作者：来自 Elastic Marco Liberati
随着新的 ES|QL 语言正式发布，Kibana 中开发了一种新的编辑器体验，以帮助用户编写更快、更好的查询。实时验证、改进的自动完成和快速修复等功能将简化 ES|QL 体验。
我们将介绍改进 Kibana 中 ES|QL 编辑器体验背后的指导原则以及我们为实现该目标所做的工作。我们将介绍实时验证、改进的自动完成和快速修复等功能，这些功能都简化了 ES|QL 体验。
背景
自 Elastic 8.11 以来，Elastic 的新管道查询语言 ES|QL（Elasticsearch 查询语言）已提供技术预览，该语言可转换、丰富和简化数据调查。在 8.14 版中中，ES|QL 已经正式发布。ES|QL 由新的查询引擎提供支持，可提供高级搜索功能和并发处理，提高速度和效率，无论数据源和结构如何。通过在一个屏幕上创建聚合和可视化来加速解决方案，提供迭代、不间断的工作流程。
作为开发人员，学习一门新语言既是一个有趣的挑战，也是一个令人沮丧的场景。对于具有良好语法的查询语言，大量的文档和示例使其变得容易理解，但从文档示例的封闭花园转移到现实世界的查询可能会很有挑战性。
当作为开发人员采用一种新语言时，我感兴趣的是快速迭代并从反复试验环境跳转到文档，以检查有关语法、限制和注意事项的更深入的主题。
编写正确的 ES|QL 查询应该很容易
借助 ES|QL，我们希望为开发人员提供最佳体验，以推动现代 Web 编辑器可以提供的所有可能性。
因此，Kibana 中的 ES|QL 编辑器起着至关重要的作用，因为它是用户接触新语言的主要媒介之一。改善其用户体验对我们来说非常重要。
为了改善编辑器中的用户体验，我们确定了以下四个原则：
- 用户不需要记住有关索引/字段/策略/功能等的所有知识……
- 了解查询的问题应该只需几秒钟，而不是几分钟。
- 自动完成应该让用户轻松构建正确的查询。
- 不应该将错误归咎于用户，而应该由编辑器帮助修复错误。
尽早发现 ES|QL 错误（并修复它们）
在 8.13 中，Discover 中的 ES|QL 提供了一个完整的客户端验证引擎，可以在向 Elasticsearch 提交查询之前轻松发现潜在错误。
验证在输入时运行，并为查询的错误部分提供即时反馈：
验证对语法错误具有一定的弹性，并且仍然可以为查询不完整的用户提供有用的信息。
作为一名在日常编码环境中习惯使用 IDE 的开发人员，我习惯使用快速修复菜单，该菜单提供有关如何解决常见问题（如拼写错误或使用错误引号）的建议。
Kibana 在后台使用 Monaco 编辑器，它是 VSCode 编辑器的较小版本，并且提供了一个界面，可以在 Web 上提供类似的功能。
已开发出初始快速修复功能，并且已支持一些基本建议：
目前支持的快速修复列表包括：
- 错误字段引用
- 错误文字引用
- 索引、字段（和元字段）、函数、策略拼写错误
- ……后续版本中将添加更多内容
快速修复功能仍处于初始开发阶段，我们正在寻求反馈和增强请求。
更好的 ES|QL 自动完成
自发布以来，ES|QL 就已在 Kibana 编辑器中附带了基本的自动完成功能，该功能已经为首次使用的用户提供了一些有用的建议。
在 8.13 中，自动完成逻辑已重构，为用户提供了更好的反馈，利用了所有字段和函数类型，并深入了解了其在 Elasticsearch 中的 ES|QL 实现。
简而言之，这意味着从 8.13 开始，自动完成只会在之前未发现的许多场景中建议正确的 “事物”。
涵盖的功能列表（不一定完整）如下：
- 建议正确的函数，即使在另一个函数中使用时也是如此：
- 为函数提出正确的参数，要么按类型过滤字段，要么提出正确的常量
- 知道何时引用或不引用字段/索引名称
新的自动完成功能试图通过应用多种上下文类型过滤器并利用对新语言语法的深入了解来减少用户在构建查询时必须记住的信息量。
提供更多上下文帮助
新的自动完成功能包含一项隐藏功能，即为任何建议提供完整的上下文帮助，尤其是带有示例的函数或命令。
在编辑器中获取更多信息的另一种有用方法是将鼠标悬停在查询的特定部分（如策略名称）上，以收集有关它的更多元数据信息。
使用 ES|QL 充分利用你的数据
在这篇文章中，我们展示了一些新的 ES|QL Kibana 编辑器功能。总之，功能列表如下：
- 用户在输入有关语法和/或无效查询语句的查询时可以立即获得反馈
- 用户可以快速获得针对某些特定错误的修复建议
- 索引、字段和策略会自动在正确的位置向用户建议
- 帮助以完整的文档和示例的形式提供。
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本文中描述的任何特性或功能的发布和时间均由 Elastic 自行决定。任何当前不可用的特性或功能可能无法按时交付或根本无法交付。
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原文：Improving the ES|QL editor experience in Kibana - Elasticsearch Labs
