Simple Log Service：資料轉換

資料轉換類型

您可以在添加統計圖表時，設定資料轉換。資料轉換的類型包括連接、分類、解析時間戳記、Group By、行列變換。

• 分類：根據指定的欄位對查詢分析結果進行分組，並針對每組進行計算，參數說明如下表所示。具體操作，請參見分類樣本。

  參數	說明
  選擇資料來源	選擇目標查詢分析。例如選擇A，表示對查詢分析A的結果進行分類。
  X軸	選擇目標欄位作為X軸。
  Y軸	選擇目標欄位作為Y軸。
  彙總列	選擇需要在第三維度中分類彙總的欄位。例如選擇kind欄位，表示對kind欄位進行分類並完成彙總統計。

• 連接：通過Left Join、Right Join或Full Join將多個查詢分析結果合并為一個結果，並在統計圖表中展示，參數說明如下表所示。具體操作，請參見連接樣本。

  參數	說明
  串連方式	選擇串連方式，用於串連您所添加的各個查詢分析的結果。
  串連欄位	通過各個查詢分析結果中都存在的欄位進行串連。

例如設定TA為分類類型，選擇資料來源為A，X軸為Time，Y軸為count，彙總列為kind；設定TB為連接類型，串連方式為Left Join，串連欄位為Time。

連接樣本

執行查詢分析A和B，返回兩個查詢分析結果，兩個查詢分析結果中存在相同的time列。此時可以通過time欄位進行Left Join，將兩個查詢分析結果合并，並在同一個表格中展示。

• 查詢分析配置：查詢分析A類型為LogStore（SQL），Logstore為sls-mall-traces，語句為* | select __time__ - __time__ % 60 as time, count() as pv, '電腦' as icon, '資料庫' as database from log group by time order by time asc limit 2000；查詢分析B類型為LogStore（SQL），Logstore為sls-mall-traces-deps，語句為* | select __time__ - __time__ % 60 as time, count() as pvb from log group by time order by time asc limit 2000。

• 查詢分析A的結果：返回的表格包含time、pv、icon、database四列，展示了按60秒分組的統計資料。

• 查詢分析B的結果：返回的表格包含time、pvb兩列，展示了按60秒分組的PVB統計資料。

• 資料轉換配置：設定類型為連接，串連方式選擇Left Join，串連欄位選擇time。

• 資料轉換結果：通過Left Join合并後，表格包含time、pvb、pv、icon、database五列，實現了兩個查詢分析結果按time欄位的合并展示。

分類樣本

查詢分析A表示對資料進行彙總計算，然後按照kind欄位和time欄位進行分組。通過線圖展示時，只能展示其中一部分資料。此時可以通過資料轉換中的分類功能，將查詢分析結果按照kind欄位的值（producer、consumer、server、client、internal）分為5類，然後通過線圖展示各個類別對應的數量。

• 查詢分析配置：查詢分析A類型為LogStore（SQL），Logstore為sls-mall-traces，語句為* | SELECT __time__ - __time__ % 60 AS Time, count(1) AS count, kind GROUP BY Time, kind ORDER BY Time LIMIT 1000。

• 資料轉換前的結果

  • 表格：返回的表格包含Time、count、kind三列，共80條資料，每個時間點對應producer、consumer、server、client、internal五種kind類型的計數。

  • 線圖

• 資料轉換配置：設定類型為分類，選擇資料來源為A，X軸為Time，Y軸為count，彙總列為kind。

• 資料轉換後的結果

  • 表格：分類後的表格按kind欄位將資料拆分為consumer、producer、internal、server、client五個獨立列，每行展示同一時間點各類別的計數值。

  • 線圖

解析時間戳記樣本

執行查詢分析A，返回查詢分析結果。此時通過解析時間戳記，可以將指定的欄位解析成UNIX時間戳記。

• 查詢分析配置

  查詢分析A的類型為Logstore（SQL），查詢語句為* | select *。

• 查詢分析A的結果

  返回的表格包含__line__、file、info、time、__time__、_source_等列，其中time列值的格式為2024-03-04T10:31:27.427014，共82條資料。

• 資料轉換配置

  設定資料轉換類型為解析時間戳記，選擇資料來源為A，欄位選擇time，格式設定為YYYY-MM-DD H:mm:ss。

• 資料轉換結果

  轉換後的表格中，time列的值已從時間字串解析為UNIX時間戳記格式（如1720578030），共100條資料。

Group By樣本

執行查詢分析A和B，返回兩個查詢分析結果，兩個查詢分析結果中存在相同的request_method列。此時可以通過request_method欄位進行Group By，將兩個查詢分析結果合并，並在同一個表格中展示。

• 查詢分析配置

  查詢分析A和B均選擇Logstore（SQL）類型，Logstore為nginx-access-log，查詢語句均為* | SELECT request_method, COUNT(*) as c group by request_method。

• 查詢分析A的結果

  查詢分析A的結果表格包含request_method和c兩列：HEAD(1)、GET(237)、DELETE(17)、POST(62)、PUT(64)。

• 查詢分析B的結果

  查詢分析B的結果與A相同，包含相同的request_method和對應計數。

• 資料轉換配置

  設定資料轉換類型為Group By，對request_method欄位執行Group By操作，對c欄位選擇計算方式為總和。

• 資料轉換結果

  Group By轉換後的結果為兩個查詢的合并統計：POST(98)、HEAD(2)、PUT(102)、GET(370)、DELETE(28)。

行列轉換樣本

執行查詢分析A，返回查詢分析結果。此時通過行列轉換，可以將查詢結果的行列轉換。

• 查詢分析配置

  查詢分析A的類型為Logstore（SQL），查詢語句為* | select *。

• 查詢分析A的結果

  返回的表格包含__line__、file、info、time、__time__、_source_等列，其中time列值的格式為2024-03-04T10:31:27.427014，共82條資料。

• 資料轉換配置

  設定資料轉換類型為行列變換，選擇資料來源為A。

• 資料轉換結果

  行列轉換後，未經處理資料的行和列互換，產生_col0至_col11共12列，原始的每行日誌記錄變為一列展示，共10條記錄。