问题一：阿里云日志服务（SLS）推出的Scan功能解决了哪些问题？
阿里云日志服务（SLS）推出的Scan功能解决了哪些问题？
参考回答：
阿里云日志服务（SLS）推出的Scan功能解决了未索引字段的搜索问题，通过硬扫描模式支持未索引字段的搜索，节省了全量索引产生的构建和存储费用，同时更好地适配杂乱结构的日志数据，实现了数字化增效和IT支出降本的目标。
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问题二：Grafana Loki在日志查询方案中存在哪些设计限制？
Grafana Loki在日志查询方案中存在哪些设计限制？
参考回答：
Grafana Loki在日志查询方案中存在一些设计限制，包括Label cardinality问题，即当Label的基数过大时，索引膨胀不可避免，可能导致数据无法写入或查询失败；Label Index对场景的适应性有限，非Label字段的搜索可能从chunk中读取大量数据，对对象存储带宽要求高；以及读取全量结果困难，查询结果条数有限制且无法通过翻页绕过。
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问题三：SLS原生Scan能力设计的首要原则是什么？
SLS原生Scan能力设计的首要原则是什么？
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SLS原生Scan能力设计的首要原则是补齐短板并继续发挥长处。它专注在计算上，补齐未索引字段不能搜索的短板，同时不引入类似Loki的写入限制，保持SLS作为日志中枢的优势，对接丰富的数据源和下游系统，提供Serverless和全托管服务。
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问题四：SLS Scan如何与SLS索引结合，带来哪些好处？
SLS Scan如何与SLS索引结合，带来哪些好处？
参考回答：
SLS Scan与SLS索引结合，通过少量索引为Scan提供存储下推能力，并且可以灵活选择哪些字段做索引。这种结合带来的好处包括提高Scan性能，减少数据传输量，同时保持SLS索引技术的高性能查询优势。
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问题五：SLS Scan在计算和存储方面有哪些特点？
SLS Scan在计算和存储方面有哪些特点？
参考回答：
SLS Scan在计算方面是解耦于统一存储（Log/Metric/Trace）之上的一层，不引入依赖，不侵入存储模型。在存储方面，它复用日志存储的细分，支持标准型和查询型Logstore，以及热存储和冷存储。此外，SLS Scan基于event_time模型存储，通过索引下推、协程化IO、分页处理使用户享受到event_time模型带来的便利性。
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