版本：Nightly

管理 Pipeline

在 GreptimeDB 中，每个 pipeline 是一个数据处理单元集合，用于解析和转换写入的日志内容。本文档旨在指导你如何创建和删除 Pipeline，以便高效地管理日志数据的处理流程。

有关 Pipeline 的具体配置，请阅读 Pipeline 配置。

鉴权

在使用 HTTP API 进行 Pipeline 管理时，你需要提供有效的鉴权信息。请参考鉴权文档了解详细信息。

上传 Pipeline

GreptimeDB 提供了专用的 HTTP 接口用于创建 Pipeline。假设你已经准备好了一个 Pipeline 配置文件 pipeline.yaml，使用以下命令上传配置文件，其中 test 是你指定的 Pipeline 的名称：

## 上传 pipeline 文件。test 为 Pipeline 的名称
curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/pipelines/test" \
  -H "Authorization: Basic {{authentication}}" \
  -F "file=@pipeline.yaml"

你可以在所有 Database 中使用创建的 Pipeline。

Pipeline 版本

你可以使用相同的名称上传多个版本的 pipeline。每次你使用现有名称上传 pipeline 时，都会自动创建一个新版本。你可以在写入日志、查询或删除 pipeline 时指定要使用的版本。如果未指定版本，默认使用最后上传的版本。

成功上传 pipeline 后，响应将包含版本信息：

{"name":"nginx_pipeline","version":"2024-06-27 12:02:34.257312110Z"}

版本是 UTC 格式的时间戳，表示 pipeline 的创建时间。此时间戳作为每个 pipeline 版本的唯一标识符。

删除 Pipeline

可以使用以下 HTTP 接口删除 Pipeline：

## test 为 Pipeline 的名称
curl -X "DELETE" "http://localhost:4000/v1/pipelines/test?version=2024-06-27%2012%3A02%3A34.257312110Z" \
  -H "Authorization: Basic {{authentication}}"

上面的例子中，我们删除了名为 test 的 Pipeline。version 参数是必须的，用于指定要删除的 Pipeline 的版本号。

查询 Pipeline

可以使用以下 HTTP 接口查询 Pipeline：

## test 是 Pipeline 的名称，该查询将返回最新版本的 Pipeline。
curl "http://localhost:4000/v1/pipelines/test" \
  -H "Authorization: Basic {{authentication}}"

## 如果你想查询某个 Pipeline 的历史版本，可以在 URL 中添加 `version` 参数
curl "http://localhost:4000/v1/pipelines/test?version=2025-04-01%2006%3A58%3A31.335251882%2B0000" \
  -H "Authorization: Basic {{authentication}}"

如果这个 pipeline 存在，输出会如下所示：

{
  "pipelines": [
    {
      "name": "test",
      "version": "2025-04-01 06:58:31.335251882",
      "pipeline": "version: 2\nprocessors:\n  - dissect:\n      fields:\n        - message\n      patterns:\n        - '%{ip_address} - - [%{timestamp}] \"%{http_method} %{request_line}\" %{status_code} %{response_size} \"-\" \"%{user_agent}\"'\n      ignore_missing: true\n  - date:\n      fields:\n        - timestamp\n      formats:\n        - \"%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z\"\n  - select:\n      type: exclude\n      fields:\n        - message\n\ntransform:\n  - fields:\n      - ip_address\n    type: string\n    index: inverted\n    tag: true\n  - fields:\n      - status_code\n    type: int32\n    index: inverted\n    tag: true\n  - fields:\n      - request_line\n      - user_agent\n    type: string\n    index: fulltext\n  - fields:\n      - response_size\n    type: int32\n  - fields:\n      - timestamp\n    type: time\n    index: timestamp\n"
    }
  ],
  "execution_time_ms": 7
}

