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根据CFW资料中提供的日志字段被定义。 否 否 MYSQL错误日志 根据MYSQL资料中提供的日志字段被定义。 否 否 MYSQL慢日志 根据MYSQL资料中提供的日志字段被定义。 否 否 POSTGRESQL慢日志 根据POSTGRESQL慢日志资料中提供的日志字段被定义。 否 否 POSTGRESQL错误日志 根
可以匹配到更精确的结果。 云日志服务LTS的英文是以单词的形式进行拆分的，单词的长度不一致，因此可以通过模糊搜索匹配拥有相同前缀英文单词的日志。 中文采用的是一元分词，每个字都是独立的，拆分后每部分的长度都是1。 例如：搜索语句星期一，代表搜索同时包含星、期、一的日志；搜索语句#
LTS表格 表格作为最常见的数据展示类型，是组织整理数据最基本的手段，通过对数据的整理，达到快速引用和分析的目的。通过查询分析语法得到的数据结果默认以表格方式进行展示。 查看表格 登录云日志服务控制台。 在左侧导航栏中，选择“日志管理”，进入日志管理页面。 在日志管理页面中，选择
自建中间件 中间件-MySQL日志 中间件-Redis日志 中间件-Kafka日志 中间件-Nginx日志 中间件-ElasticSearch日志 中间件-Zookeeper日志 中间件-IIS日志 服务器-DNS日志 中间件-Flink日志 父主题： 日志接入
使用DSL加工函数对LTS日志数据脱敏 数据脱敏可以有效地减少敏感数据在加工、传输、使用等环节中的暴露，降低敏感数据泄露的风险，保护用户权益。本文介绍日志服务数据加工过程中常见的脱敏场景、对应的脱敏方法及示例。 背景信息 使用敏感数据包括手机号、银行卡号、邮箱、IP地址、AK、身份证号
rmat指令来自定义访问日志的格式。 结构化模板：适用于日志结构比较复杂或需要自定义提取key-value键值的场景，可以通过内置系统模板或者自定义模板提取字段。 结构化后的日志数据可理解为数据库中的二维表，结构化配置完成后就可以使用SQL语句对提取的字段进行查询与分析。 使用限制
rmat指令来自定义访问日志的格式。 结构化模板：适用于日志结构比较复杂或需要自定义提取key-value键值的场景，可以通过内置系统模板或者自定义模板提取字段。 结构化后的日志数据可理解为数据库中的二维表，结构化配置完成后就可以使用SQL语句对提取的字段进行查询与分析。 使用限制
语法：CAST(Expression as Datatype) 要将表达式转换到的数据类型是目标类型。要从中转换的表达式的数据类型是源类型。 表2 参数说明 参数名称 描述 类型 是否必选 expression 源类型的表达式。 任意 是 Datatype 目标类型。 SQL数据类型，可选
开启后，显示待对比字段对应的值。 对比值格式化 将待对比数据按照指定格式进行显示。 对比值字号 待对比值的字号，取值范围为12px~50px。 对比值单位 待对比值的单位。 对比值单位字号 显示待对比值单位的字号，取值范围为12px~50px。 描述 对显示的数值及对比值趋势的描述，显示在数值下方。
数据保护技术 LTS通过多种数据保护手段和特性，保障LTS的数据安全可靠。 表1 LTS的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 详细介绍 传输加密（HTTPS） LTS支持HTTPS传输协议，保证数据传输的安全性。 构造请求 日志冗余存储 日志数据以多副本方式存储，保障数据可靠性。
数据类别（多为连续时间间隔）上的变化情况，用于直观分析数据变化趋势。在折线图中，可以清晰的观测到数据在某一个周期内的变化，主要反映在： 递增性或递减性 增减的速率情况 增减的规律（如周期变化） 峰值和谷值 所以，折线图是用于分析数据随时间变化趋势的最佳选择。同时，也可以绘制多条线
设置图表名称的字号大小。 数据格式 将数据按照指定格式进行显示。 数值字号 显示值的字号，取值范围为12px~80px。 数值单位 显示值的单位。 单位字号 显示值单位的字号，取值范围为12px~50px。 小数点位数 设置显示数值小数点位数。 背景配置 背景色 图表的背景颜色，支持深色或浅色。
云防火墙CFW接入LTS 支持云防火墙CFW日志接入LTS。LTS对于采集的日志数据，通过海量日志数据的分析与处理，可以为您提供一个实时、高效、安全的日志处理能力。 具体接入方法请参见配置日志。 父主题： 使用云服务接入LTS
查询结构化日志（新版） 功能介绍 该接口用于查询指定日志流下的结构化日志内容（新版）。 新版查询功能支持的局点信息请参考用户指南-日志可视化里的可视化章节。数据聚合结果不超过100亿条。仅支持分析最近30天内的数据，30天以上的数据不支持SQL分析。如您有更大的使用需求，请提工单申请。 调用方法 请参见如何调用API。
构建字典与表格进行数据富化 字典和表格是对数据进行富化时主要使用的两种数据结构，本文档主要介绍这两种数据结构的常见构建方式，并对比不同构建方式的优缺点。 字典构建 不同字典构建方式对比参考如下： 表1 不同字典构建方式对比 构建方式 优点 缺点 直接构建 直观、简单、方便。 如果
数据和半结构化数据的搜索语句、“|”和针对结构化数据的查询的分析语句。语法示例结构：* and msg:"hello world" | SELECT avg(value) 管道符搜索方式的功能在邀测中，暂不支持申请开通。 目前支持两种查询方式（以kibana上的查询语句为例）： 情景1：仅包含sql查询
主机和云服务的日志数据上报至云日志服务LTS后，LTS会根据配置的日志存储时间定时清理日志内容。例如日志存储时间为30天，上报到LTS的日志只保存30天，30天后开始删除日志内容。请以创建日志组或日志流时设置的日志存储时间为准，详情请参考管理日志组和管理日志流。超出存储时间的日志数据
本文档主要为您介绍如何使用云日志服务数据加工功能对复杂的JSON数据进行加工。 多子键为数组的复杂JSON数据加工 程序构建的日志会以一种统计性质的JSON格式写入，通常包含一个基础信息以及多个子键为数组的数据形式。例如一个服务器每隔1分钟写入一条日志，包含当前信息状态，以及相关服务器和客户端节点的统计状态信息。 日志样例
报，那么到第11天时，第1天的日志会存储到冷存储中，到第12天时，第2天的日志会存储到冷存储中，以此类推。 图1 冷存储 问题：冷存储的日志是否能重新变成标准存储日志？ 答：不能，冷存储的日志不支持重新转为标准存储。 问题：标准存储的日志转换成冷存储的生效周期有多久？ 答：1个小时内。
在LTS控制台查看LTS实时最新日志，正常情况下，每隔5秒加载一次。如果这5秒内没有产生日志，则不显示；5秒后会继续调用接口，刷新出产生的日志数据。即如果每5秒都有日志数据产生，则加载数据时延为5秒。 父主题： 日志搜索与分析
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