Snowsight 를 통해 또는 로그 항목이 저장된 이벤트 테이블을 쿼리하여 로그 메시지를 볼 수 있습니다.
이벤트 테이블에 대한 로그 항목 쿼리
기록된 메시지에 액세스하려면 이벤트 테이블에서 SELECT 명령을 실행합니다.
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 등 로그 이벤트 소스
로그의 심각도 수준
로그 메시지
이벤트 테이블 구조에 대한 참조 정보는 이벤트 테이블 열 섹션을 참조하십시오.
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.
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 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" } | **See excerpt below** | LOG | { "severity_text": "INFO" } | Logging from Python function start. |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 2023-04-19 22:00:49 | { "name": "python_logger" } | **See excerpt below** | LOG | { "severity_text": "ERROR" } | Logging an error from Python handler. |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 2023-04-19 22:12:55 | { "name": "ScalaLoggingHandler" } | **See excerpt below** | LOG | { "severity_text": "INFO" } | Logging from within the Scala constructor. |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 2023-04-19 22:12:56 | { "name": "ScalaLoggingHandler" } | **See excerpt below** | LOG | { "severity_text": "INFO" } | Logging from Scala method start. |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 2023-04-19 22:12:56 | { "name": "ScalaLoggingHandler" } | **See excerpt below** | LOG | { "severity_text": "ERROR" } | Logging an error from Scala handler: Something went wrong. |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
RESOURCE_ATTRIBUTES 발췌
다음 JSON에는 이전 출력의 RESOURCE_ATTRIBUTES 열에서 찾을 수 있는 값에서 발췌한 내용이 포함되어 있습니다. 각 snow.executable.name 이름-값 페어는 이전 출력의 다른 행에서 가져온 것입니다.
이 발췌문 다음에 나오는 SELECT 쿼리 코드는 RESOURCE_ATTRIBUTES 열의 값에서 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)"
...
}
SELECT 문을 사용한 쿼리
메시지 데이터를 쿼리할 때 열 내의 특성 값을 선택하려면 다음 형식과 같이 대괄호 표기법 을 사용합니다.
COLUMN_NAME['attribute_name']
다음 예제의 코드는 Python 처리기의 로그 메시지와 관련된 데이터를 분리하기 위해 앞의 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';
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" |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------