什么是MSSQL日志分析？
MSSQL日志分析是指通过对MSSQL服务器产生的日志进行分析，从而获得洞察信息。这些信息可以帮助我们更好地了解我们的应用程序和服务器环境的性能、容错能力、安全性等方面的情况。通过对MSSQL日志分析的深入了解，在出现问题时也能够更快地定位问题。
为什么需要MSSQL日志分析？
MSSQL日志记录了数据库服务器上发生的所有事情，例如创建、修改和删除表、更新数据、执行查询等。这些日志可以帮助我们分析应用程序和服务器环境的性能、容错能力、安全性等方面的情况。通过对MSSQL日志进行分析，我们可以更好地了解我们的应用程序和服务器环境的状况，并且能够更快地定位问题。
如何使用analytics进行MSSQL日志分析？
步骤1：收集MSSQL日志
在进行MSSQL日志分析之前，首先需要收集MSSQL日志。MSSQL日志有多种收集方式，例如：
使用MSSQL的内置跟踪工具来收集日志
使用SQL Server Profiler来收集日志
使用第三方工具来收集日志
无论你选择哪种收集日志的方式，都要确保收集到所有的日志，并且将日志保存在一个易于访问和分析的地方。
步骤2：将日志导入到analytics中
将收集到的MSSQL日志导入到analytics中，可以使用官方提供的logstash插件。在使用logstash插件之前，需要安装好logstash和MSSQL驱动程序，然后按照下面的步骤操作：
input {
file {
path => "/var/log/mssqld/mssql.log"
start_position => "beginning"
sincedb_path => "/dev/null"
}
}
filter {
grok {
match => { "message" => "%{DATESTAMP:timestamp} %{WORD:severity} %{INT:spid} %{GREEDYDATA:message}" }
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["localhost:9200"]
index => "mssql-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
在上面的配置文件中，我们首先指定了input，说明要从/var/log/mssqld/mssql.log文件中读取日志。然后指定了filter，使用grok插件将日志中的字段解析成可查询和过滤的字段。最后，指定了output，将解析过的日志导入到Elasticsearch中，方便我们进行检索和分析。
步骤3：使用Kibana对MSSQL日志进行分析
使用Kibana对MSSQL日志进行分析，需要先安装Elasticsearch和Kibana，并创建一个索引模板。创建索引模板后，就可以在Kibana中进行检索和分析了。
在Kibana的Discover页面中，我们可以搜索和过滤咱们想要的日志。例如，下面的查询可以查找所有执行时间超过1秒的查询：
query: duration:>1s我们也可以通过Kibana的可视化功能，将查询的结果用图表展示出来，例如下面的饼图展示了每个用户执行的查询次数：
visualization: pie
field: username
value: count
总结
通过对MSSQL日志进行分析，我们可以更好地了解我们的应用程序和服务器环境的性能、容错能力、安全性等方面的情况。使用analytics可以让我们更方便地进行MSSQL日志分析，并且通过可视化功能可以更加直观地了解查询和服务器的情况。