucci" }}
]
}
}
}
}
}Host 가 localhost.com 이면서 event timestamp 의 range 가 from 부터 to 인 을 가져온다. 이 녀석을 가지고 2개의 aggregation 을 수행한다.(activity_timeline, severity)
activity_timeline 은
event_timestamp 을 1m(1분) 간격으로 묶고, 그 묶은 각각의 결과내에서 severity 별로 다시 묶는다.(aggregation)
severity 는
severity 별로 grouping 을 한다.
GET _search?search_type=count
{
"from": 0,
"size": 50,
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"and": {
"filters": [
{
"range": {
"event_timestamp": {
"from": "2015-03-16T09:29:00.000Z",
"to": "2015-03-16T09:32:00.000Z"
}
}
}
]
}
}
}
},
"aggs": {
"activity_timeline": {
"date_histogram": {
"field": "event_timestamp",
"interval": "5m",
"min_doc_count": 0,
"extended_bounds": {
"min": 1423906200000,
"max": 1426498200000
}
},
"aggs": {
"bbb": {
"terms": {
"field": "auditLogTrailer.messages.severity"
}
}
}
},
"severity_count":{
"terms": {
"field": "auditLogTrailer.messages.severity"
}
}
}
}특정 필드만 가져와라(Fields)
GET _search
{
"from": 0,
"size": 50,
"fields": ["requestHeaders.Host", "auditLogTrailer.messages.msg",
"event_date_milliseconds","sourceIp", "auditLogTrailer.messages.severity"
],
"query" : { "match_all": {}}
}fields 와 비슷하지만, wildcard 가 가능하다. 그리고 leaf node 가 아니라도 된다.
GET _search
{
"query" : { "match_all": {}},
"partial_fields" : {
"my_data" : {
"include" : ["auditLogTrailer.*","requestHeaders", "uniqueId", "event_date_milliseconds", "sourceIp", "rawSectionH"],
"exclude" : "modsecSeverities.*"
}
}
}filter 적용(exists, Missing Filter)
GET _search
{
"from": 0,
"size": 50,
"filter": {
"exists" : { "field" : "auditLogTrailer.messages.tag" }
},
"sort": [
{
"event_date_milliseconds": {
"order": "desc"
}
}
],
"query": {
"match_all": {}
},
"partial_fields": {
"data": {
"include": [
"auditLogTrailer.messages.tag",
"auditLogTrailer.messages.severity",
"requestHeaders.Host",
"uniqueId",
"event_date_milliseconds",
"sourceIp",
"rawSectionH"
]
}
}
}
특정필드만 가져오고, 거기서 특정 조건에 맞는 녀석을 가져와라
GET _search
{
"from": 0,
"size": 50,
"fields": [
"requestHeaders.Host",
"auditLogTrailer.messages.msg",
"event_date_milliseconds",
"sourceIp",
"auditLogTrailer.messages.severity"
],
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"and": {
"filters": [
{
"term": {
"event_date_milliseconds": 1426498259000.208
}
}
]
}
}
}
}
}특정 field 에 대해 비슷한 text (like_text) 가 있으면 가져와라.
주의할 점은 fuzzy_like_this 는 text field 여야 한다. numeric field 라면 Exception 이 발생한다.
GET _search
{
"from": 0,
"size": 50,
"fields": [
"requestHeaders.Host",
"auditLogTrailer.messages.msg",
"auditLogTrailer.messages.tag",
"event_date_milliseconds",
"sourceIp",
"auditLogTrailer.messages.severity"
],
"query": {
"fuzzy_like_this": {
"fields": [
"requestHeaders.Host",
"auditLogTrailer.messages.msg",
"sourceIp",
"auditLogTrailer.messages.severity",
"auditLogTrailer.messages.tag"
],
"like_text": "xss",
"max_query_terms": 12
}
}
}uniqueId 가 "248cF1AmidgVjcxc8BAcAcAc" 인 녀석을 찾고, 그중 1개만 돌려줘라
GET _search
{
"from":0,
"size":1,
"query":{
"match":{
"uniqueId" : "248cF1AmidgVjcxc8BAcAcAc"
}
}
}GET _search?search_type=count
{
"from": 0,
"size": 50,
"query": {
"filtered": {
"query": {
"match": {
"auditLogTrailer.messages.severity": "CRITICAL"
}
},
"filter": {
"and": {
"filters": [
{
"range": {
"event_timestamp": {
"from": "2015-03-16T09:30:00.000Z",
"to": "2015-03-16T09:31:00.000Z"
}
}
}
]
}
}
}
},
"aggs": {
"aaa": {
"stats": {
"field": "event_timestamp"
}
}
}
}severity 가 CRITICAL 인 녀석들을 event_timestamp 로 grouping 하고, 그중 가장 최근녀석 1개를 가져와라.
GET _search
{
"from": 0,
"size": 50,
"query": {
"filtered": {
"query": {
"match": {
"auditLogTrailer.messages.severity": "CRITICAL"
}
}
}
},
"aggs": {
"top-tags": {
"terms":{
"field": "event_timestamp",
"size" : 1,
"order" : {"_term" : "desc"}
}
}
}
}event_timestamp 로 정렬하고, 그중 CRITICAL 가져와라. 가져올 때 field 는 [...] 만 가져와라
GET _search
{
"from": 0,
"size": 5,
"sort": [
{
"event_timestamp": {
"order": "desc"
}
}
],
"fields": ["requestHeaders.Host", "auditLogTrailer.messages.msg",
"event_date_milliseconds","sourceIp", "auditLogTrailer.messages.severity", "auditLogTrailer.messages.id", "event_date_milliseconds"],
"query": {
"filtered": {
"query": {
"match": {
"auditLogTrailer.messages.severity": "CRITICAL"
}
}
}
}
}
data 의 date range 를 정하고 그 것들을 ascending order 로 정렬한다.
