# CloudWatch Logs Insightsによるログ検索クエリの基本

## 目次
1. CloudWatch Logs Insightsとは
2. クエリの基本構文
3. フィールドの選択とフィルタリング
4. ログデータの集計と解析
5. 時間範囲の指定
6. クエリ結果の視覚化
7. まとめ

## 1. CloudWatch Logs Insightsとは

CloudWatch Logs Insightsは、AWSが提供するログデータのインタラクティブなクエリサービスです。大量のログデータに対して、迅速に検索や分析が行えるよう設計されており、Amazon CloudWatch Logs内に格納されたログに対して高度なクエリを実行できます。

## 2. クエリの基本構文

CloudWatch Logs Insightsのクエリ言語は、SQLに似たスタイルを持ち、以下の基本的な構文を使用します：

![img](/mosaic-code.jpg)

- `fields`: 出力に含めるフィールドを指定します。`@timestamp`や`@message`などの特殊フィールドを使用します。
- `filter`: 条件に一致するログを選択します。
- `sort`: 指定したフィールドでログを並べ替えます。
- `limit`: 表示するログの最大数を制限します。

## 3. フィールドの選択とフィルタリング

CloudWatch Logs Insightsでは、ログイベント内の異なるフィールドを選択してフィルタリングできます。

![img](/mosaic-code.jpg)

- 特定のステータスコード（例: 500）でエラーが発生したログを簡単に抽出できます。

## 4. ログデータの集計と解析

集計関数を使えば、ログデータを集約して解析が可能です。

![img](/mosaic-code.jpg)

- 上記のクエリでは、各ステータスコードの出現回数をカウントして、コード順に並べ替えます。

## 5. 時間範囲の指定

より具体的な検索を行うためには、対象の時間範囲を指定することが重要です。CloudWatch Logs Insightsでは、クエリ実行時に時間範囲を指定します。

例えば、過去1時間のログを分析する場合：
![img](/mosaic-code.jpg)

## 6. クエリ結果の視覚化

結果を視覚化することで、データの傾向や異常を視覚的に捉えることができます。CloudWatch Logs Insightsでは、クエリの結果をグラフで表示する機能があります。

- `timechart`機能を使い、例えばエラーログの時間的推移をリアルタイムでグラフ表示できます。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 7. まとめ

CloudWatch Logs Insightsは、膨大なログデータに対する迅速でインタラクティブな検索と解析を可能にします。クエリ言語は直感的で、フィールド選択、フィルタリング、集約、視覚化といった基本的な操作を手軽に行えます。上手に使いこなすことで、運用における問題点の特定と早期解決につながります。データを視覚的に捉えることで、システム全体をより深く理解することが可能になります。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# CloudWatch Logs Insightsによるログ検索クエリの基本

## 目次
1. CloudWatch Logs Insightsとは
2. クエリの基本構文
3. フィールドの選択とフィルタリング
4. ログデータの集計と解析
5. 時間範囲の指定
6. クエリ結果の視覚化
7. まとめ

## 1. CloudWatch Logs Insightsとは

CloudWatch Logs Insightsは、AWSが提供するログデータのインタラクティブなクエリサービスです。大量のログデータに対して、迅速に検索や分析が行えるよう設計されており、Amazon CloudWatch Logs内に格納されたログに対して高度なクエリを実行できます。

## 2. クエリの基本構文

CloudWatch Logs Insightsのクエリ言語は、SQLに似たスタイルを持ち、以下の基本的な構文を使用します：

```sql
fields @timestamp, @message
| filter @message like /ERROR/
| sort @timestamp desc
| limit 20
```

- `fields`: 出力に含めるフィールドを指定します。`@timestamp`や`@message`などの特殊フィールドを使用します。
- `filter`: 条件に一致するログを選択します。
- `sort`: 指定したフィールドでログを並べ替えます。
- `limit`: 表示するログの最大数を制限します。

## 3. フィールドの選択とフィルタリング

CloudWatch Logs Insightsでは、ログイベント内の異なるフィールドを選択してフィルタリングできます。

```sql
fields @message, statusCode
| filter statusCode = 500
```

- 特定のステータスコード（例: 500）でエラーが発生したログを簡単に抽出できます。

## 4. ログデータの集計と解析

集計関数を使えば、ログデータを集約して解析が可能です。

```sql
stats count(*) by statusCode
| sort statusCode
```

- 上記のクエリでは、各ステータスコードの出現回数をカウントして、コード順に並べ替えます。

## 5. 時間範囲の指定

より具体的な検索を行うためには、対象の時間範囲を指定することが重要です。CloudWatch Logs Insightsでは、クエリ実行時に時間範囲を指定します。

例えば、過去1時間のログを分析する場合：
```
1 hour
```

## 6. クエリ結果の視覚化

結果を視覚化することで、データの傾向や異常を視覚的に捉えることができます。CloudWatch Logs Insightsでは、クエリの結果をグラフで表示する機能があります。

- `timechart`機能を使い、例えばエラーログの時間的推移をリアルタイムでグラフ表示できます。

```sql
fields @timestamp, @message
| filter message like /ERROR/
| stats count() as errorCount by bin(1h)
| sort errorCount desc
```

## 7. まとめ

CloudWatch Logs Insightsは、膨大なログデータに対する迅速でインタラクティブな検索と解析を可能にします。クエリ言語は直感的で、フィールド選択、フィルタリング、集約、視覚化といった基本的な操作を手軽に行えます。上手に使いこなすことで、運用における問題点の特定と早期解決につながります。データを視覚的に捉えることで、システム全体をより深く理解することが可能になります。 

CloudWatch Logs Insightsによるログ検索クエリの基本

目次

1. CloudWatch Logs Insightsとは

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