前言
- 作为站长的你是否也曾想针对站点访问日志信息，分析其中PV、UV、访问地域分布以及访问前十页面等情况。
- 作为开发者的你是否也想记录应用的日志信息，针对top方法进行优化从而提升应用质量。
- 作为运维老大的你是否也曾想过实时监控最近1个小时的服务器响应时间变化，请求客户端负载均衡到某一台机器流量否有异常情况等信息，搞一张数据大屏从而更加直观的获取关键信息
你可能需要这样的图表：
那么阿里云日志服务（Log Service）一定是一个不错的选择！我们提供了日志的一站式解决方案，包含了30多种日志源的采集（Logtail），日志服务的实时分析功能（LogSearch/Analytics），可以使用查询+SQL92语法对日志进行实时分析，并且可以在查询分析结果上支持自带Dashboard、DataV、Grafana、Tableua(通过JDBC)、QuickBI等可视化方式。以上截图中的图表就是日志服务自带的仪表盘功能。
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密码：pnX-32m-MHH-xbm
整体结构
日志服务可视化分析流程如图所示：
主要分为3个步骤：
- 数据采集。日志服务支持客户端、网页、协议、SDK/API（移动、游戏）等多种日志采集方式，所有采集方式均基于Restful API实现，除此之外您也可以通过API/SDK实现新的采集方式，参考文档
- 设置数据索引并采用查询分析语法进行查询分析，参考文档
- 可视化展示。日志服务提供基于Restful的开放式API，我们可以选择适合的方式对我们的日志数据进行可视化处理，本文将主要阐述日志服务自带的可视化以及仪表盘（Dashboard）功能
区别
日志服务自身的Dashboard有如下特点：
- 无需事先定义：任何计算方法、任何过滤条件可以应用到任意时间段秒级出图
- 交互式分析：图表<-->原始日志无缝切换，双向打通
- 场景化支持：通过数据接入向导直接生成分析大盘，无需复杂配置
图表类型
目前，日志服务提供的可视化功能包含了如下图表类型：
接下来将分别介绍每种图形适合的场景，然后将我们的日志信息可视化出来。
1. 表格
表格作为最常见的数据展示类型，由一组或多组单元格组成，用于显示数字和其他项以便快速引用和分析，表格中的项被组织为行和列，表格的第一行称为表头，指明表格每一列的内容和意义。
在日志服务中，我们通过查询分析语法得到的结果信息默认以表格方式进行展示。比如我想查看每分钟上传字节总和情况：
* | select date_format(from_unixtime(__time__ - __time__% 60), '%H:%i:%S') as minute, sum(body_bytes_sent) as sum group by minute order by minute desc limit 100000可以得到如下表格展示，我们可以利用表头上的排序按钮对某一列进行排序
2. 折线图
折线图属于趋势类分析图表，一般用于表示一组数据在一个有序数据类别（多为连续时间间隔）上的变化情况，用于直观分析数据变化趋势，提供的图表属性如下：
- X轴：一般为有序数据类别（时间序列）
- 左Y轴：可以配置一列或多列对应到左轴数值区间
- 右Y轴：可以配置一列或多列对应到右轴数值区间（右轴图层高于左轴）
- 为柱列：将已选择的左Y轴或者右Y轴中的一列以柱状形式表示
- 图例位置：上右下左
- 间距：坐标轴距离图表边界距离
如分析在最近15分钟内PV、UV已经平均响应时间变化
* | select date_format(from_unixtime(__time__ - __time__% 60), '%H:%i:%S') as minutes, approx_distinct(remote_addr) as uv, count(1) as pv, avg(request_time) as avg group by minutes order by minutes asc limit 100000选择minutes作为X轴，pv、uv放在左Y轴，avg为右Y轴并且设置uv为柱状，得到如下图示：
3. 柱状图
柱状图和折线图类似，但是柱状图描述的是分类数据（而不是折线图的有序数据），回答的是每一个分类中『有多少？』这个问题，提供的图表属性如下：
- X轴：一般为分类数据
- Y轴：可以配置一列或多列对应到左轴数值区间
- 图例位置：上右下左
- 间距：坐标轴距离图表边界距离
如分析最近15分钟内不同http_referer的访问次数：
* | select http_referer, count(1) as count group by http_referer4. 条形图
条形图即为横向柱状图，适合分析分类数据的top情况，提供的图表属性保持一致
如分析最近15分钟内访问前十的地域信息：
* | select ip_to_province(remote_addr) as address, count(1) as count group by address order by count desc limit 105. 饼图
饼图用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个区块（圆弧）表示该分类占总体的比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于 100%。提供的图表属性如下：
- 分类：分类数据
- 数值列：分类数据对应的数值
- 图例位置：上右下左
- 间距：坐标轴距离图表边界距离
- 饼图类型：提供饼图（默认）、环图以及南丁格尔玫瑰图
分析最近15分钟访问方法的分布占比
* | select request_method as method , count(1) as c group by method饼图：
环图
分析最近15分钟访问页面的分布
* | select request_uri as uri , count(1) as c group by uri南丁格尔玫瑰图：
6. 数字图
