更新时间：2022-08-13 21:11:37
搜索条件方式可包含：分词全文检索、短语检索、字段值检索、逻辑运算符检索以及 SPL 命令检索。
► 分词全文检索：
检索一个或多个查询词时，系统不区分大小写。查询多个关键词时不区分关键词的先后顺序，查询结果将同时包含这些词。
示例：输入“测试 节点”后进行搜索，结果会包含测试、节点、测试节点，且匹配的词高亮显示，如下所示：
► 短语检索
若需要查询短语，需要用双引号把短语括起来，查询结果不区分大小写。
示例：查询“normal”，匹配的日志也必须包含“normal”。
► 字段值检索
若需根据特定的字段值过滤数据时，用户可以采用字段值检索的方式过滤数据。
格式为：field:value，其中 field 为字段，字段类型为字符串，搜索时区分大小写字母，不允许使用 ？* 等字符；value 可为字符串或数值，字符串区分大小写字母，可使用 * 字符。
示例如下：
• 示例 1：type:Agent：表示过滤日志类型为 Agent 的数据；
• 示例 2：IP:192.*.*.*：表示采用通配符的方式过滤以 192 开头的 IP 地址。
► 逻辑运算符检索
逻辑运算符包含：AND、OR、NOT、()，其中 AND、OR、NOT 必须大写，逻辑运算符搜索可更有效的提高搜索效率。
• 示例 1：测试 AND Agent：表示 测试 和 Agent 需在日志中同时出现才匹配搜索条件，AND 默认可缺省；
• 示例 2：测试 OR Agent：表示 测试 或 Agent 需在日志中出现 1 个即可匹配搜索条件；
• 示例 3：NOT 测试：表示不包含 测试 字段的日志才匹配搜索条件；
• 示例 4：测试 AND (Agent OR aix)：表示日志中必须包含测试，和 Agent、aix 中的任意 1 个，即可匹配搜索条件，其中（）可改变布尔运算规则。
► SPL 命令
SPL 命令包含：rename 命令、parse 命令、join 命令、top 命令、stats 命令，命令之间支持组合使用。SPL 命令可以对日志数据进行字段重命名、动态抽取、关联性分析等操作。
• rename 命令：主要用于解决对已采集数据的再处理问题，用户可通过 rename 命令将字段重命名为所需的字段名。
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说明：重命名只在 rename 命令运行时生效，运行结束重命名失效。
格式：* | rename 字段 as 重命名名称
• parse 命令
用于搜索时动态抽取字段，对已进入系统的数据进行新字段提取过滤。
注意：正则表达式（regex）中新提取的字段不能与已有的字段重名。
格式：* | parse <field>"<regex>"
• 用法 3：与 Rename 命令联用
• join 命令
用于提供便捷的数据关联功能，供临时的分析场景、数据清洗使用。用户可在 AnyRobot 系统内，通过 join 命令将主查询的结果（字段集）和子查询的结果（字段集），通过关键字段关联。
格式：* | join type=left field-list [sub-search]
⇒ type：连接类型，包含内连接 inner、左连接 left 两种，默认为左连接(非必填项)。
其中，内连接表示：主查询和子查询的数据库表中必须同时存在连接字段值的记录，数据才会被检索出来；左连接表示：只需在主查询数据库中存在连接字段值的记录，数据就会被检索出来；
⇒ field-list：连接字段（必填项）；
⇒ sub-search：子查询（必填项），将子查询的结果与主查询进行连接
• 用法 2：与 parse 命令联用提取字段，再使用 join 命令进行关联
用于统计指定字段的所有值中出现频次最高的字段值的集合。命令返回搜索结果中包含字段值出现次数 (count) 计数以及所占百分比 (percentage)；并支持根据字段分组后，再进行频次的统计。
• stats 命令
stats 是一个基础性命令，是进行搜索、可视化重构的前置需求。用于对搜索的结果集进行聚合统计，聚合方式包括：计数、最大值、最小值、平均值、总和、百分比分布、百分等级。还可以使用 by 语句对指定的字段进行分类，再对每个分类进行聚合统计计算，返回的结果为每个分类对应的结果集。
格式：*| stats stats-function (field1,field2,…..) AS field BY field-list
⇒ stats-function：eval 函数表达式
⇒ (field1,field2,…..)：聚合字段
⇒ AS field：指定字段用于保存聚合统计的结果集
⇒ BY field-list：可选参数，用于设置指定字段进行分类聚合统计计算
State-function总结如下：
说明：min、max、avg、extended_stats、sum、percentiles、percentile_ranks 函数仅允许统计数值型字段。
► 分词全文检索：
检索一个或多个查询词时，系统不区分大小写。查询多个关键词时不区分关键词的先后顺序，查询结果将同时包含这些词。
示例：输入“测试 节点”后进行搜索，结果会包含测试、节点、测试节点，且匹配的词高亮显示，如下所示：
► 短语检索
若需要查询短语，需要用双引号把短语括起来，查询结果不区分大小写。
示例：查询“normal”，匹配的日志也必须包含“normal”。
► 字段值检索
若需根据特定的字段值过滤数据时，用户可以采用字段值检索的方式过滤数据。
格式为：field:value，其中 field 为字段，字段类型为字符串，搜索时区分大小写字母，不允许使用 ？* 等字符；value 可为字符串或数值，字符串区分大小写字母，可使用 * 字符。