在上面的输出中，pipeline 字段是 YAML 格式的字符串。 JSON 格式无法很好地展示 YMAL 字符串，使用 echo 命令可以将其以阅读友好的方式展示出来：

echo -e "version: 2\nprocessors:\n  - dissect:\n      fields:\n        - message\n      patterns:\n        - '%{ip_address} - - [%{timestamp}] \"%{http_method} %{request_line}\" %{status_code} %{response_size} \"-\" \"%{user_agent}\"'\n      ignore_missing: true\n  - date:\n      fields:\n        - timestamp\n      formats:\n        - \"%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z\"\n  - select:\n      type: exclude\n      fields:\n        - message\n\ntransform:\n  - fields:\n      - ip_address\n    type: string\n    index: inverted\n    tag: true\n  - fields:\n      - status_code\n    type: int32\n    index: inverted\n    tag: true\n  - fields:\n      - request_line\n      - user_agent\n    type: string\n    index: fulltext\n  - fields:\n      - response_size\n    type: int32\n  - fields:\n      - timestamp\n    type: time\n    index: timestamp\n"

version: 2
processors:
  - dissect:
      fields:
        - message
      patterns:
        - '%{ip_address} - - [%{timestamp}] "%{http_method} %{request_line}" %{status_code} %{response_size} "-" "%{user_agent}"'
      ignore_missing: true
  - date:
      fields:
        - timestamp
      formats:
        - "%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z"
  - select:
      type: exclude
      fields:
        - message

transform:
  - fields:
      - ip_address
    type: string
    index: inverted
    tag: true
  - fields:
      - status_code
    type: int32
    index: inverted
    tag: true
  - fields:
      - request_line
      - user_agent
    type: string
    index: fulltext
  - fields:
      - response_size
    type: int32
  - fields:
      - timestamp
    type: time
    index: timestamp

或者使用 SQL 来查询 Pipeline：

SELECT * FROM greptime_private.pipelines;

请注意，如果你使用 MySQL 或者 PostgreSQL 协议作为连接 GreptimeDB 的方式，查询出来的 Pipeline 时间信息精度可能有所不同，可能会丢失纳秒级别的精度。

为了解决这个问题，可以将 created_at 字段强制转换为 timestamp 来查看 Pipeline 的创建时间。例如，下面的查询将 created_at 以 bigint 的格式展示：

SELECT name, pipeline, created_at::bigint FROM greptime_private.pipelines;

查询结果如下：

 name |             pipeline              | greptime_private.pipelines.created_at
------+-----------------------------------+---------------------------------------
 test | processors:                      +|                   1719489754257312110
      |   - date:                        +|
      |       field: time                +|
      |       formats:                   +|
      |         - "%Y-%m-%d %H:%M:%S%.3f"+|
      |       ignore_missing: true       +|
      |                                  +|
      | transform:                       +|
      |   - fields:                      +|
      |       - id1                      +|
      |       - id2                      +|
      |     type: int32                  +|
      |   - fields:                      +|
      |       - type                     +|
      |       - logger                   +|
      |     type: string                 +|
      |     index: inverted              +|
      |   - fields:                      +|
      |       - log                      +|
      |     type: string                 +|
      |     index: fulltext              +|
      |   - field: time                  +|
      |     type: time                   +|
      |     index: timestamp             +|
      |                                   |
(1 row)

然后可以使用程序将 SQL 结果中的 bigint 类型的时间戳转换为时间字符串。

timestamp_ns="1719489754257312110"; readable_timestamp=$(TZ=UTC date -d @$((${timestamp_ns:0:10}+0)) +"%Y-%m-%d %H:%M:%S").${timestamp_ns:10}Z; echo "Readable timestamp (UTC): $readable_timestamp"

输出：

Readable timestamp (UTC): 2024-06-27 12:02:34.257312110Z

输出的 Readable timestamp (UTC) 即为 Pipeline 的创建时间同时也是版本号。

问题调试

首先，请参考快速入门示例来查看 Pipeline 正确的执行情况。

调试创建 Pipeline

在创建 Pipeline 的时候你可能会遇到错误，例如使用如下配置创建 Pipeline：

curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/pipelines/test" \
     -H "Content-Type: application/x-yaml" \
     -H "Authorization: Basic {{authentication}}" \
     -d $'processors:
  - date:
      field: time
      formats:
        - "%Y-%m-%d %H:%M:%S%.3f"
      ignore_missing: true
  - gsub:
      fields:
        - message
      pattern: "\\\."
      replacement:
        - "-"
      ignore_missing: true

transform:
  - fields:
      - message
    type: string
  - field: time
    type: time
    index: timestamp

