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在分析数据时，重要的是要使用各种计算方法来确保获得最佳的洞察力。今天，我们很高兴地宣布两个最新的LEQL函数的可用性：percentile（）和median。percentile（）允许您计算日志项的给定百分比低于该值的数值。举一个真实的例子，95%的应用程序用户最长的响应时间是多少？类似地，中值（或第50个百分位）给您一组值中的中间数。这些计算不包括"峰值"或"异常值"，否则会影响统计数据。例如，几个特别长的响应时间可能会扭曲平均计算。相反，快速防御ddos攻击服务器，一个平均数字可能会被少数数据所扭曲。与其他LEQL函数一样，percentile（）和median可以用于数据组（例如，groupBy（主机名），以查看按不同服务器分组的性能），或者在一个时间范围内使用，当然，通过使用我们最近引入的timeslice（）关键字，您可以指定时间范围的粒度。如何使用它？如果您在高级模式下使用LEQL Querybuilder，可以像这样计算一个百分位值，vps被Cc怎么防御，其中括号中的数字是您要返回的百分位数，key是您正在查询的键值对的名称部分。最多可以指定3个小数点：计算（百分位数（99.99：键））要计算中值，这与使用max、min、average和count unique相同：计算(中间值：keyname)如果您更喜欢在简单模式下使用Querybuilder，您将看到我们已经在计算函数的下拉列表中包含了第95、99和中值。如果需要，需要切换到高级模式，请指定自定义百分位值。在高级模式下，最多可以输入3个小数点。结果是内插的，因此可以计算较小的数据集。让我们看看它的行动这些是从主机上运行的Docker容器收集的实际内存使用统计信息。让我们看看容器的平均内存使用率：现在最大内存使用率：正如您所看到的，这两个值之间存在巨大的差异–但是在给定的时间段内仅出现一个峰值就可能导致这种情况，因此如果不在非常精细的时间段内运行查询，就很难判断这种高使用率有多频繁，因此我们需要做更多的研究。首先，让我们看看95%的时间里内存使用率最高的是什么，这样我们就可以通过排除峰值和异常值来获得大部分条目的图片，否则可能会扭曲计算。因此，对于记录的95%的内存使用情况统计信息，内存使用量至少是最大使用量的一半。接下来，让我们看一下中值，即我们正在分析的一组日志条目中的中间值。我们可以看到，防御游戏cc，50%的日志条目报告的内存使用率远远低于我们之前计算的平均使用率。现在，使用不同的百分位值，您可以计算出哪些类型的条目分布会影响总体平均统计数据。让我们看看85%的内存使用情况统计数据在数据集中的位置：这仍然不到平均内存使用量的一半，这告诉我们，有相当一部分（15%）的日志条目报告了足够高的使用率数据，从而使平均数据明显向上倾斜。我们学到了什么？我们可以很快看到，实际上，平均数字明显高于报告的大多数使用统计数据。我们可以看到，绝大多数（95%）的统计数据报告的内存使用量是最大使用量的一半，nginx防御ddos模块，但有相当一部分（15%）的日志条目偏离了所有人的平均值，传奇如何防御cc攻击，这反过来表明返回的最大使用量数据并非由于不常出现的峰值。同时使用这些计算可以更深入地了解日志数据以进行根本原因分析，但也有助于计算有价值的摘要信息。总而言之使用这两个新的LEQL函数-percentile（）&median–结合max、average、timeslice（）和groupby（），您可以识别一组数据的分布，这样您就可以快速轻松地回答诸如最大值是异常还是实际指示趋势，以及平均值的代表性真的是。尝试将这些查询添加到仪表板中，以便即时了解日志数据。阅读更多：文档：LEQL函数博客：介绍LEQL博客：使用时间片（）
