Jā, groks var apstrādāt žurnālus no tādām datu bāzēm kā MySQL. Grok ir paredzēts, lai parsētu daļēji strukturētas īsziņas, kas ietver žurnālus no dažādiem avotiem, piemēram, MySQL, Apache un Syslog [5] [8]. Tas izmanto parasto izteiksmes dialektu, lai no šiem žurnāliem iegūtu jēgpilnu informāciju, padarot to vieglāku analīzi un normalizēšanu [8]. Groku modeļus var pielāgot vai paplašināt, lai tie būtu piemēroti konkrētiem žurnāla formātiem, ieskaitot tos, kas no MySQL, ļaujot efektīvi iegūt attiecīgos laukus, piemēram, laika zīmogus, žurnāla līmeņus un ziņojumus [6] [8].
Piemēram, jūs varat izmantot groku modeļus, lai parsētu MySQL žurnālus, definējot pielāgotos modeļus, kas atbilst jūsu MySQL žurnāla ierakstu īpašajai struktūrai. Tas varētu būt saistīts ar tādu lauku iegūšanu kā vaicājuma laiki, kļūdu ziņojumi vai datu bāzes operācijas. Izmantojot Grok spēju apstrādāt dažādus žurnāla formātus, jūs varat integrēt MySQL žurnāla datus savās žurnālu analīzes darbplūsmās, uzlabojot spēju uzraudzīt un novērst datu bāzes veiktspēju.
Tādi rīki kā Logstash un elastīgā kaudze sniedz plašu atbalstu groku modeļiem, piedāvājot iepriekš izveidotas bibliotēkas un pielāgošanas iespējas, kas vienkāršo sarežģītu žurnālu parsēšanas procesu [1] [8].
Atsauces:[1.]
[2] https://graylog.org/post/getting-started-with-grok-patatterns/
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/how-to-use-use-grok-log-parsing
[4] https://docs.newrelic.com/docs/logs/ui-data/parsing/
. -Par-grok-logs
[6] https://latenode.com/blog/a-complete-guide-to-using-the-grok-debugger
[7] https://logz.io/blog/grok-pattern-examples-for-log-parsing/
[8] https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/grok.html