slack投稿をs3にjson形式で保存したので、athenaでデータ分析してみた

slack投稿時にlambdaを実行させる。その後、投稿内容をS3に保存

slack投稿毎に、ファイル名は日時にして、JSONファイルとしてS3に保存

import json
import boto3
import urllib.parse
from datetime import datetime

# S3 クライアントを初期化
s3_client = boto3.client('s3')
bucket_name = 'slack-post-data'  # S3 バケット名を指定

def lambda_handler(event, context):
    try:
        # Slack からのイベントを処理
        slack_event = json.loads(event['body'])
        
        # 現在のタイムスタンプを取得し、ファイル名として使用
        timestamp = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H-%M-%S')
        file_name = f"{timestamp}.json"
        
        # S3 にSlackイベントの全体をJSONフォーマットで保存
        s3_client.put_object(Bucket=bucket_name, Key=file_name, Body=json.dumps(slack_event))
        
        # Slack に処理成功を通知
        return {
            'statusCode': 200,
            'body': json.dumps('Message saved to S3')
        }
    except Exception as e:
        print(f"Error saving message to S3: {str(e)}")
        # エラーが発生した場合は、Lambda関数の実行結果としてエラーメッセージを返す
        return {
            'statusCode': 500,
            'body': json.dumps(f"Error saving message to S3: {str(e)}")
        }

import json

import boto3

import urllib.parse

from datetime import datetime

# S3 クライアントを初期化

s3_client = boto3.client('s3')

bucket_name = 'slack-post-data' # S3 バケット名を指定

def lambda_handler(event, context):

try:

# Slack からのイベントを処理

slack_event = json.loads(event['body'])

# 現在のタイムスタンプを取得し、ファイル名として使用

timestamp = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H-%M-%S')

file_name = f"{timestamp}.json"

# S3 にSlackイベントの全体をJSONフォーマットで保存

s3_client.put_object(Bucket=bucket_name, Key=file_name, Body=json.dumps(slack_event))

# Slack に処理成功を通知

return {

'statusCode': 200,

'body': json.dumps('Message saved to S3')

}

except Exception as e:

print(f"Error saving message to S3: {str(e)}")

# エラーが発生した場合は、Lambda関数の実行結果としてエラーメッセージを返す

return {

'statusCode': 500,

'body': json.dumps(f"Error saving message to S3: {str(e)}")

}

athenaって、S3にあるファイルを、なんでもSQLで検索できるみたいなイメージがあったけど、最初にテーブル定義しないと駄目なのね～。
さらに、クエリ結果を保存するためのS3バケットも必要。

athenaのクエリエディタに行って
テーブルとビューの作成ボタンを押す。SQLから作成で、以下のSQLでテーブル生成

eventカラムの中身が入れ子になっているので、mysqlなら別テーブルにするけど、structで表現するらしい。

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS slack_messages (
    token string,
    team_id string,
    context_team_id string,
    context_enterprise_id string,
    api_app_id string,
    type string,
    event_id string,
    event_time string,
    authorizations array<struct<enterprise_id:string, team_id:string, user_id:string, is_bot:boolean>>,
    is_ext_shared_channel boolean,
    event_context string,
    event struct<
        type:string,
        subtype:string,
        message:struct<
            type:string,
            text:string,
            user:string,
            ts:string
        >,
        previous_message:struct<
            type:string,
            text:string,
            user:string,
            ts:string
        >,
        channel:string,
        hidden:boolean,
        ts:string,
        event_ts:string,
        channel_type:string
    >
)
ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
    'serialization.format' = '1'
) LOCATION 's3://slack-post-data/';

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS slack_messages (

token string,

team_id string,

context_team_id string,

context_enterprise_id string,

api_app_id string,

type string,

event_id string,

event_time string,

authorizations array<struct<enterprise_id:string, team_id:string, user_id:string, is_bot:boolean>>,

is_ext_shared_channel boolean,

event_context string,

event struct<

type:string,

subtype:string,

message:struct<

type:string,

text:string,

user:string,

ts:string

previous_message:struct<

type:string,

text:string,

user:string,

ts:string

channel:string,

hidden:boolean,

ts:string,

event_ts:string,

channel_type:string

)

ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'

WITH SERDEPROPERTIES (

'serialization.format' = '1'

) LOCATION 's3://slack-post-data/';

後は、通常のSELCT文を実行できる。
結果はブラウザ上に表示され、S3バケットにも保存される。

-- レコード数をカウント
SELECT count(*) FROM slack_messages;

1 2	-- レコード数をカウント SELECT count(*) FROM slack_messages;

キュー内の時間: 104 ミリ秒
実行時間: 1.023 秒
スキャンしたデータ: 4.35 MB

athenaの料金は、1TBで5USD(750円)だから、1GBで0.75円。
だいたい、1円で１GB弱ファイルのスキャンが出来るって感じか？

struct内カラムへのアクセスは、ドットでつなげる

-- ユーザID毎の投稿数を、多い順に表示
SELECT event.message.user AS user_id, COUNT(*) AS message_count
FROM slack_messages
GROUP BY event.message.user
ORDER BY message_count DESC;

-- ユーザID毎の投稿数を、多い順に表示

SELECT event.message.user AS user_id, COUNT(*) AS message_count

FROM slack_messages

GROUP BY event.message.user

ORDER BY message_count DESC;

-- 特定のキーワードを含むメッセージの検索
SELECT event.message.text AS message_text, event.message.user AS user_id, event_time
FROM slack_messages
WHERE LOWER(event.message.text) LIKE '%プロジェクト%'
ORDER BY event_time DESC;

-- 特定のキーワードを含むメッセージの検索

SELECT event.message.text AS message_text, event.message.user AS user_id, event_time

FROM slack_messages

WHERE LOWER(event.message.text) LIKE '%プロジェクト%'

ORDER BY event_time DESC;

-- 24時間別のメッセージ投稿数
SELECT
  HOUR(FROM_UNIXTIME(CAST(event_time AS double))) AS hour_of_day,
  COUNT(*) AS message_count
FROM
  slack_messages
GROUP BY
  HOUR(FROM_UNIXTIME(CAST(event_time AS double)))
ORDER BY
  hour_of_day;

-- 24時間別のメッセージ投稿数

SELECT

HOUR(FROM_UNIXTIME(CAST(event_time AS double))) AS hour_of_day,

COUNT(*) AS message_count

FROM

slack_messages

GROUP BY

HOUR(FROM_UNIXTIME(CAST(event_time AS double)))

ORDER BY

hour_of_day;

レコード数が少ない＆単純なSELECT文なのに、1～2秒と結構時間がかかる…。

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