我们通过Elasticsearch（2.1.0）和Kibana（4.3.0）分析了Apache日志。 通过在Web服务器上运行的Logstash解析日志并将其发送到Elasticsearch并读取Apache组合日志格式。 一切都很好，但现在我们需要分析更复杂的模式。 我们有字段“purchase_id”的文件，它有整数值（如130012,130016,133552等）。 我们有其他文件，其整数字段“view_id”具有相同的值（如130012,130016,13356等）。
这两个字段永远不会出现在同一个文档中，因为这些字段是从Apache日志中的不同URI中提取的。 我们的目标是计算并可视化“purchase_id”中给定时间范围内的值与“view_id”中的值相比的出现百分比。 例如，假设我们想查看项目130012的当前购买率。在具有字段“purchase_id”的文档中，它可能在最后30秒中出现1000次，在相同的最后30秒中，在具有字段“view_id”的文档中可能出现40000次。 这是显而易见的，因为与接触产品的人数相比，只有少量人购买物品。我需要计算并可视化在时间范围内有1000次对项目130012的purchase_id和对项目130012的40000次view_id然后将1000除以40000并乘以100％以使我在仪表板上可视化2.5％（对于项目130012）。 当然我有很多这样的purchase_id = view_id =（某个数字）：int对，所以我需要计算所有这些并显示的百分比，让我们说具有最高百分比的20。 与我们投资的广告相比，这将让我知道最畅销的商品。