Consultas en SQL de muestra

En este documento, se incluyen consultas de muestra sobre entradas de registro que se almacenan en buckets de registros que se actualizaron para usar Log Analytics. En estos buckets, puedes ejecutar consultas en SQL desde la página Análisis de registros en la consola de Google Cloud . Para ver más ejemplos, consulta los repositorios de GitHub de logging-analytics-samples y security-analytics.

En este documento, no se describe SQL ni cómo enrutar y almacenar entradas de registro. Para obtener información sobre esos temas, consulta la sección Próximos pasos.

Antes de comenzar

En esta sección, se describen los pasos que debes completar antes de poder usar Log Analytics.

Configura buckets de registros

Asegúrate de que tus buckets de registros se hayan actualizado para usar el Análisis de registros:

  1. En la consola de Google Cloud , ve a la página Explorador de registros:

    Ir al Almacenamiento de registros

    Si usas la barra de búsqueda para encontrar esta página, selecciona el resultado cuyo subtítulo es Logging.

  2. Para cada bucket de registros que tenga una vista de registros en la que desees realizar consultas, asegúrate de que la columna Estadísticas de registros disponibles muestre Abrir. Si se muestra Actualizar, haz clic en Actualizar y completa el diálogo.

Configura roles y permisos de IAM

En esta sección, se describen los roles o permisos de IAM que se requieren para usar Log Analytics:

  • Para obtener los permisos que necesitas para usar Log Analytics y consultar vistas de registros, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en tu proyecto:

    Puedes restringir un principal a una vista de registros específica agregando una condición de IAM al otorgamiento del rol de Acceso a la vista de registros realizado a nivel del proyecto o agregando una vinculación de IAM al archivo de política de la vista de registros. Para obtener más información, consulta Controla el acceso a una vista de registros.

    Estos son los mismos permisos que necesitas para ver las entradas de registro en la página del Explorador de registros. Para obtener información sobre los roles adicionales que necesitas para consultar vistas en buckets definidos por el usuario o para consultar la vista _AllLogs del bucket de registros _Default, consulta Roles de Cloud Logging.

  • Para obtener los permisos que necesitas para consultar las vistas de Analytics, pídele a tu administrador que te otorgue el rol de IAM de Usuario de Observability Analytics (roles/observability.analyticsUser) en tu proyecto.

Cómo usar estas búsquedas

Para usar las consultas que se muestran en este documento en la página Log Analytics, reemplaza TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW por el nombre de la tabla de la vista de registro o la vista de análisis que deseas consultar.

  • Para consultar una vista de registros, en la cláusula FROM, usa el siguiente formato:

    FROM `PROJECT_ID.LOCATION.BUCKET_ID.LOG_VIEW_ID`

  • Para consultar una vista de Analytics, en la cláusula FROM, usa el siguiente formato:

    FROM `analytics_view.PROJECT_ID.LOCATION.ANALYTICS_VIEW_ID`

A continuación, se describe el significado de los campos en las expresiones anteriores:

  • PROJECT_ID: Es el identificador del proyecto.
  • LOCATION: Es la ubicación de la vista de registros o la vista de estadísticas.
  • BUCKET_ID: Es el nombre o el ID del bucket de registros.
  • LOG_VIEW_ID: Es el identificador de la vista de registros, que se limita a 100 caracteres y solo puede incluir letras, dígitos, guiones bajos y guiones.
  • ANALYTICS_VIEW_ID: Es el ID de la vista de Analytics, que se limita a 100 caracteres y solo puede incluir letras, dígitos, guiones bajos y guiones.

Si creaste un conjunto de datos de BigQuery vinculado, puedes consultar el conjunto de datos vinculado desde la página de BigQuery Studio. En esa página, reemplaza TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW por la ruta de acceso a la tabla en el conjunto de datos vinculado. Por ejemplo, para consultar la vista _AllLogs en el conjunto de datos vinculado mydataset que se encuentra en el proyecto myproject, establece este campo en myproject.mydataset._AllLogs.

Ve a la página Log Analytics.

Para abrir la página Log Analytics, haz lo siguiente:

  1. En la consola de Google Cloud , ve a la página Análisis de registros:

    Ir a Análisis de registros

    Si usas la barra de búsqueda para encontrar esta página, selecciona el resultado cuyo subtítulo es Logging.

  2. Para identificar las vistas de registros y las vistas de Analytics, ve al panel Vistas.

    Las vistas de registro se enumeran en la sección Registros, y las vistas de análisis se enumeran en la sección Vistas de análisis.