Pipeline 配置存在错误。gsub processor 期望 replacement 字段为字符串，但当前配置提供了一个数组。因此，该 Pipeline 创建失败，并显示以下错误消息：

{"error":"Failed to parse pipeline: 'replacement' must be a string"}

因此，你需要修改 gsub processor 的配置，将 replacement 字段的值更改为字符串类型。

curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/pipelines/test" \
     -H "Content-Type: application/x-yaml" \
     -H "Authorization: Basic {{authentication}}" \
     -d $'processors:
  - date:
      field: time
      formats:
        - "%Y-%m-%d %H:%M:%S%.3f"
      ignore_missing: true
  - gsub:
      fields:
        - message
      pattern: "\\\."
      replacement: "-"
      ignore_missing: true

transform:
  - fields:
      - message
    type: string
  - field: time
    type: time
    index: timestamp

此时 Pipeline 创建成功，可以使用 dryrun 接口测试该 Pipeline。

调试日志写入

我们可以使用 dryrun 接口测试 Pipeline。我们将使用错误的日志数据对其进行测试，其中消息字段的值为数字格式，会导致 Pipeline 在处理过程中失败。

此接口仅仅用于测试 Pipeline 的处理结果，不会将日志写入到 GreptimeDB 中。

curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/pipelines/dryrun?pipeline_name=test" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Authorization: Basic {{authentication}}" \
     -d $'{"message": 1998.08,"time":"2024-05-25 20:16:37.217"}'

{"error":"Failed to execute pipeline, reason: gsub processor: expect string or array string, but got Float64(1998.08)"}

输出显示 Pipeline 处理失败，因为 gsub Processor 期望的是字符串类型，而不是浮点数类型。我们需要修改日志数据的格式，确保 Pipeline 能够正确处理。我们再将 message 字段的值修改为字符串类型，然后再次测试该 Pipeline。

curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/pipelines/dryrun?pipeline_name=test" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Authorization: Basic {{authentication}}" \
     -d $'{"message": "1998.08","time":"2024-05-25 20:16:37.217"}'

此时 Pipeline 处理成功，输出如下：

{
    "rows": [
        [
            {
                "data_type": "STRING",
                "key": "message",
                "semantic_type": "FIELD",
                "value": "1998-08"
            },
            {
                "data_type": "TIMESTAMP_NANOSECOND",
                "key": "time",
                "semantic_type": "TIMESTAMP",
                "value": "2024-05-25 20:16:37.217+0000"
            }
        ]
    ],
    "schema": [
        {
            "column_type": "FIELD",
            "data_type": "STRING",
            "fulltext": false,
            "name": "message"
        },
        {
            "column_type": "TIMESTAMP",
            "data_type": "TIMESTAMP_NANOSECOND",
            "fulltext": false,
            "name": "time"
        }
    ]
}

可以看到，1998.08 字符串中的 . 已经被替换为 -，Pipeline 处理成功。

从 Pipeline 配置生成表的建表语句

使用 Pipeline 时，GreptimeDB 默认会在首次数据写入时自动创建目标表。但是，你可能希望预先手动创建表以添加自定义表选项，例如添加分区规则以获得更好的性能。

虽然自动创建的表结构对于给定的 Pipeline 配置是确定的，但根据配置手动编写表的建表语句可能会很繁琐。/ddl API 简化了这一过程。

对于现有的 Pipeline，你可以使用 /v1/pipelines/{pipeline_name}/ddl 来生成建表语句。此 API 会检查 Pipeline 配置中的 transform 定义并推断出相应的表结构。你可以在第一次写入数据之前使用此 API 来生成基础的建表语句，进行参数调整并手动建表。常见的调整选项包括：

