Referencia NRQL

SELECT attribute ...

SELECT function(attribute) ...

El SELECT especifica qué parte de un tipo de datos desea consultar especificando un atributo o una función. Va seguido de uno o más argumentos separados por comas. En cada argumento puedes:

• Obtenga los valores de todos los atributos disponibles utilizando * como comodín. Por ejemplo: SELECT * from Transaction.
• Obtiene valores asociados con un atributo específico o múltiples atributos especificados en una lista separada por comas.
• Obtenga valores agregados del atributo especificado seleccionando una función agregadora.
• Etiquete los resultados devueltos en cada argumento con la cláusula AS .

También puedes usar SELECT con funciones matemáticas básicas.

SELECT average(duration) FROM PageView SINCE 1 week ago

SELECT ...
FROM data type
...

Utilice la cláusula FROM para especificar el tipo de datos que desea consultar. Puede comenzar su consulta con FROM o con SELECT. Puede combinar valores para el mismo atributo en varios tipos de datos en una lista separada por comas.

SELECT count(*) FROM Transaction SINCE 7 days ago

SELECT count(*) FROM Transaction, PageView SINCE 3 days ago

SELECT ...
AS 'label'
...

Utilice la cláusula AS para etiquetar un atributo, agregador, paso en un embudo o el resultado de una función matemática con una cadena delimitada por comillas simples. La etiqueta se utiliza en el gráfico resultante. Tenga en cuenta que las etiquetas de la cláusula AS en los gráficos de series temporales no se mostrarán si se utiliza una cláusula FACET .

SELECT count(*)/uniqueCount(session) AS 'Pageviews per Session'
FROM PageView

SELECT funnel(SESSION,
  WHERE name='Controller/about/main' AS 'Step 1',
  WHERE name = 'Controller/about/careers' AS 'Step 2')
FROM PageView SINCE 1 week ago

SELECT ... 
(SINCE or UNTIL) (integer units) AGO
COMPARE WITH (integer units) AGO
...

Utilice la cláusula COMPARE WITH para comparar los valores de dos intervalos de tiempo diferentes.

COMPARE WITH requiere una declaración SINCE o UNTIL . El tiempo especificado por COMPARE WITH es relativo al tiempo especificado por SINCE o UNTIL. Por ejemplo, SINCE 1 day ago COMPARE WITH 1 day ago compara ayer con anteayer.

El intervalo de tiempo para el valorCOMPARE WITH es siempre el mismo que el especificado por SINCE o UNTIL. Por ejemplo, SINCE 2 hours ago COMPARE WITH 4 hours ago podría comparar de 3:00 p. m. a 5:00 p. m. con 11:00 a. m. a 1:00 p. m.

COMPARE WITH Puede tener el formato de gráfico de líneas o cartelera:

• Con TIMESERIES, COMPARE WITH crea un gráfico de líneas con la comparación asignada a lo largo del tiempo.
• Sin TIMESERIES, COMPARE WITH genera un cartel con el valor actual y el cambio porcentual del valor COMPARE WITH .

Example: esta consulta devuelve datos como un gráfico de líneas que muestra el percentil 95 de la semana pasada en comparación con el mismo rango hace una semana. Primero como un valor único, luego como un gráfico de líneas.

SELECT percentile(duration, 95) FROM PageView
SINCE 1 week ago COMPARE WITH 1 week AGO

SELECT percentile(duration, 95) FROM PageView
SINCE 1 week ago COMPARE WITH 1 week AGO TIMESERIES AUTO

Puede utilizar esta cláusula con estos tipos de datos:

• Transaction

• TransactionError

• Evento personalizado reportado vía APMAPI del agente

  El propósito de EXTRAPOLATE es compensar matemáticamente los efectos del muestreo del agente APM de los datos del evento para que los resultados de la consulta representen más fielmente la actividad total en su sistema.

  Esta cláusula será útil cuando un agente APM reporte tantos eventos que a menudo sobrepase sus límites de reporte del ciclo de recolección . Cuando eso ocurre, el agente comienza a muestrear el evento.

