背景
我们的服务端程序日志现已全面迁移至阿里云，这一举措极大地便利了我们通过阿里云的日志工具来深入洞察接口的调用状况。
content是个json对象，request和path是content对象下的字段。我的需求是统计每个请求一分钟调用次数。以此为依据考虑优化的方案。
* | select "content.path", count(*) as request_count where "content.request" is not null group by "content.path" 比如，我上面的这个查询，每个接口调用次数一目了然。
由于当前服务处于第一版本上线初期，借助这些统计数据，我们能够迅速发现程序运行过程中潜在的问题。在实际观察中发现，部分接口的调用频次极高，如某个用于查询 topic 的接口，其每分钟的请求量高达 1184 次。鉴于该接口采用直接查询数据库的方式获取数据，随着第二期业务的逐步推广与数据量的持续增长，数据库查询操作必然会承受巨大的压力，极有可能成为整个系统的性能瓶颈。因此，为该接口引入缓存机制成为我们下一步优化工作的重点方向。
阿里云日志查询的便利性
阿里云的日志统计功能为我们提供了宝贵的统计数据，使我们的程序优化工作变得有据可依、有条不紊。通过简单的查询设置，我们就能轻松获取到所需的数据，为程序的持续优化奠定了坚实基础。
阿里云统计功能查询设置
为了满足我们的统计需求，我们在阿里云日志服务中进行了如下设置：
索引设置：为content.request和content.path字段设置了索引，以确保查询的高效性。
统计开关：开启了统计功能。只有开启了统计功能，才能实现上述查询统计的需求。
插曲与解决
在探索过程中，我们也遇到了不少挑战。起初，由于对阿里云日志查询语法的不熟悉，我们尝试了多种查询语句，但均告失败。例如：
这是其中之一的错误写法：
* | select "content".path, count(*) as request_count where "content".request is not null group by "content".path
这是另一种错误写法：
* | select content.path, count(*) as request_count where content.request is not null group by content.path
面对这些困惑，我求助于多个AI助手，如ChatGPT、文心一言等，但遗憾的是，它们并未能提供有效的解决方案。就在我几乎要放弃的时候，阿里云SLS的AI助手犹如及时雨，为我提供了正确的查询语句，让我得以顺利解决问题。
就是下图中标记出来的小助手给了我解决方案。
感慨与展望
这次经历让我们深刻感受到了技术进步带来的便捷。随着时代的飞速发展，AI助手等智能工具正逐渐成为我们解决问题的重要帮手。展望未来，我们将继续探索和利用这些新技术，以更加高效、智能的方式推动我们的工作不断向前发展。