Google Cloud 宣布了 BigQuery 和 Cloud Logging 的重大创新，旨在简化和增强日志分析。BigQuery 中管道语法的引入改变了游戏规则，它提供了一种直观且高效的方式来处理半结构化数据，这在应用程序日志中很常见。
作为一名数据工程师，我一直发现编写和理解复杂的 SQL 查询具有挑战性，尤其是在处理嵌套数据集时。管道语法正是我一直在等待的解决方案。通过启用由“|>”分隔的清晰转换的线性数据流，它使 SQL 查询更容易编写、理解和维护。
对于迭代探索是常态的日志分析，管道语法是天赐之物。它的模块化特性允许轻松添加、删除或重新排序步骤，从而大大简化了优化日志分析的过程。
点查找和 JSON 分析方面的改进也值得注意。由数字搜索索引提供支持的更快的点查找将显着加快日志分析速度，尤其是对于涉及时间戳或唯一 ID 的查询。对 JSON 函数（例如带有 LAX 模式的 JSON_KEYS 和 JSONPath）的添加将简化从 JSON 日志（日志数据的常见格式）中提取和分析数据。
将管道语法和增强的 JSON 功能集成到 Cloud Logging 中的日志分析中是一个好消息。这种集成将为日志分析提供统一且强大的体验，允许用户在单个界面中利用这些改进。
我相信这些增强功能将使各种规模的组织受益匪浅。通过使日志分析更易于访问且更高效，Google Cloud 使组织能够从其日志数据中解锁宝贵的见解，从而提高应用程序性能、增强安全性并改善用户体验。