  Cuando se utiliza EXTRAPOLATE en una consulta NRQL que admite su uso, la relación entre reported events y total events se utiliza para extrapolar una aproximación cercana del total de datos no muestreados. Cuando se utiliza en una consulta NRQL que no admite su uso o que no ha utilizado datos de muestra, no tiene ningún efecto.

  Importante

  Tenga en cuenta que EXTRAPOLATE es más útil para datos homogéneos (como rendimiento o tasa de errores). No es efectivo cuando se intenta extrapolar un recuento de cosas distintas (como uniqueCount() o uniques()).

  Esta cláusula funciona solo con consultas NRQL que utilizan una de las siguientes funciones de agregador:

• apdex

• average

• count

• histogram

• sum

• percentage (si la función que toma como argumento admite EXTRAPOLATE)

• rate (si la función que toma como argumento admite EXTRAPOLATE)

• stddev

  Ejemplo de extrapolación del rendimiento

  Una consulta que mostrará el rendimiento extrapolado de un servicio denominado interestingApplication.

  SELECT count(*) FROM Transaction WHERE appName='interestingApplication' SINCE 60 minutes ago EXTRAPOLATE

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  Ejemplo de extrapolación del rendimiento como serie temporal

  Una consulta que mostrará el rendimiento extrapolado de un servicio denominado interestingApplication por nombre de transacción, mostrado como una serie de tiempo.

  SELECT count(*) FROM Transaction WHERE appName='interestingApplication'
  SINCE 60 minutes ago FACET name TIMESERIES 1 minute EXTRAPOLATE

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SELECT ...
FACET attribute
...

Utilice FACET para separar y agrupar sus resultados por valores de atributos. Por ejemplo, podría FACET sus PageView datos antes del deviceType para determinar qué porcentaje de su tráfico proviene de dispositivos móviles, tabletas y computadoras de escritorio.

Utilice la cláusula LIMIT para especificar cuántas facetas aparecen (el valor predeterminado es 10). Para agrupaciones más complejas, utilice FACET CASES. Las cláusulas FACET admiten hasta cinco atributos, separados por comas.

Las facetas se ordenan en orden descendente según el primer campo que proporcione en la cláusula SELECT . Si está facetando un atributo con más de 5,000 valor único, se selecciona un subconjunto de valores de faceta y se clasifica según el tipo de consulta. Tenga en cuenta que si un gráfico de serie temporal no devuelve datos (NRQL no coincide con datos coincidentes, NRQL no válido, etc.), solo mostrará una línea plana con la etiqueta que coincide con la primera tabla en la cláusula FROM .

Al seleccionar min(), max(), percentile(), average() o count(), FACET usa esas funciones para determinar cómo se seleccionan y ordenan las facetas. Al seleccionar cualquier otra función, FACET utiliza la frecuencia del atributo en el que está facetando para determinar cómo se seleccionan y clasifican las facetas.

SELECT count(*) FROM PageView FACET city

SELECT uniqueCount(pageUrl) FROM PageView FACET city

FROM Event SELECT average(attribute) FACET name

FROM Event SELECT attribute, name WHERE attribute IS NOT NULL

Utilice FACET ... AS para nombrar facetas utilizando la palabra clave AS en consulta. Esta cláusula es útil para agregar nombres más claros o simplificados para las facetas en los resultados. También se puede utilizar para cambiar el nombre de facetas en una consulta de agregación anidada .

FACET ... AS consulta cambiará los nombres de las facetas en los resultados (cuando aparecen como encabezados en tablas, por ejemplo), pero no los nombres de las facetas en sí.

FROM Transaction SELECT count(*) FACET response.headers.contentType AS 'content type'

SELECT ...
FACET CASES 
(
  WHERE attribute operator value, 
  WHERE attribute operator value, 
  ...
)
...