示例如下：
• 示例 1：type:Agent：表示过滤日志类型为 Agent 的数据；
• 示例 2：IP:192.*.*.*：表示采用通配符的方式过滤以 192 开头的 IP 地址。
► 逻辑运算符检索
逻辑运算符包含：AND、OR、NOT、()，其中 AND、OR、NOT 必须大写，逻辑运算符搜索可更有效的提高搜索效率。
• 示例 1：测试 AND Agent：表示 测试 和 Agent 需在日志中同时出现才匹配搜索条件，AND 默认可缺省；
• 示例 2：测试 OR Agent：表示 测试 或 Agent 需在日志中出现 1 个即可匹配搜索条件；
• 示例 3：NOT 测试：表示不包含 测试 字段的日志才匹配搜索条件；
• 示例 4：测试 AND (Agent OR aix)：表示日志中必须包含测试，和 Agent、aix 中的任意 1 个，即可匹配搜索条件，其中（）可改变布尔运算规则。
► SPL 命令
SPL 命令包含：rename 命令、parse 命令、join 命令、top 命令、stats 命令，命令之间支持组合使用。SPL 命令可以对日志数据进行字段重命名、动态抽取、关联性分析等操作。
• rename 命令：主要用于解决对已采集数据的再处理问题，用户可通过 rename 命令将字段重命名为所需的字段名。
说明：重命名只在 rename 命令运行时生效，运行结束重命名失效。格式：* | rename 字段 as 重命名名称
• 用法 1：重命名字段
• 示例 1：输入：* | rename time as times，将字段“time”重命名为“times”，如下所示：
• 示例 1：输入：* | rename time as times，将字段“time”重命名为“times”，如下所示：
• 用法 2：重命名多个字段；
• 示例 2：输入：* | rename time as times,jobId as jobIds，将“time”重命名为“times”，同时将“jobId”重命名为“jobIds”，如下所示：
• 示例 2：输入：* | rename time as times,jobId as jobIds，将“time”重命名为“times”，同时将“jobId”重命名为“jobIds”，如下所示：
• parse 命令
用于搜索时动态抽取字段，对已进入系统的数据进行新字段提取过滤。
注意：正则表达式（regex）中新提取的字段不能与已有的字段重名。格式：* | parse <field>"<regex>"
• 用法 1：对原始日志进行字段提取
• 示例 1：输入：* | parse “(?\d+\.\d+\.\d+\.\d+)”，用于将日志数据 ip 信息提取出来并生成 ip 字段，并对 ip 字段值进行统一抽取。
• 示例 1：输入：* | parse “(?\d+\.\d+\.\d+\.\d+)”，用于将日志数据 ip 信息提取出来并生成 ip 字段，并对 ip 字段值进行统一抽取。
• 用法 2：对已解析字段再次进行字段提取
• 示例 2：输入：* | parse @timestamp “(?<日期>\S+)\s(?<小时>\d{2}).*”，将“时间”字段进行二次抽取分别抽取“日期”和“小时”字段，如下所示：
• 示例 2：输入：* | parse @timestamp “(?<日期>\S+)\s(?<小时>\d{2}).*”，将“时间”字段进行二次抽取分别抽取“日期”和“小时”字段，如下所示：
• 用法 3：与 Rename 命令联用
• 示例 3：输入：* | parse @timestamp “(?<日期>\S+)\s(?<小时>\d{2})*” | rename source as sources，将 @timestamp 字段抽取，并通过 rename 命令将“source”重命名为“sources"，如下所示：
• join 命令
用于提供便捷的数据关联功能，供临时的分析场景、数据清洗使用。用户可在 AnyRobot 系统内，通过 join 命令将主查询的结果（字段集）和子查询的结果（字段集），通过关键字段关联。
格式：* | join type=left field-list [sub-search]
⇒ type：连接类型，包含内连接 inner、左连接 left 两种，默认为左连接(非必填项)。
其中，内连接表示：主查询和子查询的数据库表中必须同时存在连接字段值的记录，数据才会被检索出来；左连接表示：只需在主查询数据库中存在连接字段值的记录，数据就会被检索出来；
⇒ field-list：连接字段（必填项）；
⇒ sub-search：子查询（必填项），将子查询的结果与主查询进行连接
• 用法 1：与 rename 命令联用，重命名关联字段
• 示例 1：输入：type:"as访问日志"| join type=left 错误ID[type:”https 告警转发”] | rename 错误ID as 错误IDs，表示对“as访问日志”包含“错误ID”的数据，与“https 告警转发”包含“错误ID”的数据进行左连接，并将“错误ID”重命名为“错误IDs”，如下所示：
• 示例 1：输入：type:"as访问日志"| join type=left 错误ID[type:”https 告警转发”] | rename 错误ID as 错误IDs，表示对“as访问日志”包含“错误ID”的数据，与“https 告警转发”包含“错误ID”的数据进行左连接，并将“错误ID”重命名为“错误IDs”，如下所示：
• 用法 2：与 parse 命令联用提取字段，再使用 join 命令进行关联
