在复杂的业务场景下，日志字段的值可能为数组（array）、对象（map）等类型。对这种特殊类型的日志字段进行查询和分析时，您可以先使用UNNEST子句将字段值展开。
语法
将array类型的数据展开为多行单列形式，列名为column_name。
UNNEST(x) AS table_alias(column_name)将map类型的数据展开为多行多列形式，列名为key_name和value_name。
UNNEST(y) AS table(key_name,value_name)
UNNEST子句处理的是array或者map类型的数据。如果您输入的数据为字符串类型，则需要先转化为JSON类型，然后再转化为array类型或map类型，转化方法为try_cast(json_parse(array_column) as array(bigint))。更多信息，请参见类型转换函数。
参数说明
参数 | 说明 |
x | 数据类型为array类型。 |
column_name | 将array类型的数据展开后，指定一个列名。该列用于存放array中的元素。 |
y | 数据类型为map类型。 |
key_name | 将map类型的数据展开后，指定一个列名。该列用于存放map中的键。 |
value_name | 将map类型的数据展开后，指定一个列名。该列用于存放map中的键值。 |
示例
示例1
将number字段的值（array类型）展开为多行单列形式。
字段样例
number:[49, 50, 45, 47, 50]查询和分析语句
* | SELECT a FROM log, UNNEST(cast(json_parse(number) AS array(bigint))) AS t(a)查询和分析结果
示例2
将number字段的值（array类型）展开为多行单列形式，并进行求和计算。
字段样例
此处仅提供一条日志样例，求和计算是针对所有日志，即对所有日志中的number字段的值进行求和。
number:[49, 50, 45, 47, 50]查询和分析语句
* | SELECT sum(a) AS sum FROM log, UNNEST(cast(json_parse(number) as array(bigint))) AS t(a)查询和分析结果
示例3
将number字段的值（array类型）展开为多行单列形式，并对各个值进行分组统计。
字段样例
number:[49, 50, 45, 47, 50]查询和分析语句
* | SELECT a, count(*) AS count FROM log, UNNEST(cast(json_parse(number) as array(bigint))) AS t(a) GROUP BY a查询和分析结果
示例4
将number字段的值（map类型）展开为多行多列形式。
字段样例
result:{ anomaly_type:"OverThreshold" dim_name:"request_time" is_anomaly:true score:1 value:"3.000000"}查询和分析语句
* | select key, value FROM log, UNNEST( try_cast(json_parse(result) as map(varchar, varchar)) ) AS t(key, value)查询和分析结果
示例5
将number字段的值（map类型）展开为多行多列形式，并对各个键进行分组统计。
字段样例
result:{ anomaly_type:"OverThreshold" dim_name:"request_time" is_anomaly:true score:1 value:"3.000000"}查询和分析语句
* | select key, count(*) AS count FROM log, UNNEST( try_cast(json_parse(result) as map(varchar, varchar)) ) AS t(key, value) GROUP BY key查询和分析结果
示例6
使用histogram函数获取各个请求方法对应的请求数量，返回结果为map类型。然后通过unnest子句将histogram函数的返回结果展开为多行多列形式，并通过柱状图展示。
查询和分析语句
* | SELECT key, value FROM( SELECT histogram(request_method) AS result FROM log ), UNNEST(result) AS t(key, value)查询和分析结果
