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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
用户在使用云服务时，账户的可用额度小于待结算的账单，即被判定为账户欠费。欠费后，可能会影响云服务资源的正常运行，请及时充值。 欠费原因 在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 欠费后，无法上报日志，且无法创建日志组和日志流等功能。 避免和处理欠费 减少日志存储时间或及时删除不需要的日志流。
SQL IP函数 使用限制 LTS提供的IP与地域之间的关系，来自于第三方IP库，且数据是周期性更新（约半年），不承诺IP与地域关系完全正确；后续LTS会优化，缩短IP库的更新周期，为用户提供更好的体验。 单IP函数聚合查询的数据量上限为500万，查询的数据超出上限可能导致查询超时。 功能描述
参数名称 数据类型 是否必填 说明 dict dict 是 需要删除键值对的目标字典。 key1 String 是 要删除的键值对的关键字。 key2 String 否 要删除的键值对的关键字。 返回结果 返回删除后的字典。 函数示例 测试数据 { "ctx": "{\"k1\":\"v1\"
在“可视化”页签下输入SQL查询语句对相应的字段进行查询，即可返回所需的日志内容。 查询结果呈现 表格 下面的语句查询请求的host，request_uri所对应的日志各有多少条，发送的请求体的大小（MB），请求返回的状态码分别是2xx, 3xx, 4xx, 5xx的占比，并按照日志条数降序排列。
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_parsetim
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
消息模板是告警通知消息的固定格式，系统发送告警通知消息必须使用消息模板向订阅者发送。支持内置消息模板，不同协议的订阅者优先选择模板名称对应的协议模板，如果对应的协议模板不存在，则采用内置的消息模板。使用消息模板发送告警通知消息时，系统会自动将模板变量替换为告警规则中的内容。 创建消息模板
String Topic的唯一的资源标识。 最小长度：1 最大长度：1024 display_name 否 String Topic的显示名，推送邮件消息时，作为邮件发件人显示。 最小长度：1 最大长度：1024 push_policy 否 Integer 消息推送的策略。 最小值：1
Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。 用户使用Flume系统采集日志，并且通过LTS侧提供的KAFKA协议方式上报日志。以下是部分常用数据采集场景示例：
Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。 用户使用Flume系统采集日志，并且通过LTS侧提供的KAFKA协议方式上报日志。以下是部分常用数据采集场景示例：
中间件-Redis日志 Redis的日志主要用于记录Redis服务器的运行状态、相关事件以及客户端执行的命令等信息。Redis的日志主要有系统日志和慢查询日志。 系统日志（System Log）： 记录Redis服务器的启动、关闭、配置加载、持久化操作（如 RDB 和 AOF）等系统级事件。
对接Grafana插件（Windows） Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可将通过将采集的数据查询进行可视化的展示，并及时通知。 LTS-Grafana是Grafana服务中的一个插件，它可以使用LTS的数据，并对数据进行可视化分析和展示。 前提条件 安装Grafana。
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，提取出有固定格式或者相似程度较高的日志，过滤
本文介绍了LTS服务提供的SDK语言版本，列举了最新版本SDK的获取地址。 在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 SDK列表 在开始使用之前，请确保您安装的是最新版本的SDK。使用过时的版本可能会导致兼容性问
error_code) print(e.error_msg) VPC： ELB: 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求响应成功, 成功创建结构化配置。 400 BadRequest。非法请求。
对接Grafana插件（Linux） Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可将通过将采集的数据查询进行可视化的展示，并及时通知。 LTS-Grafana是Grafana服务中的一个插件，它可以使用LTS的数据，并对数据进行可视化分析和展示。 前提条件 已安装Grafana。Grafana版本要求使用9
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
使用切分后的单词进行搜索。初次使用时，LTS已默认进行了分词配置，默认配置的分词符为： , '";=()[]{}@&<>/:\\?\n\t\r 若默认分词符不能满足您的需求时，可按照如下操作进行自定义配置。 注意事项 分词配置只会对配置时间点以后生成的日志生效，之前的日志按照之前配置的分词符进行处理。
创建LTS快速分析 日志包含了系统性能及业务等信息，例如关键词ERROR的多少反应了系统的健康度，关键词BUY的多少反应了业务的成交量等。当您需要了解这些信息时，可以通过快速分析功能，查询指定日志关键词，云服务日志LTS针对您配置的关键词进行统计，并生成指标数据，以便您实时了解系统性能及业务等信息。
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