Timelion，也称为时间轴，是另一种可视化工具，主要用于基于时间的数据分析。要使用时间轴，我们需要使用简单的表达语言，这将有助于我们连接到索引，并且还可以对数据进行计算以获得所需的结果。

我们在哪里可以使用Timelion?

当您想比较与时间相关的数据时，可以使用Timelion。例如，您有一个网站，并且每天获取您的意见。您需要分析数据，以便将当前一周的数据与上一周(即，周一至周一，周二至周二)进行比较，以此类推视图之间的差异以及流量。

Timelion入门

要开始使用Timelion，请单击Timelion，如下所示-

默认情况下，Timelion显示所有索引的时间轴，如下所示-

Timelion使用表达式语法。

注意-es(*)=>表示所有索引。

要获取可用于Timelion的函数的详细信息，只需单击文本区域，如下所示-

它为您提供了与表达式语法一起使用的函数列表。

一旦您开始使用Timelion，它将显示一条欢迎消息，如下所示。突出显示的部分(即跳转至函数参考)提供了可与timelion一起使用的所有功能的详细信息。

天狮欢迎留言

Timelion欢迎消息如下所示-

单击下一步按钮，它将引导您完成其基本功能和用法。现在，当您单击下一步时，您将看到以下详细信息-

时光函数参考

单击帮助按钮以获取可用于Timelion的函数参考的详细信息-

Timelion配置

在Kibana管理→高级设置中完成timelion的设置。

单击高级设置，然后从类别中选择Timelion

一旦选择了Timelion，它将显示timelion配置所需的所有必要字段。

在以下字段中，您可以更改默认索引和要在索引上使用的时间字段-

默认值是_all，时间字段是@timestamp。我们将其保持不变，并更改timelion本身中的索引和时域。

使用Timelion可视化数据

我们将使用指数： medicalvisits-26.01.2019 。以下是从timelion显示的数据，从2017年1月1日到2017年12月31日-

用于以上可视化的表达式如下-

.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date).bars()

我们使用了索引medicalvisits-26.01.2019 ，该索引上的时间字段是Visiting_Date并使用了bar函数。

在下面的内容中，我们分析了2017年1月每月的2个城市。

使用的表达式是-

.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date, 
q=City:Sabadell).label(Sabadell),.es(index=medicalvisits-26.01.2019,
timefield=Visiting_Date, q=City:Terrassa).label(Terrassa)

这里显示了2天的时间轴比较-

表达

.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date).label("August 2nd 2018"),
.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date,offset=-1d).label("August 1st 2018")

在这里，我们使用了偏移量，并且相差1天。我们选择的当前日期为2018年8月2日。因此它给出了2018年8月2日和2018年8月1日的数据差。

下面显示了2017年1月前5个城市的数据列表。我们在这里使用的表达式如下-

.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date,split=City.keyword:5)

我们使用split并将字段名称指定为city，由于我们需要索引中排名前五位的城市，因此我们将其指定为split = City.keyword：5

它给出了每个城市的数量，并列出了它们的名称，如图所示。