elasticsearch Grafana条形图：可视化每个月每个产品类型的条目总数

我试图使用Grafana中的条形图来可视化以下数据。我的数据源是ElasticSearch，它获取如下日志消息：

我知道我想按产品类型对这些条目进行分组，并获得每个产品类型每月所有条目的总和。结果应该如下所示：

我已经设法获得了每种产品类型的所有条目的总和：

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但我不知道如何获得每个月每种产品类型的金额。关于如何实现这一点，您有什么想法吗？

因此，您需要在这里根据数据上的日期直方图字段进行分组，然后在产品类型上进行聚合或排序

因此，如上图所示，您需要做的是首先通过“日期直方图””与要存储的字段（在您的情况下，字段名似乎是“时间戳””进行分组。您可以根据需要指定时间间隔，如每小时、每天、每月，也可以将其保留为“自动”

然后，您接下来需要像上面提到的那样，对产品类型进行分析

一旦你这么做了，我想你就可以走了

要交叉检查幕后发生的事情，您可以单击面板右上角的“查询检查器”，并将查询作为JSON查看

在我展示的示例中，生成了以下内容：

{
  "type": "table",
  "title": "Panel Title",
  "gridPos": {
    "x": 0,
    "y": 0,
    "w": 12,
    "h": 8
  },
  "id": 23763571993,
  "targets": [
    {
      "refId": "A",
      "query": "",
      "alias": "",
      "metrics": [
        {
          "type": "count",
          "id": "1"
        }
      ],
      "bucketAggs": [
        {
          "id": "3",
          "type": "date_histogram",
          "settings": {
            "interval": "auto",
            "min_doc_count": "0",
            "trimEdges": "0"
          }
        },
        {
          "id": "4",
          "type": "terms",
          "settings": {
            "min_doc_count": "0",
            "size": "10",
            "order": "desc",
            "orderBy": "_term"
          },
          "field": "coordinates.longitude"
        }
      ],
      "timeField": "@timestamp"
    }
  ],
  "options": {
    "showHeader": true
  },
  "datasource": "ES Logs",
  "fieldConfig": {
    "defaults": {
      "custom": {
        "align": null,
        "filterable": false
      },
      "thresholds": {
        "mode": "absolute",
        "steps": [
          {
            "value": null,
            "color": "green"
          },
          {
            "value": 80,
            "color": "red"
          }
        ]
      },
      "mappings": [],
      "color": {
        "mode": "thresholds"
      }
    },
    "overrides": []
  },
  "pluginVersion": "7.5.4"
}

您可以忽略周围的信息，因为这毕竟是虚拟数据

您也可以参考以下链接：

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对于其他可能有类似查询但与Kibana相关的人来说，它甚至更简单。在“可视化”选项卡中，选择索引

步骤1：首先选择“日期直方图”字段，然后选择要使用的索引字段

步骤2：然后选择“术语”并选择要使用的索引字段

步骤3：可视化准备就绪