赞奇超高清云工作站解决方案实践

配置结构化规则 日志数据可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据指能够用数字或统一的数据模型加以描述的数据，具有严格的长度和格式。非结构化数据指不便于用数据库二维逻辑表来表现的数据，数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。 日志结构化是以日志流为单位，通过不同的日志提取方

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云端结构化解析 日志结构化概述 设置日志云端结构化解析 设置云端结构化模板 设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化自定义日志时间 父主题： 日志搜索与分析（管道符方式-邀测）

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志流配置ICAgent结构化解析或云端结构化解析。 ICAgent结构化解析是在采集侧做结构化，利用的是客户节点上的资源，将结构化完成的数据上报到LTS。推荐用户使用ICAgent结构化解析的方式，更多内容请参考ICAgent结构化解析规则说明。 云端结构化解析是通过不同的日志提

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查询结构化日志（新版） 功能介绍 该接口用于查询指定日志流下的结构化日志内容（新版）。 新版查询功能支持的局点信息请参考用户指南-日志可视化里的可视化章节。数据聚合结果不超过100亿条。仅支持分析最近30天内的数据，30天以上的数据不支持SQL分析。如您有更大的使用需求，请提工单申请。

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设置云端结构化模板 云日志服务（LTS）目前支持的结构化模板有两种，分别为系统模板和自定义模板。 系统模板 支持多种系统模板，不支持修改系统模板的字段类型和删除字段，详情请参考表1。 在云端结构化解析页面中，日志结构化方式选择“结构化模板”。 在“选择模板”下，选择“系统模板”，

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设置云端结构化模板 云日志服务（LTS）目前支持的结构化模板有两种，分别为系统模板和自定义模板。 系统模板 支持多种系统模板，不支持修改系统模板的字段类型和删除字段，详情请参考表1。 在云端结构化解析页面中，日志结构化方式选择“结构化模板”。 在“选择模板”下，选择“系统模板”，

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创建结构化配置（推荐） 功能介绍 该接口通过结构化模板创建结构化配置，便于参数提取且简化参数结构，推荐您使用。 单个用户每秒仅能调用1次该接口。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v3/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数

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数据指标设计 数据指标设计方法 指标是衡量目标总体特征的统计数值，是表征某一业务活动中业务状况的数值指示器。指标由指标名称和指标数值两部分组成，指标名称及其涵义体现了指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点，指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。业务指标用于指导技

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架构设计 部署架构 业务架构 回收站

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设计规范 命名规范 数据库对象（库名、表名、字段名、索引名）命名建议全部使用小写字母开头，后面跟字母或者数字，数据库对象（库名、表名、字段名、索引名）名字长度建议都不要大于32字节。 数据库名称不能使用特殊字符("",.,$,\,/,*,?,~,#,:,|")和空字符\0，数据库

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物理模型设计 物理模型是对真实数据库的描述，即根据逻辑模型对应到具体的数据模型的机器实现。解决方案工作台支持多种数据库类型的物理模型，支持从逻辑实体新建物理模型表/从文件导入，支持导出文件等。 创建物理模型 架构师进入到对应空间和方案后，选择对应信息架构的物理模型设计。 点击“新

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业务指标设计 业务指标设计用户定义和计算 数据仓库 中的业务指标。支持导入 DataArts Studio 的业务指标文件。 新建业务指标 架构师进入到对应空间和方案后，选择对应信息架构的业务指标设计，选择DataArts Studio的Region、实例和空间，点击确定后将会自动跳转到

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iDME设计服务 创建应用 登录应用设计态 日常管理应用 查看应用 父主题： 数据建模引擎

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应用组设计 使用应用组可以有效地对应用进行监控，在监控页面能够观察该应用的质量情况、带宽使用情况。推荐定义出在生产业务、办公业务、多媒体业务中需要监控的应用，划分到不同的应用组中。后续可以通过QoS策略、智能选路策略及站点上网策略实现对应用的统一策略控制。 生产业务中可定义的应用组：物联网管理等。

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QoS策略设计 为了保证在网络拥塞情况下关键应用流量得到优先调度，需要配置QoS策略，保障关键流量的带宽，同时限制非关键流量的带宽。 办公软件、VoIP流量等为重要业务，属于关键流量，需要优先调度并保证带宽；保卫监控流量等属于非关键流量，对该部分流量进行带宽限制。 根据上行带宽大

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开发设计建议 开发设计建议概述 数据库对象命名 数据库对象设计 工具对接 SQL编写

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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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开发设计建议 开发设计建议概述 数据库对象命名 数据库对象设计 工具对接 SQL编写

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