로깅된 메시지 데이터에 액세스하기

로깅된 메시지는 로깅을 지원하도록 설정한 이벤트 테이블에 저장됩니다. 이벤트 테이블에서 SELECT 명령을 실행하여 로깅된 메시지에 액세스할 수 있습니다.

참고

메시지 로깅을 시작하려면 먼저 이벤트 테이블을 설정해야 합니다. 자세한 내용은 이벤트 테이블 설정하기 섹션을 참조하십시오.

이벤트 테이블에는 다음을 포함하여 로깅된 메시지에 대한 정보를 캡처하는 미리 정의된 열 세트가 있습니다.

  • 메시지가 수집된 타임스탬프.

  • 로그 이벤트가 생성된 클래스의 이름과 같은 로그 이벤트의 범위.

  • 데이터베이스, 스키마, 사용자, 웨어하우스 등을 포함한 로그 이벤트 원본.

  • 로그의 심각도 수준.

  • 로그 메시지.

이벤트 테이블 열에 대한 참조 정보는 이벤트 테이블 열 섹션을 참조하십시오.

로그 데이터 쿼리 예제

다음 섹션에서는 예제 데이터를 사용하여 이벤트 테이블에서 로그 메시지 데이터를 쿼리하는 방법을 설명합니다.

수집된 데이터

다음 예제의 출력에서는 두 개의 개별 처리기(하나는 Scala, 다른 하나는 Python으로 작성됨)에 대해 로그 메시지가 캡처된 후 이벤트 테이블에서 선택한 일부 열의 내용을 보여줍니다.

로그 메시지 데이터를 수집하는 이벤트 테이블 열에 대한 참조 정보는 로그의 데이터 섹션을 참조하십시오.

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| TIMESTAMP           | SCOPE                             | RESOURCE_ATTRIBUTES   | RECORD_TYPE | RECORD                       | VALUE                                                      |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 2023-04-19 22:00:49 | { "name": "python_logger" }       | **See excerpt below** | LOG         | { "severity_text": "INFO" }  | Logging from Python module.                                |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 2023-04-19 22:00:49 | { "name": "python_logger" }       |                       | LOG         | { "severity_text": "INFO" }  | Logging from Python function start.                        |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 2023-04-19 22:00:49 | { "name": "python_logger" }       |                       | LOG         | { "severity_text": "ERROR" } | Logging an error from Python handler.                      |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 2023-04-19 22:12:55 | { "name": "ScalaLoggingHandler" } |                       | LOG         | { "severity_text": "INFO" }  | Logging from within the Scala constructor.                 |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 2023-04-19 22:12:56 | { "name": "ScalaLoggingHandler" } |                       | LOG         | { "severity_text": "INFO" }  | Logging from Scala method start.                           |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 2023-04-19 22:12:56 | { "name": "ScalaLoggingHandler" } |                       | LOG         | { "severity_text": "ERROR" } | Logging an error from Scala handler: Something went wrong. |
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RESOURCE_ATTRIBUTES 발췌

다음 JSON 발췌 내용에는 데이터가 이전 출력에 포함된 RESOURCE_ATTRIBUTES 열 특성이 포함됩니다. 이 발췌 내용 다음에 나오는 SELECT 쿼리 코드는 이 특성에서 값을 선택합니다.

RESOURCE_ATTRIBUTES 열에는 이벤트 원본에 대한 데이터가 있습니다. 참조 정보는 RESOURCE_ATTRIBUTES 열 섹션을 참조하십시오.

{
  ...
  "snow.executable.name": "ADD_TWO_NUMBERS(A FLOAT, B FLOAT):FLOAT"
  ...
}

{
  ...
  "snow.executable.name": "ADD_TWO_NUMBERS(A FLOAT, B FLOAT):FLOAT"
  ...
}

{
  ...
  "snow.executable.name": "ADD_TWO_NUMBERS(A FLOAT, B FLOAT):FLOAT"
  ...
}

{
  ...
  "snow.executable.name": "DO_LOGGING():VARCHAR(16777216)"
  ...
}

{
  ...
  "snow.executable.name": "DO_LOGGING():VARCHAR(16777216)"
  ...
}

{
  ...
  "snow.executable.name": "DO_LOGGING():VARCHAR(16777216)"
  ...
}
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SELECT 문을 사용한 쿼리

메시지 데이터를 쿼리할 때 다음 형식에서처럼 대괄호 표기법 을 사용하여 열 내의 특성 값을 선택할 수 있습니다.

COLUMN_NAME['attribute_name']
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아래 예제의 코드는 Python 처리기의 로그 메시지와 관련된 데이터를 분리하려는 의도로 선행 테이블을 쿼리합니다. 이 쿼리에서는 로그 항목 심각도에 대해 severity_text 특성을 선택합니다. 로그 메시지에 대해서는 VALUE 열의 내용을 선택합니다.

처리기를 포함하는 프로시저를 do_logging 이라고 합니다. 쿼리가 작동하려면 프로시저 이름을 모두 대문자로 지정해야 합니다.

SET event_table_name='my_db.public.my_event_table';

SELECT
  TIMESTAMP as time,
  RESOURCE_ATTRIBUTES['snow.executable.name'] as executable,
  RECORD['severity_text'] as severity,
  VALUE as message
FROM
  IDENTIFIER($event_table_name)
WHERE
  SCOPE['name'] = 'python_logger'
  AND RESOURCE_ATTRIBUTES['snow.executable.name'] LIKE '%DO_LOGGING%'
  AND RECORD_TYPE = 'LOG';
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쿼리 결과

다음 예제의 출력은 쿼리 결과를 보여줍니다.

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| TIME                | EXECUTABLE                       | SEVERITY   | MESSAGE                                |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 2023-04-19 22:00:49 | "DO_LOGGING():VARCHAR(16777216)" | "INFO"     | "Logging from Python module."          |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 2023-04-19 22:00:49 | "DO_LOGGING():VARCHAR(16777216)" | "INFO"     | "Logging from Python function start."  |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 2023-04-19 22:00:49 | "DO_LOGGING():VARCHAR(16777216)" | "ERROR"    | "Logging an error from Python handler" |
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언어: 한국어