Cláusula UNNEST: expandir campos de array e map no SLS - Simple Log Service: Central de Documentação do Alibaba Cloud

Sintaxe

Expanda um array em várias linhas em uma única coluna chamada column_name.
```
UNNEST(x) AS table_alias(column_name)
```
Expanda um map em várias linhas com colunas chamadas key_name e value_name.
```
UNNEST(y) AS table(key_name,value_name)
```

Importante

Se seus dados forem strings, converta-os em um objeto JSON e faça o cast para o tipo array ou map desejado. Por exemplo, use try_cast(json_parse(array_column) as array(bigint)). Para mais detalhes, consulte funções de conversão de tipos.

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	Expressão que resulta em um array.
column_name	Nome da coluna de saída que contém os elementos do `array`.
y	Expressão que resulta em um map.
key_name	Nome da coluna de saída que contém as chaves do `map`.
value_name	Nome da coluna de saída que contém os valores do `map`.

Exemplos

Exemplo 1

Expanda o valor de array do campo number em várias linhas.

Campo de amostra
```
number:[49, 50, 45, 47, 50]
```

Instrução de consulta e análise

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

A consulta retorna a coluna a com os elementos expandidos: 49, 50, 45, 47 e 50.

Exemplo 2

Expanda o valor de array do campo number em várias linhas e calcule a soma.

Campo de amostra

Este exemplo mostra um único log. A soma agrega os valores de number de todos os logs correspondentes.
```
number:[49, 50, 45, 47, 50]
```

Instrução de consulta e análise

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

A consulta retorna a coluna sum com o valor 368248, que representa o total de todos os elementos number nos logs correspondentes.

Exemplo 3

Expanda o valor de array do campo number em várias linhas e agrupe os elementos.

Campo de amostra
```
number:[49, 50, 45, 47, 50]
```

Instrução de consulta e análise

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

O resultado exibe cada elemento e sua contagem. Por exemplo, o elemento 50 aparece 1194 vezes, enquanto os elementos 47, 49 e 45 aparecem 597 vezes cada.

Exemplo 4

Expanda o valor map do campo result em várias linhas e colunas.

Campo de amostra

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

Instrução de consulta e análise

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

Exemplo 5

Expanda o valor map do campo result e agrupe por chave.

Campo de amostra

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

Instrução de consulta e análise

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

O resultado mostra uma count de 5422 para cada uma das cinco chaves (anomaly_type, dim_name, is_anomaly, score e value), o que confirma que cada log contém o mesmo conjunto de pares chave-valor.

Exemplo 6

Use a função histogram para contar requisições por método e expanda o map resultante com UNNEST para exibir os dados em um gráfico de colunas.

Instrução de consulta e análise

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

Resultado da consulta e análise