阿里云日志服务SLS

前言：

　　刚入职实习了几天，我发现我的任务就是学习阿里云日志服务这块业务内容，这个功能和mysql一样，但是速度和视觉却是甩mysql这类数据库几条街。

　　当得知公司没人会这项技术后（在这之前我也没听过，我觉得算是小众技术吧目前），我觉得我机会来了，可以考这项技术先站稳脚跟。。。

废话不多说，开始聊聊我这几天对这sls的感受。

SLS简介：

　　日志服务：简称LOG，是针对日志类数据的一站式服务，在阿里巴巴集团经过大量大数据场景形成的，您无需开发就能快捷完成日志数据采集、消费、投递以及查询分析等功能，提升运维、运营效率，建立DT时代海量日志处理能力。

功能：　实时采集和消费。

　　　　投递数仓。

　　　　查询与实时分析。

案例详情：

　　1、账单平均每天消费查询。

　　　　　　查看平均每日的总消费，先用date_trunc 函数计算出每天的消费数，再用geometric_mean 函数得出平均每天的消费。

　　　　　　

* |
select
  geometric_mean(total) as "每日平均消费日消费(元)"
from
  (
    select
      date_trunc('day', __time__) as day,
      sum(PretaxAmount) as total
    from
      log
    group by
      day
    order by
      day
  )

2、访问前十地址。

* |
select
  count(1) as pv,
  split_part(request_uri, '?', 1) as path
group by
  path
order by
  pv desc
limit
  10

3、tomcat错误请求数。

status >= 400 |
SELECT
  diff [] AS c1,
  diff [] AS c2,
  round(diff [] * 100.0 / diff [] - 100.0, 2) AS c3
FROM
  (
    select
      compare(c, 3600) AS diff
    from
      (
        select
          count(1) as c
        from
          log
      )
  )

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　4、top用户代理

* |
select
  http_user_agent as "用户代理",
  count(*) as pv,
  round(sum(request_length) / 1024.0 / 1024, 2) as "请求报文流量(MB)",
  round(sum(body_bytes_sent) / 1024.0 / 1024, 2) as "返回客户端流量(MB)",
  round(
    sum(
      case
        when status >= 200
        and status < 300 then 1
        else 0
      end
    ) * 100.0 / count(1),
    6
  ) as "2xx比例(%)",
  round(
    sum(
      case
        when status >= 300
        and status < 400 then 1
        else 0
      end
    ) * 100.0 / count(1),
    6
  ) as "3xx比例(%)",
  round(
    sum(
      case
        when status >= 400
        and status < 500 then 1
        else 0
      end
    ) * 100.0 / count(1),
    6
  ) as "4xx比例(%)",
  round(
    sum(
      case
        when status >= 500
        and status < 600 then 1
        else 0
      end
    ) * 100.0 / count(1),
    6
  ) as "5xx比例(%)"
group by
  "用户代理"
order by
  pv desc
limit
  100

经过几个案例，其实sls的理解有稍微的加深，我觉得这可以当作一门语言来学。。。