event_log表值函数

适用于:检查标记是的砖的SQL检查标记是的砖运行时13.1及以后

返回的事件日志物化视图,流表,DLT管道。

BOB低频彩了解更多关于三角洲生活表事件日志。

语法

event_log({表(table_name)|pipeline_id})

参数

  • table_name:物化视图的名称或流表。这个名字不能包含一个时间规范。如果名称是不合格的,当前目录和模式用于限定标识符。

  • pipeline_id:字符串标识符的三角洲住表管道。

返回

  • id字符串不零事件日志记录:一个惟一的标识符。

  • 序列字符串不零:一个JSON对象,其中包含元数据来识别和秩序的事件。

  • 起源字符串不零:一个JSON对象包含元数据的起源事件,例如,云提供商,地区,user_id,或pipeline_id。

  • 时间戳时间戳不零:事件被记录在UTC时间。

  • 消息字符串不零:一个人类可读的描述事件的消息。

  • 水平字符串不零的日志级别,例如,信息,警告,错误,或指标。

  • maturity_level字符串不零:稳定的事件模式。可能的值是:

    • 稳定的:模式是稳定的,不会改变。

    • 零:模式是稳定的,不会改变。可能的价值零如果记录被创建之前maturity_level字段添加(版本2022.37)。

    • 不断发展的:模式不稳定,可能会改变。

    • 弃用:模式是弃用和三角洲生活表运行时可能在任何时间停止生产这个事件。

  • 错误字符串:如果一个错误发生,细节描述错误。

  • 细节字符串不零:一个JSON对象包含结构化事件的细节。这个主要用于分析事件。

  • event_type字符串不零:事件类型。

使用

只有所有者的管道、流表或物化视图可以查看事件日志。创建一个视图和授予用户访问视图允许其他用户查询事件日志。

>创建视图event_log_raw SELECT * FROM event_log(表(my_mv));>格兰特选择视图event_log_raw“user@www.neidfyre.com”;

例子

更多的例子,请参考查询事件日志。

- - -视图的事件在一个物化视图>选择时间戳,消息,细节从event_log(表(my_mv))在哪里水平在(“信息”,“警告”,“错误”)订单通过时间戳;时间戳,消息,细节- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -2023年- - - - - -08年- - - - - -1201:03:05.000,流“my_mv”开始。,”{flow_progress”:{“状态”:“开始”}}”- - -创建一个临时视图与的最新的更新来的表/管道>创建或取代临时视图latest_update作为选择起源。update_id作为id从event_log(“< pipeline-ID >”)在哪里event_type=“create_update”订单通过时间戳DESC限制1;- - -查询血统信息>选择细节:flow_definition。output_dataset作为output_dataset,细节:flow_definition。input_datasets作为input_dataset从event_log(“< pipeline-ID >”),latest_update在哪里event_type=“flow_definition”和起源。update_id=latest_update。id;output_dataset,input_dataset- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -客户,零sales_orders_raw,零sales_orders_cleaned,(“顾客”,“sales_orders_raw”]sales_order_in_la,(“sales_orders_cleaned”]- - -查询数据质量期望历史为一个流媒体表>与expectations_parsed作为(选择爆炸(from_json(细节:flow_progress。data_quality。预期,“数组< struct <名称:字符串,数据集:字符串,passed_records: int, failed_records: int > >”))row_expectations从event_log(表(my_st)),latest_update在哪里event_type=“flow_progress”和起源。update_id=latest_update。id)选择row_expectations。数据集作为数据集,row_expectations。的名字作为期望,总和(row_expectations。passed_records)作为passing_records,总和(row_expectations。failed_records)作为failing_records从expectations_parsed集团通过row_expectations。数据集,row_expectations。的名字;数据集,期望,passing_records,failing_records- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -sales_orders_cleaned,valid_order_number,4083年,0