- 动态与公告
- 新手指引
- 产品简介
- 购买指南
- 快速入门
- 操作指南
- 最佳实践
- 开发者指南
- API 文档
- History
- Introduction
- API Category
- Making API Requests
- Topic Management APIs
- Log Set Management APIs
- Index APIs
- Topic Partition APIs
- Machine Group APIs
- Collection Configuration APIs
- Log APIs
- Metric APIs
- Alarm Policy APIs
- Data Processing APIs
- Kafka Protocol Consumption APIs
- CKafka Shipping Task APIs
- Kafka Data Subscription APIs
- COS Shipping Task APIs
- SCF Delivery Task APIs
- Scheduled SQL Analysis APIs
- COS Data Import Task APIs
- Data Types
- Error Codes
- 常见问题
- 服务等级协议
- CLS 政策
- 联系我们
- 词汇表
- 动态与公告
- 新手指引
- 产品简介
- 购买指南
- 快速入门
- 操作指南
- 最佳实践
- 开发者指南
- API 文档
- History
- Introduction
- API Category
- Making API Requests
- Topic Management APIs
- Log Set Management APIs
- Index APIs
- Topic Partition APIs
- Machine Group APIs
- Collection Configuration APIs
- Log APIs
- Metric APIs
- Alarm Policy APIs
- Data Processing APIs
- Kafka Protocol Consumption APIs
- CKafka Shipping Task APIs
- Kafka Data Subscription APIs
- COS Shipping Task APIs
- SCF Delivery Task APIs
- Scheduled SQL Analysis APIs
- COS Data Import Task APIs
- Data Types
- Error Codes
- 常见问题
- 服务等级协议
- CLS 政策
- 联系我们
- 词汇表
概述
日志服务通过随机采样的方式对原始日志进行采样，根据统计学相关原理，在合理的采样率及较大的样本数下，采样后的统计结果相比全量精确统计误差较低，能够满足大多数海量数据的统计分析需求。
采样方式及准确度
采样方式
统计分析默认为“精确分析”，即不采样。需要采样时，可选择如下两类采样方式：
自动采样：根据原始日志条数多少自动决定采样率，使得样本数约为100万，以该样本进行统计分析。例如原始日志为100亿条时，使用自动采样获取100万样本，对应的采样率为1:10,000。
固定采样率采样：人工设定采样率，根据该采样率从原始日志中获取样本。例如原始日志为100亿条时，按照1:100,000采样，样本数为10万。采样率最大为1（即不采样），最小为1:1000,000。
无论采用哪种采样方式，在统计分析结果中均可查看最终实际的采样率。
估算真实值
采样分析结果能够很大程度上反应真实值，根据值的计算方式，可参考如下方法估算实际值：
平均值相关的计算方式：例如
avg、geometric_mean等，直接以样本统计结果代表真实值。和值相关的计算方式：例如
count(*)、sum、count_if等，以样本统计结果除以采样率代表真实值。例如，按照1:10,000的采样率统计接口 pv(count(*))，样本统计结果为232，则真实值约为232 / (1:10000) = 2320000。参考案例
按照1:10,000采样时，检索分析语句为：
* | select count(*)/(1.0/10000) as pv,avg(response_time) as response_time_avg
pv 计算：
count(*)为统计日志条数，属于和值计算，需以样本统计结果除以采样率代表真实值。其中，(1.0/10000)即为采样率，计算获得的 pv 为真实 pv 的估算值。response_time_avg 计算：
avg(response_time)为计算响应时间response_time的平均值，属于平均值计算，可直接作为真实 response_time_avg 的估算值。采样分析准确度
统计学上使用置信水平和置信区间衡量采样结果的准确度，置信水平代表采样结果的可信度，置信区间代表指定置信水平下真实值所在的区间。例如某一样本统计结果置信水平为95%，置信区间为[212,478]，则真实值有95%的概率位于212 - 478之间。
置信水平越高，置信区间越大。常用置信水平为95%（统计学中一般认为概率低于5%为小概率事件），对应的置信区间计算方式为：
其中，x̅ 为样本平均值，s 为样本标准差，n 为样本数。
例如使用自动采样进行统计分析：
* | select avg(response_time) as x,count(response_time) as n,stddev_samp(response_time) as s
样本统计分析结果为：
x：即样本平均值，544.4656932942215
n：即样本数，995097
s：即样本标准差，1382.618439585749
则置信水平为95%时，
avg(response_time)的真实值位于[541.75,547.18]内，而实际上该案例通过精确统计得到的avg(response_time)为545.16，估算值非常接近真实值。说明：
以上为严格的的采样准确度衡量方式，实际使用过程中，样本数大于1000时，采样获得的结果一般即具备较高的准确度。
按维度统计分析时（即group by），由于样本会按指定维度拆分为多个组，并在每个组内分别计算统计值，此时单个组内的样本数将低于总样本数，会导致样本数较少的组的统计值准确度较低。
例如使用采样进行统计分析：
* | select avg(response_time) as response_time,count(*) as sampleCount,url group by url order by count(*) desc
样本统计分析结果为：
url | response_time | sampleCount |
/user | 45.23 | 7845 |
/user/list | 78.45 | 6574 |
/user/login | 45.85 | 5235 |
/user/logout | 45.48 | 1245 |
/book/new | 125.78 | 987 |
/book/list | 17.23 | 658 |
/book/col | 10.21 | 23 |
/order | 12.13 | 2 |
其中，
/book/col和/order两个 url 的样本数过低，统计结果准确度较低，不具备参考性。如需对这两个 url 获取更加准确的统计结果，可提高整体的采样率，或单独对其进行统计分析。例如：url:"/book/col" OR url:"/order" | select avg(response_time) as response_time,count(*) as sampleCount,url group by url order by count(*) desc
操作步骤
1. 登录 日志服务控制台。
2. 在左侧导航栏中，单击检索分析，进入日志主题检索分析页面。
3. 在页面顶部，选择需要检索分析的日志主题。
4. 输入检索分析语句（需包含 SQL）后，在右侧检索分析按钮底部设定是否需要采样分析以及对应的采样率。
5. 单击检索分析。
完成检索分析后，图表顶部将显示本次分析采用的采样率。
是
否
本页内容是否解决了您的问题？