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LTS漏斗图 漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观地发现和说明问题所在的环节，进而做出决策。漏斗图用梯形面积表示某个环节业务量与上一个环节之间的差异。 查看漏斗图 登录云日志服务控制台。 在左侧导航栏中，选择“日志管理”
LTS柱状图 柱状图是使用垂直或水平的柱子显示类别之间的数值比较，用于描述分类数据，并统计每一个分类中的数量。 云日志服务（LTS）提供的柱状图，有垂直柱子和水平柱子，矩形块宽度一定，高度代表数值大小。有多列数据映射到Y轴时，采用分组柱状形式显示。 默认采用垂直柱子，您可以根据自己的需要进行选择
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，选择目标日志组和日志流
设置日志云端结构化解析 云日志服务LTS目前支持五种日志结构化方式，分别是正则分析、JSON、分隔符、Nginx和结构化模板。您可以根据日志内容的实际场景进行选择。 正则分析：适用于日志文本中每行内容为一条原始日志，且每条日志可按正则表达式提取为多个key-value键值的日志解析模式
多字符串和排序、反转、替换 str_format 函数格式 str_format(format, str1, str2, ...) 参数说明 参数名称 参数类型 是否必填 说明 format string 是 转换后的格式 str1 任意 是 待格式化的值1 str2 任意 是 待格式化的值
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
日志结构化概述 日志数据可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据指能够用数字或统一的数据模型加以描述的数据，具有严格的长度和格式。非结构化数据指不便于用数据库二维逻辑表来表现的数据，数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。 日志结构化是以日志流为单位，通过不同的日志提取方式将日志流中的日志进行结构化
LTS折线图 折线图属于趋势类分析图表，一般用于表示一组数据在一个有序数据类别（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，
创建日志仪表盘 仪表盘是一种数据可视化工具，它汇总并呈现关键性能指标、重要数据和分析结果，为用户提供了一目了然的业务或系统运行状况概览。 云日志服务提供多种仪表盘模板，用户可以直接使用LTS提供的仪表盘模板展示日志数据，或者将查询分析结果的统计图表同步保存到仪表盘中进行展示。 目前此功能支持全部用户使用的局点有
LTS数字折线图 数字图和折线图组合，同时显示趋势和关键数据点。可以帮助用户更好的理解数据和趋势变化，从而更好的进行业务决策。 查看数字折线图 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，选择目标日志组和日志流，进入日志流详情页面
日期时间对象和Unix时间戳的相互转换 处理函数 推荐dt_parse函数将Unix时间戳转换为日期时间字符串。 e_set函数中的tz参数设置会将不带时区的日期时间对象处理为带时区的，或将原时区的转换为目标时区。 Unix时间戳转换成带时区的时间字符串对象。 原始日志 {
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-北京四
设置日志云端结构化解析 云日志服务LTS目前支持五种日志结构化方式，分别是正则分析、JSON、分隔符、Nginx和结构化模板。您可以根据日志内容的实际场景进行选择。 正则分析：适用于日志文本中每行内容为一条原始日志，且每条日志可按正则表达式提取为多个key-value键值的日志解析模式
设置云端结构化自定义日志时间 当日志接入云日志服务LTS时，您可以通过开启“自定义日志时间”开关，将日志中的时间字段设置为接入配置的时间。 开启自定义日志时间 登录云日志服务控制台，进入“日志管理”页面。 单击目标日志组和日志流名称。 在日志流详情页面，单击右上角，在弹出页面中，选择
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。 对于不带时区信息的日期时间字符串
使用e_dict_map、e_search_dict_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
设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化字段 在进行结构化配置字段提取之后，可对结构化字段进行设置，详细请参考表1。 表1 结构化字段设置规则 日志提取方式 字段名称 字段类型是否可修改 字段是否可删除 正则分析（自动生成） 用户自定义。 名称必须以字母开始，且仅包含字母和数字
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智能转换函数
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