UNNEST 句: SLS で配列フィールドとマップフィールドを展開する - Simple Log Service

ログフィールドには配列またはマップの値が含まれる場合があります。UNNEST 句を使用すると、これらの値を複数の行に展開してクエリと分析を実行できます。

構文

配列を、column_name という名前の単一列を持つ複数行に展開します。
```
UNNEST(x) AS table_alias(column_name)
```
マップを、key_name と value_name という名前の列を持つ複数行に展開します。
```
UNNEST(y) AS table_alias(key_name, value_name)
```

重要

データが文字列の場合は、JSON オブジェクトに解析してから、必要な array または map 型にキャストしてください。たとえば、try_cast(json_parse(array_column) as array(bigint)) を使用します。詳細については、「型変換関数」をご参照ください。

パラメーター

パラメーター	説明
x	配列として評価される式。
column_name	`array` の要素を格納する出力列の名前。
y	マップとして評価される式。
key_name	`map` のキーを格納する出力列の名前。
value_name	`map` の値を格納する出力列の名前。

例

例 1

number フィールドの配列値を複数の行に展開します。

サンプルフィールド
```
number:[49, 50, 45, 47, 50]
```

クエリ・分析文

* |
SELECT
  a
FROM  log,
  UNNEST(cast(json_parse(number) AS array(bigint))) AS t(a)

クエリは、展開された要素 (49、50、45、47、50) を含む列 a を返します。

例 2

number フィールドの配列値を複数の行に展開し、合計を計算します。

サンプルフィールド

このサンプルは単一のログを示しています。合計は、一致するすべてのログを対象に、number の値を集約して計算します。
```
number:[49, 50, 45, 47, 50]
```

クエリ・分析文

* |
SELECT
  sum(a) AS sum
FROM  log,
  UNNEST(cast(json_parse(number) as array(bigint))) AS t(a)

クエリは、値 368248 を持つ列 sum を返します。これは、一致するすべてのログに含まれるすべての number 要素の合計です。

例 3

number フィールドの配列値を複数の行に展開し、要素をグループ化します。

サンプルフィールド
```
number:[49, 50, 45, 47, 50]
```

クエリ・分析文

* |
SELECT
  a, count(*) AS count
FROM  log,
  UNNEST(cast(json_parse(number) as array(bigint))) AS t(a) GROUP BY a

結果には、各要素とその出現回数が表示されます。たとえば、要素 50 は 1194 回出現し、要素 47、49、45 はそれぞれ 597 回出現します。

例 4

result フィールドの map 値を複数の行と列に展開します。

サンプルフィールド

result:{
  anomaly_type:"OverThreshold"
  dim_name:"request_time"
  is_anomaly:true
  score:1
  value:"3.000000"}

クエリ・分析文

* |
select
  key,
  value
FROM  log,
  UNNEST(
    try_cast(json_parse(result) as map(varchar, varchar))
  ) AS t(key, value)

例 5

result フィールドの map 値を展開し、キーでグループ化します。

サンプルフィールド

result:{
  anomaly_type:"OverThreshold"
  dim_name:"request_time"
  is_anomaly:true
  score:1
  value:"3.000000"}

クエリ・分析文

* |
select
  key,
  count(*) AS count
FROM  log,
  UNNEST(
    try_cast(json_parse(result) as map(varchar, varchar))
  ) AS t(key, value)
GROUP BY
  key

結果には、5 つのキー (anomaly_type、dim_name、is_anomaly、score、value) のそれぞれに対して count が 5422 と表示され、各ログに同じキーのセットが含まれていることを確認できます。

例 6

histogram 関数を使用してメソッド別にリクエストをカウントし、結果のマップを UNNEST で展開して縦棒グラフにデータを表示します。

クエリ・分析文

* |
SELECT
  key,
  value
FROM(
    SELECT
      histogram(request_method) AS result
    FROM      log
  ),
  UNNEST(result) AS t(key, value)

クエリ・分析結果