Korrektur der Splunk Left Join-Abfrage zur Analyse von Tele Sales-Bestellungen

Erfahren Sie, wie Sie Ihre Splunk-Abfrage effektiv neu schreiben, um Tele Sales-Bestellungen zu finden, die dieselben Zahlungsinformationen wie Online-Bestellungen verwenden. Entdecken Sie schrittweise Verbesserungen Ihrer Abfragen für präzisere Datenresultate.
---
Dieses Video basiert auf der Frage https://stackoverflow.com/q/62366635/ gestellt von dem Nutzer 'Kiran' ( https://stackoverflow.com/u/909792/ ) sowie auf der Antwort https://stackoverflow.com/a/62390609/ bereitgestellt von dem Nutzer 'warren' ( https://stackoverflow.com/u/4418/ ) auf der Website 'Stack Overflow'. Vielen Dank an diese großartigen Nutzer und die Stackexchange-Community für ihre Beiträge.

Besuchen Sie diese Links, um den Originalinhalt und weitere Details zu sehen, z. B. alternative Lösungen, aktuelle Entwicklungen zum Thema, Kommentare, Versionsverlauf usw. Der ursprüngliche Titel der Frage lautete beispielsweise: Splunk left jion is not giving as exepcted

Außerdem steht der Inhalt (außer Musik) unter der Lizenz CC BY-SA https://meta.stackexchange.com/help/l...
Der ursprüngliche Fragenbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ), und der ursprüngliche Antwortbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ).

Falls Ihnen irgendetwas auffällt oder Unstimmigkeiten bestehen, schreiben Sie mir bitte an vlogize [AT] gmail [DOT] com.
---
Korrektur der Splunk Left Join-Abfrage zur Analyse von Tele Sales-Bestellungen

Einführung

Wenn Sie mit Splunk arbeiten, sind Sie vielleicht schon auf komplexe Abfragen gestoßen, die nicht die erwarteten Ergebnisse liefern. Ein häufiges Szenario ist die Analyse von Zahlungsinformationen für unterschiedliche Bestelltypen, insbesondere Tele Sales gegenüber Online-Bestellungen. In diesem Blog-Beitrag behandeln wir eine konkrete Herausforderung: Warum ein left join in Splunk nicht die erwarteten Ergebnisse brachte und wie man das effektiv löst.

Das Problem

Ein Nutzer wollte herausfinden, ob es Tele Sales-Bestellungen gibt, die dieselben Zahlungsinformationen nutzen wie Online-Bestellungen an einem bestimmten Tag. Er versuchte eine Abfrage mit einem left join, stellte aber fest, dass die Ergebnisse nicht seinen Erwartungen entsprachen. Statt die zugehörigen Tele Sales-Daten abzurufen, zeigte die Abfrage keine Übereinstimmungen, obwohl Tele Sales-Einträge in den Splunk-Logs vorhanden waren.

Ursprünglicher Abfrageversuch

Die ursprüngliche Abfrage sah folgendermaßen aus:

[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]

Der Nutzer benötigte Unterstützung, um diese Abfrage zu korrigieren und die gewünschten Ergebnisse zu erhalten.

Die Lösung

Um die Vorgehensweise zu verbessern, können wir einige Anpassungen an der ursprünglichen Abfrage vornehmen. Hier ist eine Aufschlüsselung der notwendigen Änderungen für bessere Resultate, inklusive Beibehaltung des left join mit optimiertem Workflow.

Aktualisierte Abfrage mit Left Join

Die verbesserte Abfrage, die die erwarteten Ergebnisse liefern sollte, sieht so aus:

[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]

Erläuterung der wichtigsten Verbesserungen

Verwendung von stats values(...) by payHash: Diese Funktion ist entscheidend, da sie doppelte Zahlungs-Hashes konsolidiert und alle Timestamps sammelt, ohne relevante Daten zu verlieren.

Effizientes Gruppieren: Durch die Gruppierung der Suchergebnisse und Sicherstellung eindeutiger Werte für payHash erhöhen Sie die Wahrscheinlichkeit, Übereinstimmungen für Online- und Tele Sales-Bestellungen zu finden.

Alternative Methode ohne Join

Wenn Sie einen join vermeiden möchten, können Sie Ihr Ziel auch mit einer einzigen Abfrage erreichen, die beide Bestelltypen effizient kombiniert:

[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]

Mit dieser Methode werden beide Bestellarten in einer einzigen Abfrage kombiniert, was den Analyseprozess vereinfacht.

Formatierung von Zeitstempeln

Zur Verbesserung der Lesbarkeit Ihrer Ergebnisse empfiehlt es sich, Zeitstempel mit der Funktion strftime zu formatieren. Verwenden Sie beispielsweise folgenden Code, um die Zeitstempel in ein Standardformat umzuwandeln:

[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]

Fazit

Mit diesen Vorschlägen gelingt es Ihnen nicht nur, Ihre Splunk-Abfrage erfolgreicher zu modifizieren, sondern Sie gewinnen auch Einblicke, wie ähnliche Abfragen in Zukunft optimiert werden können. Besonders wichtig ist es, bei der Gegenüberstellung von Zeiträumen für Online-Bestellungen und Tele Sales auf konsistente Zeitbereiche zu achten – so werden Ihre Datenanalysen präziser.

Jetzt sind Sie bereit, tiefer in Ihre Splunk-Abfragen einzutauchen und effizient aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen!