SLS-日志服务分析查询

格式

  • 查询格式

查询语句 | 分析语句

  • 示例
status>200 |select avg(latency),max(latency),count(1) as c GROUP BY  method  ORDER BY c DESC  LIMIT 20 

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1、查询

1.1查询分析语句格式

语句类型是否可选说明
查询语句可选查询条件,可以为查询关键词、模糊查询、数值、数值范围和组合条件。<br>如果为空或星号(*),表示针对当前时间段所有数据不设置任何过滤条件,即返回所有数据。查询语法
分析语句可选对查询结果或全量数据进行计算和统计。<br>如果为空,表示只返回查询结果,不做统计分析。实时分析简介

1.2注意事项

如果查询数据量过大,例如查询时间的跨度非常长,数据量在百亿以上时,则一次查询请求无法检索所有数据。在这种情况下,日志服务会把已有的数据返回,并在返回结果中告知该查询结果并不完整。同时,日志服务的服务端会缓存15分钟内的查询结果。当查询请求的结果有部分被缓存命中,则服务端会在这次请求中继续扫描未被缓存命中的日志数据。日志服务会把缓存命中的查询结果与本次查询新命中的结果合并返回。可以反复执行该查询语句来获取最终完整结果。

2、分析

2.1支持的sql语法

2.2 SQL语法结构

  • SQL语句中不需要填写from子句和where子句, 默认从当前Logstore的数据中查询,where条件为查询语句中设置的过滤条件。

  • 支持的子句包括SELECT、GROUP BY、ORDER BY [ASC,DESC]、LIMIT、HAVING。

2.3 使用限制

  • 每个Project中,最大并发数为15个。

  • 开启分析功能后只对新数据生效。

  • 字段值的最大长度为2048KB,超过后会截断。

  • 默认最多返回100行数据。如果需要返回更多数据,请参见LIMIT语法

### 配置阿里云SLS日志服务采集和解析Nginx访问日志及错误日志 #### 日志采集配置 为了实现Nginx日志的采集,可以按照以下方法操作: 1. **安装Logtail** Logtail 是阿里云日志服务提供的客户端工具,用于从本地文件或其他数据源中收集日志并上传至 SLS。可以通过官方文档中的指引完成 Logtail 的安装[^4]。 2. **创建机器组** 登录到阿里云控制台,在日志服务页面下创建一个新的机器组,并将需要采集日志的目标服务器加入该机器组。 3. **配置日志采集规则** 创建新的日志采集配置,指定 Nginx 访问日志和错误日志所在的路径(通常分别为 `/var/log/nginx/access.log` 和 `/var/log/nginx/error.log`)。对于每种类型的日志,可以选择不同的采集方式: - 对于结构化日志(如 JSON 或其他固定格式),可以直接定义键值对映射。 - 对于非结构化的日志,则需使用正则表达式提取字段[^3]。 4. **应用配置到机器组** 将上述配置绑定到之前创建好的机器组上,这样所有的成员都会自动同步最新的采集策略[^5]。 #### 数据清洗与加工 一旦原始日志被成功传输到了 SLS 中,可能还需要进一步的数据清理工作来提高后续分析的质量。这一步骤可以在 SLS 平台上利用 SQL 查询语句或者内置函数来进行复杂转换处理前后的对比测试[^2]。 例如,假设我们希望去除所有来自特定 IP 地址范围内的请求记录,那么就可以编写相应的过滤件;又或者是计算某些指标比如响应时间平均值等高级统计信息时也需要依赖于此阶段的结果作为输入参数之一[^1]。 #### 可视化展示 最后但同样重要的是构建可视化的监控界面以便实时掌握系统的运行状态以及性能表现情况等方面的信息反馈机制建设至关重要: - 使用仪表板功能绘制折线图显示过去几小时内 HTTP 请求总量变化趋势曲线; - 设置基于异常检测算法触发的通知消息提醒相关人员及时采取措施应对潜在风险事件发生可能性增加等情况的发生频率及其影响程度评估报告生成周期设定合理阈值区间范围内动态调整优化现有流程效率最大化的同时保障服务质量水平始终处于可接受范围内等等都是值得考虑进去的因素之一. ```python import re def parse_nginx_log(log_line): pattern = r'(?P<remote_addr>\S+) \S+ (?P<user_name>\S+) ' \ r'\[(?P<time_local>[^\]]+)\] "(?P<request>.*)" ' \ r'(?P<status>\d{3}) (?P<body_bytes_sent>\d+) ' \ r'"(?P<http_referer>.*?)" "(?P<http_user_agent>.*?)"' match = re.match(pattern, log_line) if match: return match.groupdict() else: return None ```
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