在进行日志数据查询分析时，经常需要结合外部表格对日志数据进行分析。本文介绍如何在日志服务中联合OSS外表进行数据分析。
背景信息
某支付公司，想要分析用户年龄、地域、性别等因素对支付习惯的影响。该公司已通过日志服务实时采集用户支付行为（支付方式、支付费用等）日志，并将用户属性（地域、年龄、性别等）信息保存在OSS中。针对该场景，日志服务查询分析引擎提供Logstore和外部数据源（ExternalStore，例如MySQL数据库、OSS等）联合查询分析功能。您可以使用SQL的JOIN语法把用户属性数据和行为数据进行联合，分析与用户属性相关的指标。
与OSS进行关联查询分析，具有如下优势：
- 节省费用：将更新频率低的数据保存在OSS上，只需要支付少量的存储费用，并且可以通过内网读数据，免去流量费用。
- 降低运维工作：在轻量级的联合分析平台中，不需要搬迁数据到同一个存储系统中。
- 节省时间：使用SQL分析数据，分析结果秒级可见，并可以将常用的分析结果定义为报表，打开即可看到结果。
操作步骤
- 创建CSV文件并上传到OSS。
- 创建名为user.csv的文件。
- 创建名为user.csv的文件。
- 输入查询分析语句，单击查询/分析。通过SQL定义虚拟外部表（此处以user_meta1为例），映射到OSS文件，如果执行结果中的result为true，表示执行成功。
* | create table user_meta1 ( userid bigint, nick varchar, gender varchar, province varchar, gender varchar,age bigint) with ( endpoint='example.com',accessid='<youraccessid>',accesskey='<accesskey>',bucket='testossconnector',objects=ARRAY['user.csv'],type='oss')
在查询分析语句中定义外部存储名称、表的Schema等信息，并通过WITH语法指定OSS访问信息及文件信息，详细信息如下表所示。配置项 说明 外部存储名称 外部存储名称，即虚拟表的名称，例如user_meta1。 表的Schema 定义表的属性，包括表的列名及格式，例如(userid bigint, nick varchar, gender varchar, province varchar, gender varchar,age bigint)。 endpoint OSS Bucket访问域名，详情请参见访问域名和数据中心。 accessid 您的AccessKey ID。 accesskey 您的AccessKey Secret。 bucket CSV文件所在的OSS Bucket名称。 objects CSV文件路径。 说明 objects为array类型，可以包含多个OSS文件。type 固定为oss，表示外部存储类型为OSS。 - 验证是否成功定义外部表。 执行如下语句，如果返回结果为您之前定义的表内容，则表示定义外部表成功。
select * from user_meta1
- 通过JOIN语法完成Logstore和OSS外表的联合查询。执行如下查询分析语句关联日志服务中日志的ID和OSS文件中的userid，补全日志信息。其中，test_accesslog为Logstore名称，l为Logstore别名，user_meta1为您定义的外部存储表，请根据实际情况替换。
* | select * from test_accesslog l join user_meta1 u on l.userid = u.userid联合查询示例：- 统计不同性别用户的访问情况
* | select u.gender, count(1) from test_accesslog l join user_meta1 u on l.userid = u.userid group by u.gender
- 统计不同年龄用户的访问情况
* | select u.age, count(1) from test_accesslog l join user_meta1 u on l.userid = u.userid group by u.age
- 统计不同年龄段在时间维度上的访问趋势
* | select date_trunc('minute',__time__) as minute, count(1) ,u.age from test_accesslog l join user_meta1 u on l.userid = u.userid group by u.age,minute
- 统计不同性别用户的访问情况
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