Перейти к содержанию

Типы данных DQL

  • Latest Dynatrace

Dynatrace Query Language работает со строго типизированными данными: функции и операторы принимают только объявленные типы данных. Тип присваивается данным во время разбора или с помощью функций приведения типов. DQL также распознает типы значений, выраженные в литеральной нотации (например, при использовании константных значений в функциях).

Примитивные типы

Boolean

Boolean имеет только два возможных значения: true и false.

  • Литеральная нотация Значение Boolean может быть выражено в верхнем или нижнем регистре: true, TRUE, false, FALSE

  • Преобразование в Boolean

  • Преобразует строковые значения true, TRUE в значение Boolean true, а остальные значения -- в false.

  • Преобразует числовое значение 0 в Boolean false. Другие числовые значения преобразуются в Boolean true.

...


| fields toBoolean("true"), toBoolean("TrUe"), toBoolean("1"), toBoolean(3), toBoolean("test"), toBoolean(0)
* Выражения

boolean_expr1 AND boolean_expr2


boolean_expr1 OR boolean_expr2


boolean_expr1 XOR boolean_expr2


NOT boolean_expr

Long

Знаковый тип long имеет минимальное значение -2^63 и максимальное значение 2^63-1.

  • Литеральная нотация LONG может быть выражен в десятичной или шестнадцатеричной нотации: десятичная: -9223372036854775808 до 9223372036854775807 шестнадцатеричная: 0x0 до 0xFFFFFFFFFFFFFFFF
  • Преобразование в Long
..


| fields toLong("83457264009472472"), toLong(30), toLong(25.34)

Double

64-битное число с плавающей запятой двойной точности стандарта IEEE 754.

  • Литеральная нотация

десятичная: 2.34 научная: 2.4e2 * Преобразование в Double Преобразует числовые значения и выражения в значение double.

...


| fields toDouble("1234.5"), toDouble(4+3/2)

Timestamp

Ссылка на момент времени с точностью до наносекунды.

Основное использование выражений времени -- указание пользовательского временного диапазона запроса в строке запроса DQL:

fetch logs, from:-2h, to:-20m

Функции и сравнение

...


| fields time = toTimestamp("2022-08-01T12:00:00+01:00")


| fieldsAdd time == now(), time > now()-10d, newTime = time + 3d

Timeframe

Определенный временной интервал с временем начала и временем окончания в виде меток времени с точностью до наносекунды. Для отображения полного результата запроса, включая наносекунды, измените визуализацию данных в Notebooks на raw.

data record(tf = timeframe(from:now()-2h, to:now()))


| fields tf, tf[start], tf[end]

Duration

Длительность между двумя метками времени, состоящая из величины и единицы измерения времени.

...


| fields duration = 1s

Временные литералы

Следующие временные литералы могут использоваться для выражения длительности:

  • ns: наносекунды
  • ms: миллисекунды
  • s: секунды
  • m: минуты
  • h: часы
  • d: дни1
  • w: недели
  • M: месяцы
  • q: кварталы
  • y: годы

1

При использовании d в вычислениях он рассматривается как календарный день, в противном случае представляет длительность 24h.

Календарные длительности

Вы можете использовать календарные длительности (d, w, M, q и y) в вычислениях, как показано в примере ниже, но не в качестве значений полей.

fetch logs, from: now()-1M+2w

Создание длительности

Во многих случаях разобранное числовое значение семантически представляет длительность. Функция duration() позволяет создать поле типа duration с указанной единицей измерения, используя доступные временные литералы.

...


| fields     dur = 62


| fieldsAdd  dur_ms = duration(dur, unit:"ms")


| fieldsAdd  dur_ms > 50ms

Преобразование в длительность

Преобразование значения в наносекундах в duration:

...


...


| fields     dur = toDuration(62*1000000000*60*60*24)


| fieldsAdd  dur > 60d

Преобразование периода между timestamp1 и timestamp2 в duration:

Для иллюстрации мы вычисляем возраст последнего сообщения лога, полученного от определенного хоста.

...


...


fetch       logs


| filter    dt.entity.host == "HOST-DD5679D1A0C6426C"


| sort      timestamp desc


| limit     1


| fields    timestamp, age_message = now()-timestamp

String

Последовательность символов с указанной кодировкой.

  • Литеральная нотация Заключите строку в двойные кавычки. При необходимости экранируйте двойные кавычки в строке обратной косой чертой \. Строка может содержать одинарные кавычки. Также вы можете заключать строки в тройные кавычки, например """someString""".

  • Внутри тройных кавычек экранирование не требуется.

  • Тройные кавычки не допускаются как часть строки. В таком случае вы можете использовать стандартные строки или функцию concat.
  • Преобразование в String Все типы данных DQL могут быть преобразованы в строку:
...


| fields toString(toBoolean(1)), toString(array(1,2,3)), toString(1), toString(toTimestamp(now())), toString(toIpAddress("192.168.0.1"))

IpAddress

Представляет адрес IPv4 или IPv6.

UID

Тип данных, используемый для представления 64-битных и 128-битных идентификаторов.

Вы можете использовать следующие функции DQL для создания данных типа UID:

  • uid64
  • uid128
  • toUid

Составные типы

Array

Структура данных, содержащая последовательность значений, каждое из которых идентифицируется индексом.

  • Доступ к элементам массива

...


| fieldsAdd int_array = array(1,2,2,3,4,5)


| fields first_element = int_array[0], fifth_element = int_array[4]
* Сравнение массивов Для массивов напрямую можно использовать только оператор равенства ==.

...


| ...


| fields a=array(1,2), b=array(1,2,3), c=array("a","b"), d=toArray("c,d")


| fields a == b, arraySize(b) > arraySize(c)

Полный список функций DQL для работы с массивами см. для получения дополнительной информации.

Record

Набор пар ключ-значение, где значение может быть любым типом данных DQL.

  • Доступ к элементам RECORD Доступ к элементам данных осуществляется по ключу:

...


| fields person = record({name="john", age=33, address=record({city="Atlanta", pcode="30308"})})


| fields person[name], person[address][pcode]
* Преобразование в RECORD Функция record(expression,...) преобразует одно или несколько выражений, возвращающих любой тип данных, в RECORD:

...


| fields t = record(a=1+2,b=3,c=toString(timestamp))

Разбор

Разбор строк JSON или пар ключ-значение приводит к получению данных типа RECORD.

STRUCTURE{matcher_expr, ...}:fieldname


JSON{matcher_expr, ...}:fieldname


KVP{matcher_expr, ...}:fieldname


$subpattern:fieldname
* Разбор данных пар ключ-значение

...


| fields str = "name=\"john\"; age=33; city=\"Atlanta\""


| parse str, "KVP{LD:key'='(LONG:valueLong | STRING:valueStr)'; '?}:person"


| fields person[name], person[age], person[city]
* Разбор данных JSON

...


| fields str = "{\"type\":\"update\",\"host\":\"CI_preprod_1\",\"version\":\"10.2.2367\"}"


| parse str,"JSON:event"


| fields event[type], event[host], event[version]

Связанные темы

  • Dynatrace Query Language
  • Использование запросов DQL
  • Сравнение DQL с SQL и другими языками
  • Справочник по языку DQL
  • Команды DQL
  • Функции DQL
  • Операторы DQL
  • Лучшие практики DQL