用户首先执行搜索,在搜索结果之上,再进行SQL的分析。 其中SQL计算部分支持ANSI SQL,SQL全集。1:一套系统融合ES+CK的查询和分析的能力,避免数据搬迁,在一份数据上就可以完成查询和分析,节省存储和带宽成本。2:多租户大资源池,支持PB级别数据吞吐,同时也能支撑查询分析的高并发调用。3:多租户大资源池,无需预留资源...
第一步,进行基准测试,使用普通 SQL 模式,查询虽然只有 4.3s,但是因数据量大小限制被截断而结果不精确。 第二步,切换到增强 SQL 模式,查询只需 23.4s 即可精确查询,此时增强 SQL 体现出在面对超大规模数据量时的威力。 第三步,设置 session 参数 set session hash_partition_count=40/64/128/200(此值默认最大...
SQL 每次执行会对应到确定的时间窗口,由此得到确定数据集再调度 SQL 计算。Scheduled SQL 实例运行时,SQL 查询的时间窗口是基于调度时间渲染得到,左闭右开格式,与实例的创建时间、执行时间无关。例如调度时间为2021/01/01 10:00:00,SQL时间窗口的表达式为[@m - 10m, @m),则实际的SQL时间窗口为[2021/01/01 ...
在阿里云日志服务（SLS）中编写SQL查询，您可以参考以下示例和要点：
SLS SQL的优势 SQL只是一个语法表现成,是用户和数仓系统交互的语言。而数仓的真正强大之处在于它的内核。SLS日志数仓,采用SQL为语法接口,借助于云原生的分布式架构,可以实现query级别的弹性分析能力,可以实现单次分析千亿条数据的能力。 Pandas具备分析灵活性,SLS具备强大的SQL分析能力。两者融合,既能享受SLS强大的SQL分...
阿里运SLS日志sql 查询统计示例 --kuaishou_callback_externalstore 从mysql导入的表 *andclientId:32andaction:PLAY|selectcreateDate,count(DISTINCT(openId)) uv,count(openId) pvfromlogljoinkuaishou_callback_externalstore konl.openId=k.open_idandk.callbackisnotnullandl.createDate>='2023-03-01'andl....
SQL语句语法 SQL(Structured Query Language)语句格式为:<查询语句> | <分析语句>。 操作审计支持通过多种方式查询事件。不同查询方式对应的查询语句和分析语句如下表所示: SQL语句示例 示例一:查询管控事件中的所有写事件 * AND "event.eventCategory": Management AND "event.eventRW":...
摘要: 日志服务在2.5版本中提供 **SQL 实时统计分析功能** ,能够在秒级查询的基础上支持实时统计分析 日志服务(原SLS)是针对大规模日志实时存储与查询服务,半年内我们逐步提供文本、数值、模糊、上下文等查询能力。在2.5版本中日志服务提供 SQL 实时统计分析功能 ,能够在秒级查询的基础上支持实时统计分析。 支持SQL...
阿里云日志服务(SLS)SQL案例中心发布 简介:阿里云日志服务(SLS)提供大规模日志实时查询与分析能力(LogSearch/Analytics),支持完整SQL92标准(提供restful 和 jdbc两种协议),除基本聚合功能外,支持完整的SQL计算,并支持外部数据源联合查询(Join)、机器学习、模式分析等函数。
用户使用ScheduledSQL功能,定期查询原始指标库,保留最新的/平均值作为降采样的值,存储在新的MetricStore; 查询时,判断查询区间适合的MetricStore,如果是降采样的MetricStore,在查询前还需进行一定的Query改写; 例如降采样的精度是10min,查询是 avg(cpu_util),由于默认是3分钟的LookBackDelta,10分钟的精度可能查询不出来...