数字图作为最简单直接的数据表现形式，直观清晰地将某一个点上的数据展示出来，一般用于表示某一个时间点上的关键信息。提供的图表属性如下：
- 数值列：默认选择该列的第一行数据进行展示
- 颜色：提供字体颜色和背景颜色的colorSelect
- 文案：字号（12px-100px）、单位、单位字号（12px-100px）、数值描述以及数值描述字号（12px-100px）
如统计最近15分钟的PV：
* | select count(1) as PV7. 面积图
面积图是在折线图的基础之上形成的，它将折线图中折线与坐标轴之间的区域使用颜色进行填充，这个填充即为我们所说的面积，颜色的填充可以更好的突出趋势信息，提供的图表属性如下：
- X轴：一般为有序数据类别（时间序列）
- Y轴：可以配置一列或多列对应到左轴数值区间
- 图例位置：上右下左
- 间距：坐标轴距离图表边界距离
如统计最近15分钟的平均请求时间变化趋势：
* | select date_format(from_unixtime(__time__ - __time__% 60), '%H:%i:%S') as minute, avg(request_time) as request_time group by minute order by minute 8. 地图
以地图作为背景，通过图形颜色、图像标记的方式展示地理数据信息。日志服务提供了三种地图方式，分别为：中国地图、世界地图以及高德地图（高德地图分为点图和热力图）提供的图表属性如下：
- 位置信息：省份（中国地图）或国家（世界地图）或经纬度（高德地图）
- 数值列：位置信息对应的数据量
日志服务提供了ip地理函数用于地图的绘制，详细参考文档
通过remote_addr来绘制三种地图，统计前十的访问区域
中国地图：
* | select ip_to_province(remote_addr) as address, count(1) as count group by address order by count desc limit 10世界地图：
* | select ip_to_country(remote_addr) as address, count(1) as count group by address order by count desc limit 10高德地图：
* | select ip_to_geo(remote_addr) as address, count(1) as count group by address order by count desc limit 109. 流图
不同颜色的条带状分支代表了不同的分类信息，条状带的宽度映射了对应的数值大小。此外，原数据集中的时间属性，映射到X轴上，是一个三维关系的展现。提供的图表属性如下：
- X轴：一般为有序数据类别（时间序列）
- Y轴：配置一列数据对应到左轴数值区间
- 聚合列：需要在第三维上聚合的信息
- 图例位置：上右下左
- 间距：坐标轴距离图表边界距离
- 图表类型：提供面图（默认）、线图以及柱图（层叠）
比如我们统计最近15分钟，不同method方法请求次数随时间变化趋势情况
* | select date_format(from_unixtime(__time__ - __time__% 60), '%H:%i:%S') as minute, count(1) as c, request_method group by minute, request_method order by minute asc limit 100000X轴选择minute，Y轴选择c，按照request_method聚合
10. 桑基图
桑基图 (Sankey Diagram)，是一种特定类型的流图，用于描述一组值到另一组值的流向。适合网络流量等场景，通常包含3组值source、target以及value。source和target描述了点的关系，而value描述了该source和target之间边的关系。
数据示例如下：
| source | target | value |
|---|---|---|
| node1 | node2 | 14 |
| node1 | node3 | 12 |
| node3 | node4 | 5 |
| ... | .. | ... |
桑基图就描述了这组数据的关系：
图表属性如下：
- 起点列：描述起始节点
- 终点列：描述终点节点
- 数值列：链接起点节点和终点节点的值
- 间距：坐标轴距离图表边界距离
这里我们举一个负载均衡的例子：
* | select sourceValue, targetValue, sum(streamValue) as streamValue from (select sourceValue, targetValue, streamValue, __time__ from log group by sourceValue, targetValue, streamValue, __time__ order by __time__ desc) group by sourceValue, targetValue11. 词云
词云，是文本数据的视觉表示，由词汇组成类似云的彩色图形，用于展示大量文本数据。 每个词的重要性以字体大小或颜色显示，能最让用户最快速地感知某一些关键词的权重大小。提供图表属性如下：
- 词列：代表要展示的一组词的信息
- 数值列：每一个词对应的数值信息
- 字号：分为最大字号（50px-80px）和最小字号(12px-24px)，合理调整字号范围以适应画布
如统计最近15分钟访问hostname的情况：
* | select hostname, count(1) as c group by hostname order by c limit 100添加到仪表盘
所有通过查询分析语法获得的可视化图表都可以保存在一个仪表盘（Dashboard）中，再经过灵活的布局调整，就可以做出一张本文第一部分中截图的图表了。
我们可以通过新建标签 -> 仪表盘 中随时查看我们保存好的仪表盘
我们将在3月下旬推出图表和仪表盘嵌入功能，敬请期待