增加数据分区规则
调整索引的参数
增加其他表选项

以下是演示如何使用此 API 的示例。考虑以下 Pipeline 配置：

# pipeline.yaml
processors:
- dissect:
    fields:
      - message
    patterns:
      - '%{ip_address} - %{username} [%{timestamp}] "%{http_method} %{request_line} %{protocol}" %{status_code} %{response_size}'
    ignore_missing: true
- date:
    fields:
      - timestamp
    formats:
      - "%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z"

transform:
  - fields:
      - timestamp
    type: time
    index: timestamp
  - fields:
      - ip_address
    type: string
    index: skipping
  - fields:
      - username
    type: string
    tag: true
  - fields:
      - http_method
    type: string
    index: inverted
  - fields:
      - request_line
    type: string
    index: fulltext
  - fields:
      - protocol
    type: string
  - fields:
      - status_code
    type: int32
    index: inverted
    tag: true
  - fields:
      - response_size
    type: int64
    on_failure: default
    default: 0
  - fields:
      - message
    type: string

首先，使用以下命令将 Pipeline 上传到数据库：

curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/pipelines/pp" -F "file=@pipeline.yaml"

然后，使用以下命令查询表的建表语句：

curl -X "GET" "http://localhost:4000/v1/pipelines/pp/ddl?table=test_table"

API 返回以下 JSON 格式的输出：

{
  "sql": {
    "sql": "CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test_table` (\n  `timestamp` TIMESTAMP(9) NOT NULL,\n  `ip_address` STRING NULL SKIPPING INDEX WITH(false_positive_rate = '0.01', granularity = '10240', type = 'BLOOM'),\n  `username` STRING NULL,\n  `http_method` STRING NULL INVERTED INDEX,\n  `request_line` STRING NULL FULLTEXT INDEX WITH(analyzer = 'English', backend = 'bloom', case_sensitive = 'false', false_positive_rate = '0.01', granularity = '10240'),\n  `protocol` STRING NULL,\n  `status_code` INT NULL INVERTED INDEX,\n  `response_size` BIGINT NULL,\n  `message` STRING NULL,\n  TIME INDEX (`timestamp`),\n  PRIMARY KEY (`username`, `status_code`)\n)\nENGINE=mito\nWITH(\n  append_mode = 'true'\n)"
  },
  "execution_time_ms": 3
}

格式化响应中的 sql 字段后，你可以看到推断出的表结构：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test_table` (
  `timestamp` TIMESTAMP(9) NOT NULL,
  `ip_address` STRING NULL SKIPPING INDEX WITH(false_positive_rate = '0.01', granularity = '10240', type = 'BLOOM'),
  `username` STRING NULL,
  `http_method` STRING NULL INVERTED INDEX,
  `request_line` STRING NULL FULLTEXT INDEX WITH(analyzer = 'English', backend = 'bloom', case_sensitive = 'false', false_positive_rate = '0.01', granularity = '10240'),
  `protocol` STRING NULL,
  `status_code` INT NULL INVERTED INDEX,
  `response_size` BIGINT NULL,
  `message` STRING NULL,
  TIME INDEX (`timestamp`),
  PRIMARY KEY (`username`, `status_code`)
  )
ENGINE=mito
WITH(
  append_mode = 'true'
)

你可以将推断出的表的建表语句作为起点。根据你的需求自定义建表语句后，在通过 Pipeline 写入数据之前手动执行它。

注意事项：

该 API 仅从 Pipeline 配置推断表结构；它不会检查表是否已存在。
该 API 不考虑表后缀。如果你在 Pipeline 配置中使用 dispatcher、table_suffix 或表后缀 hint，你需要手动调整表名。

管理 Pipeline

鉴权​

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问题调试​

调试创建 Pipeline​

调试日志写入​

从 Pipeline 配置生成表的建表语句​

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