指定された複数属性フィールドのサンプルおよび条件に基づいて、差分パターン統計関数は、条件に影響を与える差分パターンのセットを分析する。 これにより、条件間の差分の原因を迅速に診断できます。

pattern_diff

関数の形式：
pattern_diff( array_char_value, array_char_name, array_numeric_value, array_numeric_name, condition, supportScore, posSampleRatio, negSampleRatio)
次の表に、関数のパラメーターを示します。
パラメーター 説明 値
array_char_値 文字型の値の入力列。 値は配列形式です。 例: array[clientIP, sourceIP, path, logstore] 。
array_char_name 文字型値の入力列に対応する名前。 値は配列形式です。 例: array['clientIP', 'sourceIP', 'path', 'logstore'] 。
array_numeric_value 数値の入力列。 値は配列形式です。 例: array[Inflow, OutFlow] 。
array_numeric_name 数値の入力列に対応する名前。 値は配列形式です。 例: array['Inflow', 'OutFlow']
条件 データフィルタリング条件。 真は陽性サンプルを示す。 偽は陰性サンプルを示す。 例: レイテンシ <= 300
supportScore パターンマイニングの正と負のサンプルのサポート度。 値はdoubleデータ型です。 有効な値: (0,1) 。
posSampleRatio 陽性サンプルのサンプリング比。 デフォルト値は0.5であり、これは、陽性サンプルの半分のみが使用されることを示す。 値はdoubleデータ型です。 有効な値: (0,1) 。
negSampleRatio 負のサンプルのサンプリング比。 デフォルト値は0.5であり、これは、陰性サンプルの半分のみが使用されることを示す。 値はdoubleデータ型です。 有効な値: (0,1) 。
例：
  • クエリステートメントは次のとおりです。
    * | select pattern_diff(array[ Category, ClientIP, ProjectName, LogStore, Method, Source, UserAgent ], array[ 'Category', 'ClientIP', 'ProjectName', 'LogStore', 'Method', 'Source', 'UserAgent' ], array[ InFlow, OutFlow ], array[ 'InFlow', 'OutFlow' ], Latency > 300, 0.2, 0.1, 1.0) limit 1000

  • 以下の図にテスト結果を示します。

表示項目について、次の表に説明します。
表示項目 説明
possupport 採掘されたパターンの陽性サンプルのサポートレベル。
posconfidence 採掘されたパターンに対する陽性サンプルの信頼。
negsupport 採掘パターンのネガティブサンプルのサポートレベル。
diffpattern 採掘されたパターンの内容。