简介
一直以来，日志服务提供了 以restfull API方式写入、查询日志数据，管理自己的项目及日志库。现在日志服务新增提供了mysql 接口,用户可以使用jdbc连接到日志服务，通过标准的sql语法进行查询和计算。
mysql作为非常流行的关系型数据库，很多软件支持通过mysql传输协议和sql语法获取mysql数据。用户只需要对sql语法熟悉，即可完成对接。日志服务提供了mysql协议查询和分析日志数据。用户可以使用标准mysql客户端连接到日志服务，使用标准的sql语法计算和分析日志。支持mysql传输协议的客户端包括，mysql client，jdbc, Python MySQLdb。例如,我们使用tableau，通过mysql协议连接日志服务，读取日志数据。有两种场景使用jdbc:
- 使用可视化类工具，例如dataV, Tableau， Kibana来通过mysql协议连接日志服务。
- 使用java的jdbc,python的MySQLdb等库在程序中访问日志服务，在程序中处理查询结果。
使用方法
数据模型映射
| 日志服务数据模型 | SQL数据模型 |
|---|---|
| project | database |
| logstore | table |
| accesskeyId | user |
| accessKey | password |
支持的region
目前仅支持经典网络内网访问和VPC网络访问。各个地域的地址参考文档。地址为内网域名和VPC域名，端口为10005。
帐号和权限
访问jdbc接口，必须使用主账号的ak或者子帐号的ak，子帐号必须是project owner的子帐号，同时子帐号具有project级别的读权限。
查询注意事项
在 where条件中必须包含__date__或__time__来限制查询的时间范围。__date__是timestamp类型 __time__是bigint类型。
例如
__date__ > '2017-08-07 00:00:00' and __date__ < '2017-08-08 00:00:00'
AI 代码解读
__time__ > 1502691923 and __time__ < 1502692923
AI 代码解读
上述两种条件必须出现一个。
支持的filter语法
- 字符串搜索:key = "value" ，查询的是分词之后的结果。
- 字符串模糊搜索: key = "valu*" , 查询的是分词之后模糊匹配的结果。
- 数值比较: num_field > 1, 支持的比较运算符包括> >= = < <=。
- 逻辑运算: and or not。例如 a = "x" and b ="y" 或 a = "x" and not b ="y"
- 如果使用全文索引搜索，需要使用特殊的key __line__ ，例如 __line__ ="abc"
支持的计算
支持的计算语法参见文档
在程序中使用
开发者可以在任何一个支持mysql connector的程序中使用mysql语法连接日志服务。例如使用jdbc或者python MySQLdb。
使用样例
import com.mysql.jdbc.*;
import java.sql.*;
import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.Statement;
public class testjdbc {
public static void main(String args[]){
Connection conn = null;
Statement stmt = null;
try {
//STEP 2: Register JDBC driver
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
//STEP 3: Open a connection
System.out.println("Connecting to a selected database...");
conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://cn-shanghai-intranet.sls.aliyuncs.com:10005/shproject1","accessid","accesskey");
System.out.println("Connected database successfully...");
//STEP 4: Execute a query
System.out.println("Creating statement...");
stmt = conn.createStatement();
String sql = "SELECT method,min(latency,10) as c,max(latency,10) from sls_operation_log " +
"where __time__>=1500975424 and __time__ < 1501035044 and __time__ < 1501035044 " +
" and latency > 0 and latency < 6142629 and not ( method='Postlogstorelogs' or method='GetLogtailConfig') group by method " ;
sql = "select count(1) ,max(latency),avg(latency), histogram(method),histogram(source),histogram(status),histogram(clientip),histogram(__source__) from test10 where __date__ > '2017-07-20 00:00:00' " +
" and __date__ < '2017-08-02 00:00:00'" +
" and __line__='abc#def' and latency < 100000 and (method = 'getlogstorelogS' or method='Get**' and method <> 'GetCursorOrData' )";
sql = "select count(1) from sls_operation_log where __date__ > '2017-08-07 00:00:00' " +
" and __date__ < '2017-08-08 00:00:00' limit 100";
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
//STEP 5: Extract data from result set
while(rs.next()){
//Retrieve by column name
ResultSetMetaData data = rs.getMetaData();
System.out.println(data.getColumnCount());
for(int i = 0;i < data.getColumnCount();++i) {
String name = data.getColumnName(i+1);
System.out.print(name+":");
System.out.print(rs.getObject(name));
}
System.out.println();
}
rs.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (stmt != null) {
try {
stmt.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (conn != null) {
try {
conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
AI 代码解读
使用mysql client连接
使用DavaV连接展示日志服务
可视化大屏DataV提供数据的展示功能，可以对接日志服务读取日志数据，或展示日志计算结果。
1. 创建数据源
数据源可以选择mysql for RDS或者简单日志服务，根据自己的需求选择对应的方式，这里以mysql协议为例，展示如何接入。
如图所示，选择对应的地域，网络选择内网，用户名和密码填写accesskey ，可以是主账号的accessKey，也可以是有权限读取日志服务的子帐号accessKey。端口输入10005，数据库输入project名称。
2. 创建视图
视图中选择好业务的模板，然后点击大屏中的任何一个视图，右侧点击修改数据，修改视图的数据源。
如图，数据源选择上文创建的数据库，输入查询的SQL，在上边的字段映射中，输入查询结果和视图字段的映射关系。
3. 预览视图并发布
点击预览，可以查看预览效果：
