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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
字段值提取函数 本文介绍字段值提取函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 类型 函数 说明 正则提取 e_regex 根据正则表达式提取字段的值并赋值给其他字段。支持和其他函数组合使用。 JSON提取 e_json 对特定字段中的JSON对象进行JSON操作，包括J
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。
提取字符串动态键值对 本文档介绍如何使用不同方案提取字符串键值对。 常用方案比较 字符串动态键值对提取分为关键字提取、值提取、关键字加工和值加工，常用方案为采用e_kv函数、e_kv_delimit函数和e_regex函数等。不同提取场景的三种方案如下： 方案 关键字提取 值提取
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，提取出有固定格式或者相似程度较高的日志，过滤掉不相关的日志，以便对结构化后的日志按照SQL语法进行查询与分析。 日志结构化解
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，提取出有固定格式或者相似程度较高的日志，过滤掉不相关的日志，以便对结构化后的日志按照SQL语法进行查询与分析。 日志结构化解
分割目标字符串，返回被分割后的子串合集。 regexp_extract函数 提取目标字符串中符合正则表达式的子串。 提取并返回目标字符串中符合正则表达式的第一个子串。 语法：regexp_extract(expr, regularExpr) 提取并返回目标字符串中符合正则表达式的第n个子串。 语法：regexp_extract(expr
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。
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。
概述 字段提取检查与覆盖模式，介绍字段提取模式mode参数的不同取值以及说明。请参考DSL加工（邀测）创建加工任务。 DSL加工的功能在邀测中，仅支持华北-北京四、华东-上海一、华南-广州局点的内测用户使用，其他局点暂不支持。 表1 参数说明 参数值 说明 fill 当目标字段不存在或者值为空时，设置目标字段。
正则。 在“提取正则表达式”下方输入要提取日志的正则表达式，单击“验证”，在提取结果下方查看结果。 或者单击“正则表达式自动生成”，在新打开的页面根据日志样例提取字段，输入key值，单击“确定”即可自动生成正则表达式，设置完成后，单击“确定”。 提取结果显示的是“提取正则表达式”
成新的快速分析。 快速分析的字段长度最大为2000字节。 快速分析字段分布统计展示前100条数据。 前提条件 快速分析的对象为结构化日志中提取的关键字段，创建快速分析前请先对原始日志进行结构化配置。 创建快速分析 可通过日志结构化打开“快速分析”按钮进行创建。也可通过如下步骤进行创建。
String、JSON 是 传入待提取字段的JSON表达式或字段。 jmes String 是 JMES表达式，表示提取的字段。 default String 否 如果提取字段不存在，则返回此处设置的值。默认为None，表示不返回字段。 restrict Bool 否 提取字段的值不是合法的JSON格式时，是否严格限制加工。
未开启快速分析期间，不会存储分析所用的列存数据，分析结果对应为null，此时查询日志没有实际含义，不一定能匹配到日志。 前提条件 快速分析的对象为结构化日志中提取的关键字段，创建快速分析前请先对原始日志进行设置云端结构化解析日志。 创建快速分析 快速分析以日志流为单位，请参考如下步骤创建快速分析。
解析与更新JSON数据 本文介绍如何使用数据加工对包含JSON对象的日志进行解析与更新。 场景一：展开和提取JSON对象 日志中包含JSON对象时，您可以通过e_json函数展开和提取对象。 示例：指定字段名精确提取JSON对象值，例如展开data字段值中的第一层键值对。 原始日志 { "data":
示、方便快捷的方式进行查询，并且可以长期存储。 采集到日志数据按照结构化和非结构化进行分析。结构化日志是通过规则将日志流中的日志进行处理，提取出来有固定格式或者相似度高的日志内容做结构化的分类。这样就可以采用SQL的语法进行日志的查询。 海量日志存储搜索 对采集的日志数据，可以通
在日志管理页面，单击日志流名称进入日志流详情页面，单击右上角的按钮，进入设置页面，在“云端结构化解析”页签，“自动配置索引和快速分析”默认开启，选择“结构化模板”提取方式，勾选ELB系统模板，单击“保存”，关于快速分析的更多详情请参见快速分析。 图1 配置结构化模板 在日志流详情页面，单击“日志分析”页
的元素参考如下： 标题 # 一级标题 ## 二级标题 ### 三级标题 #### 四级标题 ##### 五级标题 ###### 六级标题 文字加粗 **告警** 链接 [查询url](http://example.com) 字体颜色 <font color="#FF0000">$
正则分析：使用正则表达式提取字段。 JSON：通过提取JSON字段将其拆分为键值对。 分隔符：使用分隔符（例如：冒号、空格或字符等）提取字段。 Nginx：通过log_format指令来自定义访问日志的格式。 结构化模板：通过自定义模板或系统内置模板提取字段。 云端结构化解析配置完成后，支持修改或删除结构化配置。
正则分析：使用正则表达式提取字段。 JSON：通过提取JSON字段将其拆分为键值对。 分隔符：使用分隔符（例如：冒号、空格或字符等）提取字段。 Nginx：通过log_format指令来自定义访问日志的格式。 结构化模板：通过自定义模板或系统内置模板提取字段。 云端结构化解析配置完成后，支持修改或删除结构化配置。
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