  3. Opcional: Para identificar el esquema de una vista de registro o de una vista de Analytics, selecciona la vista de registro o la vista de Analytics.

    Se muestra el esquema. Puedes usar el campo Filtro para ubicar campos específicos. No puedes modificar el esquema.

Para obtener información sobre cómo acceder a la consulta predeterminada de un elemento que aparece en el panel Vistas, consulta Consulta y analiza registros con el Análisis de registros.

Filter logs

Las consultas de SQL determinan qué entradas de la vista de registro se procesarán, luego agrupan estas entradas y realizan operaciones de agregación. Cuando no se enumeran operaciones de agrupación y agregación, el resultado de la consulta incluye las filas seleccionadas por la operación de filtro. En los ejemplos de esta sección, se ilustra el filtrado.

Filtrar por hora

Para establecer el período de tu búsqueda, te recomendamos que uses el selector de período. Este selector se usa automáticamente cuando una consulta no especifica un campo timestamp en la cláusula WHERE. Por ejemplo, para ver los datos de la semana anterior, selecciona Últimos 7 días en el selector de período. También puedes usar el selector de rango de tiempo para especificar una hora de inicio y una de finalización, especificar una hora para ver alrededor y cambiar las zonas horarias.

Si incluyes un campo timestamp en la cláusula WHERE, no se usará el parámetro de configuración del selector de período. En el siguiente ejemplo, se filtran los datos con la función TIMESTAMP_SUB, que te permite especificar un intervalo de observación desde la hora actual:

WHERE
  timestamp > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 HOUR)

Para obtener más información sobre cómo filtrar por tiempo, consulta Funciones de tiempo y Funciones de marca de tiempo.

Filtrar por recurso

Para filtrar por recurso, agrega una restricción resource.type.

Por ejemplo, la siguiente consulta lee los datos de la última hora, luego conserva las filas cuyo tipo de recurso coincide con gce_instance y, luego, ordena y muestra hasta 100 entradas:

SELECT
  timestamp, log_name, severity, json_payload, resource, labels
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
WHERE
  resource.type = "gce_instance"
ORDER BY timestamp ASC
LIMIT 100

Filtrar por gravedad

Puedes filtrar por una gravedad específica con una restricción como severity = 'ERROR'. Otra opción es usar la instrucción IN y especificar un conjunto de valores válidos.

Por ejemplo, la siguiente consulta lee los datos de la última hora y, luego, conserva solo las filas que contienen un campo severity cuyo valor es 'INFO' o 'ERROR':

SELECT
  timestamp, log_name, severity, json_payload, resource, labels
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
WHERE
  severity IS NOT NULL AND
  severity IN ('INFO', 'ERROR')
ORDER BY timestamp ASC
LIMIT 100

La consulta anterior filtra por el valor del campo severity. Sin embargo, también puedes escribir consultas que filtren por el valor numérico de la gravedad del registro. Por ejemplo, si reemplazas las líneas severity por las siguientes, la consulta devolverá todas las entradas de registro cuyo nivel de gravedad sea al menos NOTICE:

  severity_number IS NOT NULL AND
  severity_number > 200

Para obtener información sobre los valores enumerados, consulta LogSeverity.

Filtrar por nombre de registro

Para filtrar por un nombre de registro, puedes agregar una restricción sobre el valor del campo log_name o log_id. El campo log_name incluye la ruta de acceso al recurso. Es decir, este campo tiene valores como projects/myproject/logs/mylog. El campo log_id solo almacena el nombre del registro, como mylog.

Por ejemplo, la siguiente consulta lee los datos de la hora más reciente, luego conserva las filas en las que el valor del campo log_id es cloudaudit.googleapis.com/data_access y, luego, ordena y muestra los resultados:

SELECT
  timestamp, log_id, severity, json_payload, resource, labels
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
WHERE
  log_id = "cloudaudit.googleapis.com/data_access"
ORDER BY timestamp ASC
LIMIT 100

Filtrar por etiqueta de recurso

La mayoría de los descriptores de recurso supervisado definen etiquetas que se usan para identificar el recurso específico. Por ejemplo, el descriptor de una instancia de Compute Engine incluye etiquetas para la zona, el ID del proyecto y el ID de la instancia. Cuando se escribe la entrada de registro, se asignan valores a cada campo. A continuación, se muestra un ejemplo:

{
   type: "gce_instance"
   labels: {
      instance_id: "1234512345123451"
      project_id: "my-project"
      zone: "us-central1-f"
   }
}

Dado que el tipo de datos del campo labels es JSON, incluir una restricción como resource.labels.zone = "us-centra1-f" en una consulta genera un error de sintaxis. Para obtener el valor de un campo con un tipo de datos JSON, usa la función JSON_VALUE.

