差分パターン統計関数 - Simple Log Service - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

指定された複数属性フィールドのサンプルおよび条件に基づいて、差分パターン統計関数は、条件に影響を与える差分パターンのセットを分析する。これにより、条件間の差分の原因を迅速に診断できます。

pattern_diff

関数の形式：

select pattern_diff(array_char_value, array_char_name, array_numeric_value, array_numeric_name, condition, supportScore,posSampleRatio,negSampleRatio )

次の表に、関数のパラメーターを示します。

パラメーター	説明	値
array_char_値	文字型の値の入力列。	値は配列形式です。例: array[clientIP, sourceIP, path, logstore] 。
array_char_name	文字型値の入力列に対応する名前。	値は配列形式です。例: array['clientIP', 'sourceIP', 'path', 'logstore'] 。
array_numeric_value	数値の入力列。	値は配列形式です。例: array[Inflow, OutFlow] 。
array_numeric_name	数値の入力列に対応する名前。	値は配列形式です。例: array['Inflow', 'OutFlow']
条件	データフィルタリング条件。真は陽性サンプルを示す。偽は陰性サンプルを示す。	例: レイテンシ <= 300
supportScore	パターンマイニングの正と負のサンプルのサポート度。	値はdoubleデータ型です。有効な値: (0,1) 。
posSampleRatio	陽性サンプルのサンプリング比。デフォルト値は0.5であり、これは、陽性サンプルの半分のみが使用されることを示す。	値はdoubleデータ型です。有効な値: (0,1) 。
negSampleRatio	負のサンプルのサンプリング比。デフォルト値は0.5であり、これは、陰性サンプルの半分のみが使用されることを示す。	値はdoubleデータ型です。有効な値: (0,1) 。

例：

クエリステートメントは次のとおりです。

* | select pattern_diff(array[ Category, ClientIP, ProjectName, LogStore, Method, Source, UserAgent ], array[ 'Category', 'ClientIP', 'ProjectName', 'LogStore', 'Method', 'Source', 'UserAgent' ], array[ InFlow, OutFlow ], array[ 'InFlow', 'OutFlow' ], Latency > 300, 0.2, 0.1, 1.0) limit 1000

以下の図にテスト結果を示します。

表示項目について、次の表に説明します。

表示項目	説明
possupport	採掘されたパターンの陽性サンプルのサポートレベル。
posconfidence	採掘されたパターンに対する陽性サンプルの信頼。
negsupport	採掘パターンのネガティブサンプルのサポートレベル。
diffpattern	採掘されたパターンの内容。