Amir RaminfarandClaude Opus 5
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Co-authored-by: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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title: SQL 引擎
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sourceHash: 0387115a7372
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# SQL 引擎
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SQL 引擎是一个强大的工具，让你可以对自己的数据运行 SQL 查询。它面向熟悉 SQL、希望用熟悉的语言操作数据的用户，提供顺畅的使用体验。
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该功能目前处于 beta 阶段，所有用户都可以使用。如果你有任何反馈或建议，欢迎告诉我们！
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## 快速开始
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要开始使用 SQL 引擎，你需要有可供查询的数据集。只有 JSON 日志才能用 SQL 查询。Dozzle 借助 WebAssembly 在浏览器中运行 SQL 查询，也就是说你的数据永远不会离开你的机器。
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要开始使用 SQL 引擎，请确认你有 JSON 日志，然后打开下拉菜单并选择 `SQL Analytics`。也可以使用快捷键 `Ctrl+Shift+F`（macOS 上是 `Cmd+Shift+F`）快速打开 SQL 引擎。
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## 它是如何工作的？
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SQL 引擎使用 WebAssembly 在浏览器中通过 DuckDB 运行 SQL 查询。首次打开 SQL 引擎时，DuckDB WASM 会被下载并在浏览器中初始化。如果你的网络较慢，这可能需要一些时间。随后 SQL 引擎_只_读取 JSON 日志，并在 DuckDB 中创建一张虚拟表，从而让你可以实时地对数据运行 SQL 查询。
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Dozzle 最初运行的查询类似于：
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```sql
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CREATE TABLE logs AS SELECT unnest(m) FROM 'logs.json'
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```
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这个查询会创建一张名为 `logs` 的表，并把 JSON 日志展开成行。之后你就可以对这张表运行 SQL 查询来分析数据。
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## 查询示例
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下面是一些可以在 SQL 引擎中运行的查询示例：
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### 统计日志条数
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```sql
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SELECT COUNT(*) FROM logs
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```
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### 按某个字段过滤日志
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```sql
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SELECT * FROM logs WHERE level = 'error'
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```
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### 按某个字段分组
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```sql
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SELECT level, COUNT(*) FROM logs GROUP BY level
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```
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### 查询嵌套的 JSON 字段
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```sql
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SELECT message.path, message.status, message.duration
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FROM logs
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WHERE message.status >= 400
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ORDER BY message.duration DESC
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```
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### 按时间窗口聚合
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```sql
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SELECT
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date_trunc('minute', timestamp) AS minute,
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COUNT(*) AS error_count
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FROM logs
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WHERE level = 'error'
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GROUP BY minute
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ORDER BY minute DESC
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```
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## 限制
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WebAssembly 有一些限制，使用 SQL 引擎时需要注意：
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- SQL 引擎只支持 JSON 之类的结构化数据
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- SQL 引擎只能在浏览器中运行查询，因此无法运行需要访问外部资源或数据库的查询
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- SQL 引擎最多只能使用 4GB 内存。如果内存耗尽，你需要刷新页面来释放内存
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