Por ejemplo, la siguiente consulta lee los datos más recientes y, luego, conserva las filas en las que el recurso es una instancia de Compute Engine ubicada en la zona us-central1-f:

SELECT
  timestamp, log_name, severity, JSON_VALUE(resource.labels.zone) AS zone, json_payload, resource, labels
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
WHERE
  resource.type = "gce_instance" AND
  JSON_VALUE(resource.labels.zone) = "us-central1-f"
ORDER BY timestamp ASC
LIMIT 100

Para obtener información sobre todas las funciones que pueden recuperar y transformar datos JSON, consulta Funciones JSON.

Filtrar por solicitud HTTP

Para filtrar la vista de registros y que solo incluya las entradas de registro que corresponden a una solicitud o respuesta HTTP, agrega una restricción http_request IS NOT NULL:

SELECT
  timestamp, log_name, severity, http_request, resource, labels
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
WHERE
  http_request IS NOT NULL
ORDER BY timestamp
LIMIT 100

La siguiente consulta solo incluye las filas que corresponden a las solicitudes de GET o POST:

SELECT
  timestamp, log_name, severity, http_request, resource, labels
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
WHERE
  http_request IS NOT NULL AND
  http_request.request_method IN ('GET', 'POST')
ORDER BY timestamp ASC
LIMIT 100

Filtrar por estado HTTP

Para filtrar por estado HTTP, modifica la cláusula WHERE para que se requiera que se defina el campo http_request.status:

SELECT
  timestamp, log_name, http_request.status, http_request, resource, labels
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
WHERE
  http_request IS NOT NULL AND
  http_request.status IS NOT NULL
ORDER BY timestamp ASC
LIMIT 100

Para determinar el tipo de datos almacenados en un campo, consulta el esquema o muestra el campo. Los resultados de la consulta anterior muestran que el campo http_request.status almacena valores de números enteros.

Cómo filtrar por un campo con un tipo JSON

Para extraer un valor de una columna cuyo tipo de datos es JSON, usa la función JSON_VALUE.

Analiza estas consultas:

SELECT
  json_payload
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
WHERE
  json_payload.status IS NOT NULL

y

SELECT
  json_payload
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
WHERE
  JSON_VALUE(json_payload.status) IS NOT NULL

Las consultas anteriores prueban el valor del campo json_payload en la entrada de registro. Ambas consultas descartan las entradas de registro que no contienen un campo etiquetado como json_payload. La diferencia entre estas dos búsquedas es la última línea, que define qué se prueba en comparación con NULL. Ahora considera una vista de registro que tiene dos entradas de registro. Para una entrada de registro, el campo json_payload tiene el siguiente formato:

{
    status: {
        measureTime: "1661517845"
    }
}

En el caso de la otra entrada de registro, el campo json_payload tiene una estructura diferente:

{
    @type: "type.googleapis.com/google.cloud.scheduler.logging.AttemptFinished"
    jobName: "projects/my-project/locations/us-central1/jobs/test1"
    relativeUrl: "/food=cake"
    status: "NOT_FOUND"
    targetType: "APP_ENGINE_HTTP"
}

Ambas entradas de registro anteriores satisfacen la restricción json_payload.status IS NOT NULL. Es decir, el resultado de la primera consulta incluye ambas entradas de registro. Sin embargo, cuando la restricción es JSON_VALUE(json_payload.status) IS NOT NULL, solo la segunda entrada de registro se incluye en el resultado de la consulta.

Filtrar por expresión regular

Para devolver la substring que coincide con una expresión regular, usa la función REGEXP_EXTRACT. El tipo de datos que se muestra de esta función es STRING o BYTES.

La siguiente consulta muestra las entradas de registro más recientes que se recibieron, conserva las entradas con un campo json_payload.jobName y, luego, muestra la parte del nombre que comienza con test:

SELECT
  timestamp, REGEXP_EXTRACT(JSON_VALUE(json_payload.jobName), r".*(test.*)$") AS name,
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
WHERE
  json_payload.jobName IS NOT NULL
ORDER BY timestamp DESC
LIMIT 20

Para ver ejemplos adicionales, consulta la documentación de REGEXP_EXTRACT. Para ver ejemplos de otras expresiones regulares que puedes usar, consulta Funciones, operadores y condicionales.

