Kannst du mir erklären, wie ich die Simba-Logs analysieren kann?
Can you explain how I can analyze Simba logs?
A typical Simba driver log line to would like like below
Feb 21 20:17:16.525 TRACE 1542911745 Simba::ODBC::Statement::SQLFetch: +++++ enter +++++

One can use regular expression based match to parse this log line to split the fields to derive meaningful insights.

For example, the fields can be split into
- timestamp
- loglevel
- pid
- message

The last message field is a long string which encapsulates a lot of important information but can be classified as below by splitting this further based on the :: delimiter.
- Namespace
- Class
- Method
- Details


There are 2 types of Simba logs
Connection Logs - Useful for getting connection attributes like agent, driver versions, operation status calls, connection failures, SSL errors etc
Driver Logs - This helps to analyze actual details around data fetch performance.

Some examples to derive meaningful insights from connection logs
Extract unique query identifier using keyword search within the message for "THandleIdentifier" or a guid pattern

Some examples to derive meaningful insights from driver logs
How long did an actual data fetch block take can be inspected using the time difference between the blocks.
SQLFetch*Enter
SQLFetch*Exit

Within each fetch block, you can look for below log lines to understand if it was a row-by-row fetch if you see a log of SQLGetData blocks.
SQLGetData*Enter
SQLGetData*Exit

There is other miscellaneous information logged by Simba driver for preceding requests such as closing a query or a session where an actual identifier needs to be sent along with the request, think of it as a payload for a REST API post request where you also need to send a payload along with the request.

Overall, deriving meaningful information from the Simba driver logs require a bit of analysis
before actually realizing the benefits of such analysis, most of the details are cryptic.

Brainstorming other ideas with Simba product team would be fantastic.
Eine typische Simba-Treiber-Protokollzeile sieht wie folgt aus
Feb 21 20:17:16.525 TRACE 1542911745 Simba::ODBC::Statement::SQLFetch: +++++ eingeben +++++

Mit Hilfe von regulären Ausdrücken kann man diese Log-Zeile analysieren und die Felder aufteilen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Felder können zum Beispiel aufgeteilt werden in
- Zeitstempel
- Loglevel
- pid
- Nachricht

Das letzte Nachrichtenfeld ist eine lange Zeichenkette, die viele wichtige Informationen enthält, aber durch das :: Trennzeichen weiter unterteilt werden kann.
- Namespace
- Klasse
- Methode
- Details


Es gibt 2 Arten von Simba-Protokollen
Verbindungsprotokolle - Nützlich, um Verbindungsattribute wie Agent, Treiberversionen, Betriebsstatusaufrufe, Verbindungsfehler, SSL-Fehler usw. zu erhalten
Treiberprotokolle - Diese helfen bei der Analyse der aktuellen Details zur Datenabrufleistung.

Einige Beispiele, um aussagekräftige Erkenntnisse aus den Verbindungsprotokollen zu gewinnen
Extrahieren des eindeutigen Abfragebezeichners durch Schlüsselwortsuche in der Nachricht nach "THandleIdentifier" oder einem Guid-Muster

Einige Beispiele, um aussagekräftige Erkenntnisse aus den Treiberprotokollen zu gewinnen
Wie lange ein Datenabrufblock tatsächlich gedauert hat, kann anhand der Zeitdifferenz zwischen den Blöcken untersucht werden.
SQLFetch*Enter
SQLFetch*Beenden

Innerhalb jedes Fetch-Blocks kannst du nach den folgenden Log-Zeilen suchen, um herauszufinden, ob es ein zeilenweiser Fetch war, wenn du ein Log mit SQLGetData-Blöcken siehst.
SQLGetData*Eintrag
SQLGetData*Exit

Der Simba-Treiber protokolliert noch weitere Informationen zu vorangegangenen Anfragen, wie z. B. das Schließen einer Abfrage oder einer Sitzung, bei der eine Kennung zusammen mit der Anfrage gesendet werden muss. Stell dir das wie eine Nutzlast für eine REST-API-Post-Anfrage vor, bei der du auch eine Nutzlast zusammen mit der Anfrage senden musst.

Um aussagekräftige Informationen aus den Simba-Treiberprotokollen abzuleiten, ist eine gewisse Analyse erforderlich
bevor du den Nutzen einer solchen Analyse wirklich erkennen kannst, sind die meisten Details kryptisch.

Ein Brainstorming mit dem Simba-Produktteam über weitere Ideen wäre fantastisch.
brainstorming
de