• 示例 2：输入：type:"as访问日志" | parse 用户 "(?<用户名>.*)" | join type=inner 用户名[type:”as 操作日志”] | rename 用户 as 用户名
• top 命令用于统计指定字段的所有值中出现频次最高的字段值的集合。命令返回搜索结果中包含字段值出现次数 (count) 计数以及所占百分比 (percentage)；并支持根据字段分组后，再进行频次的统计。
• stats 命令
stats 是一个基础性命令，是进行搜索、可视化重构的前置需求。用于对搜索的结果集进行聚合统计，聚合方式包括：计数、最大值、最小值、平均值、总和、百分比分布、百分等级。还可以使用 by 语句对指定的字段进行分类，再对每个分类进行聚合统计计算，返回的结果为每个分类对应的结果集。
格式：*| stats stats-function (field1,field2,…..) AS field BY field-list
⇒ stats-function：eval 函数表达式
⇒ (field1,field2,…..)：聚合字段
⇒ AS field：指定字段用于保存聚合统计的结果集
⇒ BY field-list：可选参数，用于设置指定字段进行分类聚合统计计算
State-function总结如下：
说明：min、max、avg、extended_stats、sum、percentiles、percentile_ranks 函数仅允许统计数值型字段。
• 用法 1：返回每个主机的平均传输速率
• 示例 1：sourcetype=access* | stats avg(kbps) BY host
• 示例 1：sourcetype=access* | stats avg(kbps) BY host
• 用法 2：搜索 access 日志，计算 “referer_domain”字段中值 top 100 的总数
• 示例 2：输入：sourcetype=access_combined | top limit=100 referer_domain | stats sum(count) AS total
• 示例 2：输入：sourcetype=access_combined | top limit=100 referer_domain | stats sum(count) AS total
• 用法 3：假设有一个字段【销售额】，字段值为 15、15、30、40、50
• 示例 3：
• 计数：返回目标字段（任意类型字段）的计数。stats count (销售额)=5
• 最大值：返回目标字段（数值型字段）中值最大的字段值。stats max (销售额)=50
• 最小值：返回目标字段（数值型字段）中值最小的字段值。stats min (销售额)=15
• 平均值：返回目标字段（数值型字段）的平均值。stats avg (销售额)=30
• 总和：返回目标字段（数值型字段）的总和。stats sum (销售额)=150
• 去重计数：返回目标字段（任意类型字段）的去重计数。stats cardinality (销售额)=4
• 统计目标字段（数值型字段）的计数、最大值、最小值、平均值、总和、平方和、方差、标准差。stats extended_stats（销售额）=5（计数）、50（最大值）、15（最小值）、30（平均值）、150（总和）、5450（平方和）、237.5（方差）、15.41104（标准差）
• 百分位数：返回目标字段（数值型字段）的自定义百分位数。stats percentiles (销售额,70)=38，表示：70% 的销售额是小于 38 的。stats percentiles (销售额,20,50,90)=15,30,46，表示：20%的销售额小于 15；50%的销售额小于 30；90%的销售额小于 46
• percentile_ranks：返回指定字段值（数值型）对应的百分位数。stats percentile_ranks (销售额,50)=100%，表示销售额 50 对应的百分位数是 100%，即销售额 100% 小于 50。
• 最大值：返回目标字段（数值型字段）中值最大的字段值。stats max (销售额)=50
• 最小值：返回目标字段（数值型字段）中值最小的字段值。stats min (销售额)=15
• 平均值：返回目标字段（数值型字段）的平均值。stats avg (销售额)=30
• 总和：返回目标字段（数值型字段）的总和。stats sum (销售额)=150
• 去重计数：返回目标字段（任意类型字段）的去重计数。stats cardinality (销售额)=4
• 统计目标字段（数值型字段）的计数、最大值、最小值、平均值、总和、平方和、方差、标准差。stats extended_stats（销售额）=5（计数）、50（最大值）、15（最小值）、30（平均值）、150（总和）、5450（平方和）、237.5（方差）、15.41104（标准差）
• 百分位数：返回目标字段（数值型字段）的自定义百分位数。stats percentiles (销售额,70)=38，表示：70% 的销售额是小于 38 的。stats percentiles (销售额,20,50,90)=15,30,46，表示：20%的销售额小于 15；50%的销售额小于 30；90%的销售额小于 46
• percentile_ranks：返回指定字段值（数值型）对应的百分位数。stats percentile_ranks (销售额,50)=100%，表示销售额 50 对应的百分位数是 100%，即销售额 100% 小于 50。
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