La consulta que se muestra en este ejemplo no es eficiente. Para una coincidencia de subcadena, como la que se ilustra, usa la función CONTAINS_SUBSTR.

Agrupa y agrega entradas de registro

En esta sección, se basa en los ejemplos anteriores y se ilustra cómo puedes agrupar y agregar entradas de registro. Si no especificas una agrupación, pero sí una agregación, se imprimirá un solo resultado porque SQL trata todas las filas que satisfacen la cláusula WHERE como un solo grupo.

Todas las expresiones SELECT deben incluirse en los campos de grupo o agregarse.

Agrupar por período

Para agrupar los datos por tiempo, usa la función TIMESTAMP_TRUNC, que trunca una marca de tiempo en una granularidad especificada, como MINUTE. Por ejemplo, una marca de tiempo de 15:30:11, que se formatea como hours:minutes:seconds, se convierte en 15:30:00 cuando la granularidad se establece en MINUTE.

La siguiente consulta lee los datos recibidos en el intervalo especificado por el selector de período y, luego, conserva las filas en las que el valor del campo json_payload.status no es NULL. La consulta trunca la marca de tiempo de cada fila por hora y, luego, agrupa las filas por la marca de tiempo truncada y el estado:

SELECT
  TIMESTAMP_TRUNC(timestamp, HOUR) AS hour,
  JSON_VALUE(json_payload.status) AS status,
  COUNT(*) AS count
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
WHERE
  json_payload IS NOT NULL AND
  JSON_VALUE(json_payload.status) IS NOT NULL
GROUP BY hour,status
ORDER BY hour ASC

Para obtener muestras adicionales, consulta la documentación de TIMESTAMP_TRUNC. Para obtener información sobre otras funciones basadas en el tiempo, consulta Funciones de fecha y hora.

Agrupar por recurso

La siguiente consulta lee los datos de la última hora y, luego, agrupa las entradas de registro por tipo de recurso. Luego, cuenta la cantidad de filas para cada tipo de recurso y muestra una tabla con dos columnas. La primera columna enumera el tipo de recurso, mientras que la segunda indica la cantidad de filas para ese tipo de recurso:

SELECT
   resource.type, COUNT(*) AS count
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
GROUP BY resource.type
LIMIT 100

Agrupar por gravedad

La siguiente consulta lee los datos de la hora más reciente y, luego, conserva las filas que tienen un campo de gravedad. Luego, la consulta agrupa las filas por gravedad y cuenta la cantidad de filas de cada grupo:

SELECT
  severity, COUNT(*) AS count
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
WHERE
  severity IS NOT NULL
GROUP BY severity
ORDER BY severity
LIMIT 100

Agrupar por log_id

El resultado de la siguiente consulta es una tabla con dos columnas. La primera columna enumera los nombres de los registros, y la segunda, la cantidad de entradas de registro que se escribieron en el registro. La consulta ordena los resultados según el recuento de entradas:

SELECT
  log_id, COUNT(*) AS count
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
GROUP BY log_id
ORDER BY count DESC
LIMIT 100

Calcula la latencia promedio de la solicitud HTTP

En la siguiente consulta, se ilustra la agrupación por varias columnas y el cálculo de un valor promedio. La consulta agrupa las filas según la URL que contiene la solicitud HTTP y el valor del campo labels.checker_location. Después de agrupar las filas, la consulta calcula la latencia promedio para cada grupo:

SELECT
  JSON_VALUE(labels.checker_location) AS location,
  AVG(http_request.latency.seconds) AS secs, http_request.request_url
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
WHERE
  http_request IS NOT NULL AND
  http_request.request_method IN ('GET')
GROUP BY http_request.request_url, location
ORDER BY location
LIMIT 100

En la expresión anterior, se requiere JSON_VALUE para extraer el valor del campo labels.checker_location porque el tipo de datos de labels es JSON. Sin embargo, no usas esta función para extraer el valor del campo http_request.latency.seconds. El último campo tiene un tipo de datos de número entero.

Calcula el promedio de bytes enviados para una prueba de subred

En la siguiente consulta, se ilustra cómo podrías mostrar la cantidad promedio de bytes enviados por ubicación.

