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SQL同比和环比函数 本文介绍同比和环比函数的基础语法和示例。 compare函数 compare函数用于对比当前时间周期内的计算结果与n秒之前时间周期内的计算结果。 语法格式 对比当前时间周期内的计算结果与n秒之前时间周期内的计算结果。 compare(x,n) 对比当前时间周
数据类型转换和转换函数 日期时间字符串、日期时间对象和Unix时间戳的相互转换方式和对应转换函数如下图所示。 上图所示的转换场景和对应的转换函数具体描述如下表所示。 转换场景 转换函数 日期时间对象和Unix时间戳的相互转换 日期时间对象转为Unix时间戳。 dt_parseti
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(
从OBS获取csv文件进行数据富化 本文档介绍如何通过资源函数和映射富化函数从OBS中获取数据对日志数据进行富化。 前提条件 已上传csv文件到OBS。 背景信息 OBS是华为云提供的一个高可靠、高性能、高安全的基于对象的海量存储云服务。针对更新不频繁的数据，建议您存储在OBS上
字符串函数 概述 多字符串和排序、反转、替换 常见操作 查找判断、切分和格式化 字符集判断 父主题： 操作符函数
查找判断、切分和格式化 str_count 统计字符串里某个字符出现的次数。 函数格式 str_count(value, sub, start, end) 参数说明 参数名称 参数类型 是否必填 说明 value 任意（自动转为String） 是 被统计的原字符串。 sub 任意（自动转为String）
云端结构化日志读写流量、索引流量、存储流量的收费变化说明 使用云端结构化解析日志后读写流量、索引流量、存储流量变化说明如下： LTS结构化能力说明： 云端结构化是由LTS服务端通过不同的日志提取方式将日志流中的日志content字段进行结构化的能力。结构化之后会保留content
存储在LTS的日志是否可以用于安全合规审计？ 存储在云日志服务LTS的日志可以用于安全合规审计。日志上报到LTS后，LTS不支持修改日志，防止日志被篡改。因此，用户可以将日志长期存储在LTS，随时查询用于安全合规审计场景。 如果使用日志组的日志存储时间，请参考管理日志组修改日志存
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
使用时间函数将日志时间字段转换为指定格式 在日志搜索分析中往往需要对日志中的时间字段进行处理，例如将日志的时间戳转换成指定格式等，本文介绍时间字段的常用转换示例。 本示例属于白名单功能，支持华北-北京四、华东-上海一、华南-广州、亚太-新加坡、拉美-墨西哥城二区域的白名单用户使用
查看LTS实时最新日志，每一次加载数据时延是多久？ 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
LTS-Flink-Connector参数说明 云日志服务可以帮助您快捷地完成数据采集、消费、投递以及查询分析，提升运维和运营效率，建立海量日志处理能力。 LTS-Flink-Connector工具支持以下表1。 表1 功能说明 功能 说明 支持类型 源表和结果表 运行模式 仅支持流模式
如何从第三方云厂商将日志搬迁到华为云LTS? 若用户是在第三方云厂商使用日志服务，有大量数据在第三方云厂商对象存储上，希望将日志搬迁到华为云，对于不同的日志类型，请参考如下方法： 热日志（用于搜索分析）：典型保存7-14天，用于应用运维，该日志不需要搬迁到华为云。用户在华为云直接
日志仪表盘模板 APIG仪表盘模板 CCE仪表盘模板 CDN仪表盘模板 CFW仪表盘模板 CSE仪表盘模板 DCS仪表盘模板 DDS仪表盘模板 DMS仪表盘模板 DSL仪表盘模板 ELB仪表盘模板（共享型） ELB仪表盘模板（独享型） ER仪表盘模板 LTS仪表盘模板 METRIC仪表盘模板
统计图表概述 日志上报LTS后，支持通过SQL分析语法搜索关键日志数据，并将查询结果通过统计图表的方式进行可视化展示，帮助用户更容易地理解日志数据之间的变化。用户还可以将图表分析结果保存到仪表盘，进行长期监控。 限制说明 目前此功能支持全部用户使用的局点有：华南-广州、华北-北京
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":
日期时间对象和日期时间字符串的相互转换 处理函数 dt_parse智能转换函数可以将日期时间字符串或Unix时间戳转换为日期时间对象。 dt_astimezone函数返回一个带新时区信息的日期时间对象。 场景1：不带时区信息的日期时间字符串转换成指定时区的日期时间对象。 对于不带
场景八：数据转化微秒级标准 ISO8601 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"
日期时间字符串和Unix时间戳的相互转换 处理函数 dt_str智能转换函数，可以将Unix时间戳、日期时间对象和日期时间字符串转化为指定格式的日期时间字符串。 dt_strftimestamp函数只支持将Unix时间戳转化为日期时间字符串。 dt_parsetimestamp智
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":""
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