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操作符函数 解析函数 资源函数 字典函数 列表函数 编码解码函数 IP解析函数 特定结构化数据函数 正则表达式函数 日期时间函数 字符串函数 算术函数 转换函数 操作符函数 事件检查函数 父主题： DSL数据加工语法（邀测）
将__time以指定格式打印 将日志中的时间转换成指定格式 将__time转化成时间戳 使用from_unixtime函数将__time字段，从UNIX时间戳转化为timestamp类型的日期和时间表达式。 * | select from_unixtime(__time) * | select
全局操作函数 映射富化函数 字段值提取函数 字段操作函数 事件操作函数 流程控制函数 父主题： DSL数据加工语法（邀测）
map函数进行数据富化 本文介绍使用映射富化函数e_dict_map、e_search_dict_map进行数据富化的实践案例。 背景信息 日志服务数据加工映射富化函数包括普通映射函数和搜索映射函数，两者区别如下所示： 普通映射函数使用文本完全匹配方式来映射。普通映射函数包括e_
云数据库RDS for MySQL接入LTS 支持云数据库RDS for MySQL日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
场景六：使用e_if函数或e_switch函数判断日志并增加字段 推荐使用e_if函数或e_switch函数进行日志判断。更多信息，请参见流程控制函数。 e_if函数 e_if(条件1, 操作1, 条件2, 操作2, 条件3, 操作3, ....) e_switch函数 e_switc
场景三：删除和重命名字段（e_drop_fields函数和e_rename函数） 一般情况下，推荐您使用e_compose函数进行多个函数的组合操作。 示例如下所示： 原始日志 {"content":"123", "age":23, "name":"twiss", "IdNumber":1
e_drop()) 通过流程控制函数中的e_if函数、事件检查函数中的e_not_has函数删除不存在srcaddr和dstaddr字段的日志。 通过流程控制函数中的e_if函数、操作符函数中的op_not函数、事件检查函数中的e_match函数删除srcaddr和dstaddr字段不符合IP地址格式的日志。
场景一：过滤LTS日志 场景二：使用e_set函数为日志空缺字段赋值 场景三：删除和重命名字段（e_drop_fields函数和e_rename函数） 场景四：转换日志参数类型（v函数、cn_int函数和dt_totimestamp函数） 场景五：使用default传参为日志不存在的字段填充默认值
场景二：使用e_set函数为日志空缺字段赋值 您可以使用e_set函数为日志空缺字段赋值。 场景1：原字段不存在或者为空时，为字段赋值。 e_set("result", "......value......", mode="fill") 示例如下所示： 原始日志 { "name":""
SQL查询语法概述 SQL是用于访问和处理数据库的标准计算机语言。LTS SQL提供了查询日志流中结构化数据的语句, 以下均将 LTS SQL 称为 SQL。 SQL语言由用于处理数据库和数据库对象的命令和函数组成。使用该语言时需遵循有关表达式和文本使用的规则。因此在SQL参考章
替换（关键函数regex_replace）、Base64转码（关键函数base64_encoding）、MD5编码（关键函数md5_encoding）、str_translate映射（关键函数str_translate）等。更多信息，请参见正则表达式函数和编码解码函数。 场景1：手机号脱敏
场景七：数据转化纳秒级的Unix时间戳 部分场景需要云日志服务的数据加工才能够满足纳秒级精度时间戳的需求，当原始日志中存在Unix时间格式字段，您可以使用e_set字段操作函数，将其解析成纳秒精度的日志时间。 原始日志 { "source": "1.2.3.4", "time": 1704983810,
时间戳 部分场景需要日志服务的数据加工满足高精度时间戳的需求，当原始日志中存在标准 ISO8601时间格式的字段，您可以使用e_set字段操作函数，将其解析成微秒精度的日志时间。 原始日志 { "source": "1.2.3.4", "time": 1704983810,
30 RDS for MySQL 云数据库 RDS for MySQL 错误日志（MYSQL错误日志） 慢日志（MYSQL慢日志） 云数据库RDS for MySQL接入LTS - 31 RDS for PostgreSQL 云数据库 RDS for PostgreSQL 错误日志（POSTGRESQL错误日志）
使用DSL加工函数进行事件判断 通过事件判断可以更好地对符合特定条件的数据进行相应操作，让加工逻辑更可靠。本文主要介绍使用函数进行事件判断的常见场景和最佳方案示例。 场景一：判断字段是否存在 原始日志 { "a": "a_value" } 加工规则 e_if(e_has("a")
场景一：过滤LTS日志 您可以使用e_if函数与DROP参数、e_if_else函数与DROP参数过滤日志，也可以使用e_drop函数或e_keep函数过滤日志。 常用规则如下所示： e_keep(e_has(...))：满足条件时保留，不满足条件时丢弃。 e_drop(e_has(
管理日志流 云日志服务是以日志流（LogStream）作为日志管理维度。日志采集后，以日志流为单位，将不同类型的日志分类存储在不同的日志流上，方便对日志进一步分类管理。如果日志较多，需要分门别类，建议您创建多个日志流，并给日志流做好命名，方便后续快速查找日志。例如，您可以将操作日
"key"='value'，或者where "key" like '%value%'进行查询。 日志搜索框支持自定义上下拖动调整高度。 输入搜索语法后，单击设置格式化sql和反格式化sql，优化搜索语句，提高搜索效率。 当设置时间范围内日志量超过10亿行时会触发迭代查询，可以通过迭代查询分多次完成全部日志的查询，界面会显示“查询状态：结果精确”。
设置页面中，设置格式化显示。 默认开启格式化，JSON默认展开层级为2层。若日志包含多个反斜杠，当日志展示为json格式时，会丢失一个反斜杠，因为json解析会将第一个反斜杠作为转义符处理。 开启格式化按钮：设置JSON默认展开层级，最大设置为10层。 关闭格式化按钮：对于JSON格式的日志，将不会格式化层级显示。
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