La consulta lee los datos de la hora más reciente y, luego, conserva solo las filas cuya columna de tipo de recurso es gce_subnetwork y cuya columna json_payload no es NULL. A continuación, la consulta agrupa las filas según la ubicación del recurso. A diferencia del ejemplo anterior, en el que los datos se almacenan como un valor numérico, el valor del campo bytes_sent es una cadena y, por lo tanto, debes convertir el valor a un FLOAT64 antes de calcular el promedio:

SELECT JSON_VALUE(resource.labels.location) AS location,
   AVG(CAST(JSON_VALUE(json_payload.bytes_sent) AS FLOAT64)) AS bytes
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
WHERE
  resource.type = "gce_subnetwork" AND
  json_payload IS NOT NULL
GROUP BY location
LIMIT 100

El resultado de la consulta anterior es una tabla en la que cada fila enumera una ubicación y los bytes promedio enviados para esa ubicación.

Para obtener información sobre todas las funciones que pueden recuperar y transformar datos JSON, consulta Funciones JSON.

Para obtener información sobre CAST y otras funciones de conversión, consulta Funciones de conversión.

Cuenta las entradas de registro con un campo que coincide con un patrón

Para devolver la substring que coincide con una expresión regular, usa la función REGEXP_EXTRACT. El tipo de datos que se muestra de esta función es STRING o BYTES.

La siguiente consulta conserva las entradas de registro para las que el valor del campo json_payload.jobName no es NULL. Luego, agrupa las entradas por el sufijo de nombre que comienza con test. Por último, la consulta cuenta la cantidad de entradas en cada grupo:

SELECT
  REGEXP_EXTRACT(JSON_VALUE(json_payload.jobName), r".*(test.*)$") AS name,
  COUNT(*) AS count
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW`
WHERE
  json_payload.jobName IS NOT NULL
GROUP BY name
ORDER BY count
LIMIT 20

Para ver ejemplos adicionales, consulta la documentación de REGEXP_EXTRACT. Para ver ejemplos de otras expresiones regulares que puedes usar, consulta Funciones, operadores y condicionales.

En esta sección, se describen dos enfoques diferentes que puedes usar para buscar en varias columnas de una tabla.

Para buscar en una vista de registro las entradas que coinciden con un conjunto de términos de búsqueda, usa la función SEARCH. Esta función requiere dos parámetros: dónde buscar y la búsqueda. Dado que la función SEARCH tiene reglas específicas sobre cómo se buscan los datos, te recomendamos que leas la documentación de SEARCH.

La siguiente consulta conserva solo las filas que tienen un campo que coincide exactamente con "35.193.12.15":

SELECT
  timestamp, log_id, proto_payload, severity, resource.type, resource, labels
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW` AS t
WHERE
  proto_payload IS NOT NULL AND
  log_id = "cloudaudit.googleapis.com/data_access" AND
  SEARCH(t,"`35.193.12.15`")
ORDER BY timestamp ASC
LIMIT 20

En la consulta anterior, los acentos graves encierran el valor que se buscará. Esto garantiza que la función SEARCH busque una coincidencia exacta entre un valor de campo y el valor entre comillas inversas.

Cuando se omiten las comillas inversas en la cadena de consulta, esta se divide según las reglas definidas en la documentación de SEARCH. Por ejemplo, cuando se ejecuta la siguiente instrucción, la cadena de consulta se divide en cuatro tokens: "35", "193", "12" y "15":

  SEARCH(t,"35.193.12.15")

La instrucción SEARCH anterior coincide con una fila cuando un solo campo coincide con los cuatro tokens. El orden de los tokens no importa.

Puedes incluir varias instrucciones SEARCH en una consulta. Por ejemplo, en la consulta anterior, podrías reemplazar el filtro en el ID de registro por una instrucción como la siguiente:

  SEARCH(t,"`cloudaudit.googleapis.com/data_access`")

La instrucción anterior busca en todos los campos de las entradas de registro en la vista de registro, mientras que la instrucción original solo busca en el campo log_id de las entradas de registro.

Para realizar varias búsquedas en varios campos, separa las cadenas individuales con un espacio. Por ejemplo, la siguiente instrucción coincide con las filas en las que un campo contiene "Hello World", "happy" y "days":

  SEARCH(t,"`Hello World` happy days")

Por último, puedes buscar campos específicos en lugar de buscar en una tabla completa. Por ejemplo, la siguiente instrucción solo busca en las columnas llamadas text_payload y json_payload:

   SEARCH((text_payload, json_payload) ,"`35.222.132.245`")

Para obtener información sobre cómo se procesan los parámetros de la función SEARCH, consulta la página de referencia de BigQuery Funciones de búsqueda.

