查询语法全文参考官方文档：点击查看
由于阿里的官方文档对查询和分析的案例相当匮乏，导致很多函数只能猜测用法，这种不断试错的过程是在是浪费时间，并且浪费精力！所以我打算写一篇关于阿里云查询的案例，由简入深的案例分析，希望对大家有所帮助。
：代指所有日志
业务：我们想对每条日志中的uuid进行筛选查询，则只需要指定字段
业务：需要查询同一网段下的ip的日志情况，我们则可以使用模糊查询去匹配
常用的关键词、·、
业务：查询ip为192.168.1.1，或者ip为192.168.1.0，并且日期不等于2021-08-09
查询语法其实很简单，只需要对日志进行大的筛选即可，无需对日志进行复杂的分析，阿里云的日志不在于此，精髓就在于分析，分析语法比较诡异，和关系型数据库SQL有点像，但又不完全相同，其实思想是一样的，可以用SQL的思想去分析需要分析的结构。
参考文档：聚合函数
聚合函数相对于传统的数据库丰富不少，使用方法基本一致
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count 聚合
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count_if 聚合
统计满足指定条件的日志条数 -
max 聚合
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max_by 聚合
max_by(KEY_01,KEY_02) ：返回KEY_02为最大值时对应的KEY_01值。
参考文档：字符串函数
- split分割字符串
- lower 转小写
- 去除空格
trim：删除字符串中开头和结尾的空格。
ltrim：删除字符串中开头的空格。
- 格式化日期
- 计算时间差
：一般这个函数主要用于计算两个时间差，一般用于join时比对时间的方法，后续到join章节会有说明，这里不过多赘述
本章节是重点，因为日志中最纠结的地方如何拆分json，对json中的数据进行分析。
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步骤一：json_parse(properties)
转化为阿里可识别的JSON类型
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步骤二：使用cast()函数转换数据类型
转化为map(varchar,varchar)类型，这里必须是同一数据类型，否则无法进行后续查询
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步骤三：unnest（特殊格式的日志字段进行查询分析）
在复杂的业务场景下，日志数据的某一列可能会是较为复杂的格式，例如数组（array）、对象（map）、JSON等格式。对这种特殊格式的日志字段进行查询分析，可以使用unnest语法。
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步骤四：对x，y，log的进行查询分析，后续分析就是和正常sql一样，x,y中的数据可以随意查询分组，可以满足大部分的负责的查询需求了。
参考官方文档：unnest语法 官方讲的比较清楚，具体案例解析json已经讲解了，这里就不过多赘述了
参考我之前的博客：开窗函数
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rank() OVER 在窗口内，按照某一列排序，返回在窗口内的序号
关键： （表示查询的结果集按照user_id聚合，并且按照time升序进行排序，rnk是分组后的排序序号，同等级rnk一致）
解析：rank()是一个聚合函数，可以使用分析语法中的任何函数，也可以使用本文档列出的函数。PARTITION BY 是值按照哪些桶进行计算。
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