Движок таблицы FileLog

Этот движок позволяет обрабатывать файлы журнала приложений как поток записей.

Этот движок позволяет обрабатывать файлы журнала приложений как поток записей.

FileLog позволяет:

• Подписываться на файлы журнала.
• Обрабатывать новые записи по мере их добавления в отслеживаемые файлы журнала.‘

​

Создание таблицы

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = FileLog('path_to_logs', 'format_name') SETTINGS
    [poll_timeout_ms = 0,]
    [poll_max_batch_size = 0,]
    [max_block_size = 0,]
    [max_threads = 0,]
    [poll_directory_watch_events_backoff_init = 500,]
    [poll_directory_watch_events_backoff_max = 32000,]
    [poll_directory_watch_events_backoff_factor = 2,]
    [handle_error_mode = 'default']

Аргументы движка:

• path_to_logs – Путь к файлам журнала, которые нужно отслеживать. Это может быть путь к каталогу с файлами журнала или к одному файлу журнала. Обратите внимание, что ClickHouse допускает только пути внутри каталога user_files.
• format_name - Формат записей. Обратите внимание, что FileLog обрабатывает каждую строку в файле как отдельную запись, поэтому не все форматы данных для этого подходят.

Необязательные параметры:

• poll_timeout_ms - Тайм-аут одного опроса файла журнала. Значение по умолчанию: stream_poll_timeout_ms.
• poll_max_batch_size — Максимальное количество записей, считываемых за один опрос. Значение по умолчанию: max_block_size.
• max_block_size — Максимальный размер батча (в записях) для одного опроса. Значение по умолчанию: max_insert_block_size.
• max_threads - Максимальное количество потоков для разбора файлов; по умолчанию это 0, что означает, что количество будет равно max(1, physical_cpu_cores / 4).
• poll_directory_watch_events_backoff_init - Начальное время ожидания для потока наблюдения за каталогом. Значение по умолчанию: 500.
• poll_directory_watch_events_backoff_max - Максимальное время ожидания для потока наблюдения за каталогом. Значение по умолчанию: 32000.
• poll_directory_watch_events_backoff_factor - Скорость увеличения задержки; по умолчанию используется экспоненциальный рост. Значение по умолчанию: 2.
• handle_error_mode — Как обрабатывать ошибки в движке FileLog. Возможные значения: default (если не удастся разобрать сообщение, будет сгенерировано исключение), stream (сообщение об исключении и исходное сообщение будут сохранены в виртуальных столбцах _error и _raw_message).

​

Описание

Доставленные записи отслеживаются автоматически, поэтому каждая запись в файле журнала учитывается только один раз.

SELECT не слишком полезен для чтения записей (кроме отладки), потому что каждую запись можно прочитать только один раз. Гораздо практичнее создавать потоки в реальном времени с помощью materialized views. Для этого:

1. Используйте движок, чтобы создать таблицу FileLog, и рассматривайте её как поток данных.
2. Создайте таблицу с нужной структурой.
3. Создайте materialized view, которое преобразует данные из движка и помещает их в созданную ранее таблицу.

Когда MATERIALIZED VIEW подключается к движку, оно начинает собирать данные в фоновом режиме. Это позволяет непрерывно получать записи из файлов журнала и преобразовывать их в нужный формат с помощью SELECT. Одна таблица FileLog может иметь сколько угодно materialized views; они не читают данные из таблицы напрямую, а получают новые записи (блоками), поэтому вы можете записывать данные в несколько таблиц с разным уровнем детализации (с группировкой — агрегацией — и без неё).

Пример:

  CREATE TABLE logs (
    timestamp UInt64,
    level String,
    message String
  ) ENGINE = FileLog('user_files/my_app/app.log', 'JSONEachRow');

  CREATE TABLE daily (
    day Date,
    level String,
    total UInt64
  ) ENGINE = SummingMergeTree(day, (day, level), 8192);

  CREATE MATERIALIZED VIEW consumer TO daily
    AS SELECT toDate(toDateTime(timestamp)) AS day, level, count() AS total
    FROM queue GROUP BY day, level;

  SELECT level, sum(total) FROM daily GROUP BY level;

Чтобы перестать получать данные из потоков или изменить логику преобразования, отсоедините materialized view:

  DETACH TABLE consumer;
  ATTACH TABLE consumer;

Если вы хотите изменить целевую таблицу с помощью ALTER, рекомендуем отключить materialized view, чтобы избежать расхождений между целевой таблицей и данными представления.

​

Виртуальные столбцы

• _filename - Имя файла журнала. Тип данных: LowCardinality(String).
• _offset - Смещение в файле журнала. Тип данных: UInt64.

Дополнительные виртуальные столбцы при handle_error_mode='stream':

• _raw_record - Исходная запись, которую не удалось успешно разобрать. Тип данных: Nullable(String).
• _error - Сообщение об исключении, возникшем при неудачном разборе. Тип данных: Nullable(String).

Примечание: виртуальные столбцы _raw_record и _error заполняются только в случае исключения при разборе; если сообщение было успешно разобрано, они всегда имеют значение NULL.