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应用场景 应用场景1：应用运维 企业在日常业务运维、审计或等保时，需要收集各种类型的日志，常遇到如下痛点： 企业部门多且日志繁杂，日志量大。 云服务资源种类数量多，不熟悉监控指标和运维日志，运维难度大。 安全合规要求高，等保合规要求日志长期存储，人力不足，维护成本高。 基于云日志服务LTS可以实现：
__time: 2023-02-14T02:35:56.706Z 查询和分析语句 select __time,CURRENT_DATE, CURRENT_TIMESTAMP,CURRENT_TIMESTAMP 查询和分析结果 表2 查询和分析结果 __time CURRENT_DATE CURRENT_TIMESTAMP
结构化配置时，如果使用系统模板，则系统模板中的时间为自定义日志时间。支持通过模板名称搜索模板，方便用户快速查询模板信息。 string类型的字段不支持使用运算符（>=<）或 in 语法进行范围查询，建议使用星号（*）或问号（?）进行模糊查询。需要重新配置结构化，将该字段修改为数字类型。 表1 系统模板 日志提取方式
结构化配置时，如果使用系统模板，则系统模板中的时间为自定义日志时间。支持通过模板名称搜索模板，方便用户快速查询模板信息。 string类型的字段不支持使用运算符（>=<）或 in 语法进行范围查询，建议使用星号（*）或问号（?）进行模糊查询。需要重新配置结构化，将该字段修改为数字类型。 表1 系统模板 日志提取方式
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。 日志结构化解析是一种将日志数据从非结构化或半结构化形式转换为结构化格式的过程，以便于更好地存储、查询和分析，提高日志数据的可读性、可搜索性和查询效率。 解析方式介绍 云日志服务支持两种日志结构化解析方式：云
产生日志的节点的ID。 abcdefg123 took 查询执行的总时间，以人类可读的格式（如 "10.5s"）表示。 10.5s took_millis 查询执行的总时间，以毫秒为单位。 10500 source 触发慢查询的原始查询语句（JSON格式）。 {"query":{"match_all":{}}}\n
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。 日志结构化解析是一种将日志数据从非结构化或半结构化形式转换为结构化格式的过程，以便于更好地存储、查询和分析，提高日志数据的可读性、可搜索性和查询效率。 解析方式介绍 云日志服务支持两种日志结构化解析方式：云
channel = c1 使用默认拦截器处理日志 使用Flume采集器时，拦截器是简单的插件式组件，设置在Source和Channel之间。Source接收到的事件Event，在写入Channel之前，拦截器都可以进行转换或者删除这些事件。每个拦截器只处理同一个Source接收到的事件。
log-converge-config/switch 响应示例 状态码： 200 查询成功 { "log_converge_switch" : true } 状态码 状态码 描述 200 查询成功 400 Error response 错误码 请参见错误码。 父主题： 多账号日志汇聚
Results:[{"EndTime":1626314520},{"FireResult":2}] 查询和分析语句 SELECT json_extract(Results, '$.[0].EndTime') 查询和分析结果 表2 查询和分析结果 EXPR$0 1626314520 json_extract_scalar函数
channel = c1 使用默认拦截器处理日志 使用Flume采集器时，拦截器是简单的插件式组件，设置在Source和Channel之间。Source接收到的事件Event，在写入Channel之前，拦截器都可以进行转换或者删除这些事件。每个拦截器只处理同一个Source接收到的事件。
lts:topics:delete - √ √ 查询日志 POST /v2/{project_id}/groups/{log_group_id}/streams/{log_stream_id}/content/query lts:logs:list - √ x 查询结构化日志 POST /v2/{
用于返回x中任意一个非空的值。 max_by函数 查询y为最大值时对应的x值，或查询最大的n个y值对应的x值。 min_by函数 查询y为最小值时对应的x值，或查询最小的n个y值对应的x值。 count函数 用于计数。 max函数 用于查询x中最大的值。 min函数 用于查询x中最小值。 avg函数 用于计算x的算术平均值。
rd@host:8080/index?parameterName=parameterValue#fragment') 表3 查询分析结果 类型 场景 查询语句 URL_ENCODE('http://username:password@host:8080/index?paramet
Float 是 返回值类型：Array类型 示例：SELECT ARRAY['1','2','3','4','5'] 表3 查询分析结果 类型 场景 查询语句 ARRAY['1','2','3','4','5'] 返回结果 ["1", "2", "3", "4", "5"] array_position函数
pattern, replacement) STRPOS(string1, string2) 返回string2在string1中首次出现位置的索引。查找从索引1开始。如果查找没有结果，则返回0。 SELECT STRPOS(str1, str2) WHERE str1 IS NOT
String 是 返回值类型：String类型 示例：SELECT MOBILE_CARRIER('17052294531') 表3 查询分析结果 类型 场景 查询语句 MOBILE_CARRIER('17052294531') 返回结果 中国移动 mobile_city函数 分析电话号码所属的城市。
code=%@, error=%@. 查询数据失败。 请根据sqlite3 error code查询具体情况。 LTS.0108 Close database failed, code=%@. 关闭数据库失败。 请根据sqlite3 error code查询具体情况。 LTS.0109 Reduce
计算当前1小时和昨天同时段的访问量比值。 选择查询和分析的时间范围为1小时（整点时间），并执行如下查询和分析语句。其中86400表示当前时间减去86400秒(1天)。 SELECT compare(PV, 86400) FROM (SELECT count(*) AS PV ) 查询和分析结果。 5994
计算当前1小时和昨天同时段的访问量比值。 选择查询和分析的时间范围为1小时（整点时间），并执行如下查询和分析语句。其中86400表示当前时间减去86400秒(1天)。 SELECT compare(PV, 86400) FROM (SELECT count(*) AS PV ) 查询和分析结果。 5994
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