Da, Grok lahko obravnava dnevnike iz baz podatkov, kot je MySQL. GROK je zasnovan za razčlenitev polstrukturiranih besedilnih sporočil, ki vključuje dnevnike iz različnih virov, kot so MySQL, Apache in Syslog [5] [8]. Za pridobivanje smiselnih informacij iz teh dnevnikov uporablja redno izrazno narečje, kar olajša analizo in normalizacijo podatkov [8]. Vzorce GROK je mogoče prilagoditi ali razširiti tako, da ustrezajo določenim formatom dnevnika, vključno s tistimi iz MySQL, kar omogoča učinkovito pridobivanje ustreznih polj, kot so časovne žige, ravni dnevnikov in sporočila [6] [8].
Na primer, z vzorcih GROK lahko razčlenite dnevnike MySQL, tako da določite vzorce po meri, ki ustrezajo določeni strukturi vnosov v dnevniki MySQL. To lahko vključuje pridobivanje polj, kot so časi poizvedb, sporočila o napakah ali operacije baze podatkov. Z uporabo Grokove sposobnosti za obdelavo različnih oblik dnevnikov lahko v svoje delovne tokove analize dnevnika vključite podatke MySQL dnevnika in izboljšate vašo sposobnost spremljanja in odpravljanja uspešnosti baze podatkov.
Orodja, kot sta Logstash in elastični sklad, nudijo obsežno podporo za vzorce GROK, ki ponujajo vnaprej izdelane knjižnice in možnosti prilagajanja, ki poenostavijo postopek razčlenjevanja kompleksnih dnevnikov [1] [8].
Navedbe:[1] https://latenode.com/blog/underastring-grok-patterns-a-deep-dive-za-Data-Engineers
[2] https://graylog.org/post/getting-start-with-grok-patterns/
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/how-to-use-grok-log-parsing
[4] https://docs.newrelic.com/docs/logs/ui-tata/parsing/
[5] https://docs.appdynamics.com/observenbability/cisco-coloud-observebility/sl/log-management/log-parsing/configure-pre-ingesting-parsing-of-logs-from-kubernetes/Advanced-configuracija -FOK-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/sl/elasticsearch/reference/current/grob.html