이 값들을 aggs 하고, 이렇게 나온 결과부분중에 일정 field 만 가져온다.
GET _search
{
"sort": [
{
"event_date_milliseconds": {
"order": "asc"
}
}
],
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"and": {
"filters": [
{
"range": {
"event_timestamp": {
"from": "2015-03-16T09:25:00.000Z",
"to": "2015-03-16T09:30:00.000Z"
}
}
}
]
}
}
}
},
"aggs": {
"data": {
"date_histogram": {
"field": "event_timestamp",
"interval": "5m"
},
"aggs": {
"by_host": {
"terms": {
"field": "requestHeaders.Host.raw"
},
"aggs": {
"by_host_ip": {
"terms": {
"field": "sourceIp"
},
"aggs":{
"by_host_ip_tag": {
"terms": {
"field": "auditLogTrailer.messages.tag.raw"
}
}
}
}
}
}
}
}
},
"partial_fields": {
"data": {
"include": ["auditLogTrailer.messages.tag",
"auditLogTrailer.messages.severity",
"auditLogTrailer.messages.msg",
"sourceIp",
"requestHeaders.Host",
"event_date_milliseconds"]
}
}
}aggregation 한 결과에 대한 다른 field 로 같이 뽑고 싶을 때는 top_hits 를 이용하면 된다.
GET _search?search_type=count
{
"sort": [
{
"event_date_milliseconds": {
"order": "asc"
}
}
],
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"and": {
"filters": [
{
"range": {
"event_timestamp": {
"from": "2015-03-16T09:25:00.000Z",
"to": "2015-03-16T09:30:00.000Z"
}
}
}
]
}
}
}
},
"aggs": {
"data": {
"date_histogram": {
"field": "event_timestamp",
"interval": "5m"
},
"aggs": {
"by_host": {
"terms": {
"field": "requestHeaders.Host.raw"
},
"aggs": {
"by_host_ip": {
"terms": {
"field": "sourceIp"
},
"aggs":{
"by_host_ip_tag": {
"terms": {
"field": "auditLogTrailer.messages.tag.raw"
},
"aggs" : {
"top_tag_hits" : {
"top_hits" : {
"_source": {
"include": [
"auditLogTrailer.messages.severity",
"auditLogTrailer.messages.msg"
]
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}auditLogTrailer.messages 라는 field 가 있는 녀석만 보여줘라.(Exists Filter)
GET _search
{
"filter": {
"exists": {
"field": "auditLogTrailer.messages"
}
}
}multi_match 사용
GET _search
{
"from":10,
"size": 20,
"sort" : [ {
"event_date_milliseconds" : {
"order" : "desc"
}
} ],
"query" : {
"filtered" : {
"query" : {
"multi_match" : {
"fields" : [
"requestHeaders.Host",
"auditLogTrailer.messages.msg",
"sourceIp",
"auditLogTrailer.messages.severity",
"auditLogTrailer.messages.tag" ],
"query" : "com"
}
},
"filter" : {
"exists" : {
"field" : "auditLogTrailer.messages.tag"
}
}
}
}
}multi_match 와 phrase_prefix
이 경우에 시작부분 부터 matching 이 맞는 경우만 결과로 return 한다. 만약 "abc.de.fg.com" 이라는 string 이 tokenizer 를 해도 "abc.de.fg.com" 인 경우에 fg 로 검색을 한다면, phrase_prefix 는 아무것도 return 해 주지 않는다.
이 경우 wildcard 나 regex 를 쓰는 것이 나은 듯 하다.
{
"from": 0,
"size": 50,
"sort": [
{
"event_date_milliseconds": {
"order": "desc"
}
}
],
"query": {
"filtered": {
"query": {
"multi_match": {
"fields": [
"requestHeaders.Host",
"auditLogTrailer.messages.msg",
"sourceIp",
"auditLogTrailer.messages.severity",
"auditLogTrailer.messages.tag"
],
"query": "local",
"type" : "phrase_prefix"
}
},
"filter": {
"exists": { "field" : "auditLogTrailer.messages.tag" }
}
}
},
"partial_fields": {
"data": {
"include": [
"auditLogTrailer.messages.tag",
"auditLogTrailer.messages.severity",
"requestHeaders.Host",
"uniqueId",
"event_date_milliseconds",
"sourceIp",
"rawSectionH"
]
}
}
}filter 와 wildcard query 사용
GET_search{
"query": {
"filtered": {
"query": {
"query_string": {
"fields": [
"requestHeaders.Host",
"rawSectionH"
],
"query": "*com*"
}
},
"filter": {
"and": {
"filters": [
{
"exists": {
"field": "auditLogTrailer.messages.tag"
}
},
{
"term": {
"requestHeaders.Host": "testdomain.com"
}
},
{
"regexp": {
"sourceIp": "[0-9.]*10.10.100.161[0-9.]*"
}
},
{
"terms": {
"auditLogTrailer.messages.severity": [
"error"
]
}
},
{
"regexp": {
"auditLogTrailer.messages.tag.raw": ".*WASC-13.*"
}
},
{
"range": {
"event_date_milliseconds": {
"from": 1430006739000,
"to": 1430006765000
}
}
}
]
}
}
}
}
}'elasticsearch-logstash' 카테고리의 다른 글
| elasticsearch 6.페이셋과 어그리게이션 (0) | 2016.05.09 |
|---|---|
| elasticsearch 5.검색 (0) | 2016.05.09 |
| elasticsearch flush에 대한 설명. (0) | 2016.05.03 |
| elasticsearch 최적화방법 및 데이터 copy (0) | 2016.05.03 |
| elasticsearch shard replica (0) | 2016.05.03 |