Para realizar una prueba que no distingue entre mayúsculas y minúsculas para determinar si existe un valor en una expresión, usa la función CONTAINS_SUBSTR. Esta función devuelve TRUE cuando el valor existe y FALSE en caso contrario. El valor de búsqueda debe ser un literal STRING, pero no el literal NULL.

Por ejemplo, la siguiente consulta recupera todas las entradas del registro de auditoría de acceso a los datos con una dirección IP específica cuyos registros de fecha y hora se encuentran en un período específico. Por último, la consulta ordena los resultados y, luego, muestra los 20 más antiguos:

SELECT
  timestamp, log_id, proto_payload, severity, resource.type, resource, labels
FROM
  `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW` AS t
WHERE
  proto_payload IS NOT NULL AND
  log_id = "cloudaudit.googleapis.com/data_access" AND
  CONTAINS_SUBSTR(t,"35.193.12.15")
ORDER BY timestamp ASC
LIMIT 20

La consulta anterior realiza una prueba de subcadena. Por lo tanto, una fila que contiene "35.193.12.152" coincide con la instrucción CONTAINS_SUBSTR.

Combinar datos de varias fuentes

Las instrucciones de consulta analizan una o más tablas o expresiones y muestran las filas de resultados calculados. Por ejemplo, puedes usar instrucciones de consulta para combinar los resultados de las instrucciones SELECT en diferentes tablas o conjuntos de datos de diversas maneras y, luego, seleccionar las columnas de los datos combinados.

Combina datos de dos tablas con uniones

Para combinar información de dos tablas, usa uno de los operadores de unión. El tipo de unión y la cláusula condicional que uses determinarán cómo se combinan y descartan las filas.

La siguiente consulta te proporciona los campos json_payload de las filas de dos tablas diferentes escritas por el mismo intervalo de seguimiento. La consulta realiza una JOIN interna en dos tablas para las filas en las que coinciden los valores de las columnas span_id y trace en ambas tablas. A partir de este resultado, la consulta selecciona los campos timestamp, severity y json_payload que provienen de TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW_1, el campo json_payload de TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW_2 y los valores de los campos span_id y trace en los que se unieron las dos tablas, y devuelve hasta 100 filas:

SELECT
  a.timestamp, a.severity, a.json_payload, b.json_payload, a.span_id, a.trace
FROM `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW_1` a
JOIN `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW_2` b
ON
  a.span_id = b.span_id AND
  a.trace = b.trace
LIMIT 100

Combina varias selecciones con uniones

Para combinar los resultados de dos o más instrucciones SELECT y descartar las filas duplicadas, usa el operador UNION. Para conservar las filas duplicadas, usa el operador UNION ALL.

La siguiente consulta lee la hora de datos más reciente de TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW_1, combina el resultado con la hora de datos más reciente de TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW_2, ordena los datos combinados por marca de tiempo creciente y, luego, muestra las 100 entradas más antiguas:

SELECT
  timestamp, log_name, severity, json_payload, resource, labels
FROM(
  SELECT * FROM `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW_1`
  UNION ALL
  SELECT * FROM `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW_2`
)
ORDER BY timestamp ASC
LIMIT 100

Cómo quitar entradas de registro duplicadas

El Análisis de registros no quita las entradas de registro duplicadas antes de que se ejecute una consulta. Este comportamiento es diferente al que se produce cuando consultas entradas de registro con el Explorador de registros, que quita las entradas duplicadas comparando los nombres de los registros, las marcas de tiempo y los campos de ID de inserción.

Puedes usar la validación a nivel de la fila para quitar las entradas de registro duplicadas.

Para obtener más información, consulta Solución de problemas: Hay entradas de registro duplicadas en mis resultados de Log Analytics.

Limitaciones

Las consultas que se usan en la página Análisis de registros admiten funciones de GoogleSQL, con algunas excepciones.

Los siguientes comandos de SQL no son compatibles con las consultas de SQL que se emiten a través de la página Análisis de registros:

  • Comandos DDL y DML
  • Funciones definidas por el usuario de JavaScript
  • Funciones de BigQuery ML
  • Variables de SQL

Las siguientes opciones solo se admiten cuando consultas un conjunto de datos vinculado con las páginas de BigQuery Studio y Looker Studio, y la herramienta de línea de comandos bq:

  • Funciones definidas por el usuario de JavaScript
  • Funciones de BigQuery ML
  • Variables de SQL

¿Qué sigue?

Para obtener información sobre cómo enrutar y almacenar entradas de registro, consulta los siguientes documentos:

Para ver la documentación de referencia de SQL, consulta los siguientes documentos: