频繁模式统计函数格式、参数及示例_日志服务(SLS)-阿里云帮助中心

频繁模式统计函数可以在给定的多属性字段样本中，挖掘出具有一定代表性的属性组合，用来归纳当前日志。

pattern_stat

函数格式：

select pattern_stat(array[col1, col2, col3], array['col1_name', 'col2_name', 'col3_name'], array[col5, col6], array['col5_name', 'col6_name'], support_score, sample_ratio)

参数说明如下：

参数	说明	取值
array[col1, col2, col3]	字符型数据的输入列。	数组形式，例如：array[clientIP, sourceIP, path, logstore]。
array['col1_name', 'col2_name', 'col3_name']	字符型数据的输入列的对应名称。	数组形式，例如：array['clientIP', 'sourceIP', 'path', 'logstore']。
array[col5, col6]	数值型数据的输入列。	数组形式，例如：array[Inflow, OutFlow]。
array['col5_name', 'col6_name']	数值型数据的输入列的对应名称。	数组形式，例如array['Inflow', 'OutFlow']。
support_score	样本在进行模式挖掘时的支持度。	double类型，取值为(0,1]。
sample_ratio	采样比率，默认为0.1，表示只拿10%全量集合。	double类型，取值为(0,1]。

示例：

查询分析：

* | select pattern_stat(array[ Category, ClientIP, ProjectName, LogStore, Method, Source, UserAgent ], array[ 'Category', 'ClientIP', 'ProjectName', 'LogStore', 'Method', 'Source', 'UserAgent' ], array[ InFlow, OutFlow ], array[ 'InFlow', 'OutFlow' ], 0.45, 0.3) limit 1000

输出结果：

显示项如下：

显示项	说明
count	当前模式所含样本的数量。
support_score	当前模式的支持度。
pattern	模式的具体内容，按照条件查询的形式组织。