Emplee FACET CASES para desglosar sus datos según condiciones más complejas que las posibles con FACET. Separe varias condiciones con una coma ,. Por ejemplo, podrías consultar tus datos PageView y FACET CASES en categorías como menos de 1 segundo, de 1 a 10 segundos y más de 10 segundos. Puede combinar varios atributos dentro de sus casos y etiquetar los casos con el selector AS. Los puntos de datos se agregarán como máximo a un caso facetario, el primer caso facetario con el que coincidan.

También puede usar una función de tiempo con su atributo y puede usar el operador OR para facetar los resultados que no coinciden con ninguno de los casos especificados.

SELECT count(*) FROM PageView 
FACET CASES 
(
  WHERE duration < 1, 
  WHERE duration > 1 AND duration < 10, 
  WHERE duration > 10
)

SELECT count(*) FROM Transaction 
FACET CASES 
(
  WHERE name LIKE '%login%', 
  WHERE name LIKE '%feature%' AND customer_type = 'Paid'
)

SELECT count(*) FROM Transaction 
FACET CASES 
(
  WHERE name LIKE '%login%' AS 'Total Logins', 
  WHERE name LIKE '%feature%' AND customer_type='Paid' AS 'Feature Visits from Paid Users'
)

SELECT count(*) FROM Transaction 
FACET CASES 
(
  WHERE name LIKE '%login%', 
  WHERE name LIKE '%feature%' AND customer_type='Paid'
) 
OR name

En NRQL, el valor predeterminado es que la primera agregación en la cláusula SELECT guíe la selección de facetas en una consulta. FACET ... ORDER BY le permite anular este comportamiento predeterminado agregando una función agregada con el modificador ORDER BY para especificar cómo se seleccionan las facetas. Específicamente, la cláusula anulará la prioridad por la cual se eligen las facetas en el resultado final antes de ser limitadas por la cláusula LIMIT. Esta cláusula se puede emplear para consultas, pero no para alertas o transmisión.

Este ejemplo muestra cómo usar FACET ... ORDER BY para encontrar las duraciones promedio de las transacciones de aplicaciones, mostrando las 10 duraciones más altas (límite predeterminado) de las aplicaciones que tienen el tamaño de respuesta más alto. En este caso, si no se utiliza FACET ... ORDER BY , los resultados de la consulta mostrarán los 10 primeros por duraciones más altas, y el tamaño de la respuesta será irrelevante para la selección de la aplicación.

FROM Transaction SELECT average(duration) TIMESERIES 
FACET appName ORDER BY max(responseSize)

Tenga en cuenta que si utiliza la cláusula FACET ... ORDER BY , no puede cambiar el orden de clasificación agregando los modificadores ASC y DESC . De forma predeterminada, esta cláusula utiliza DESC.

Utilice la cláusula JOIN para combinar datos de un tipo de evento con los resultados de una subconsulta basada en un atributo o clave común.

FROM Event [INNER|LEFT] JOIN (SELECT... FROM...) ON [key =] key SELECT ...

Existen algunas reglas simples para las uniones de subconsultas:

• La cláusula JOIN siempre debe seguir inmediatamente a la cláusula FROM .
• Prefijar un tipo de unión (INNER o LEFT) es opcional. Cuando se omite, el tipo de unión por defecto es INNER.
• Los paréntesis que contienen una subconsulta deben seguir inmediatamente JOIN.
• La cláusula ON debe seguir inmediatamente a la subconsulta.

Restricciones y limitaciones a considerar:

• La subconsulta unida seguirá teniendo un LIMIT predeterminado de 10, con un máximo de LIMIT de 5000. Tenga en cuenta que el LIMIT de la consulta externa no afecta la consulta interna.
• No se admite el uso de TIMESERIES en la subconsulta unida. Si su consulta externa utiliza TIMESERIES, tenga en cuenta que la subconsulta unida proporcionará un resultado único durante todo el período de la consulta.
• Como todas las subconsultas, las subconsultas unidas no se pueden utilizar en condición de alerta.
• Si bien SELECT * se admite en la consulta principal, no se admite en la subconsulta unida.
• La cardinalidad de la combinación está limitada a 1:100, lo que significa que una única clave de combinación no puede asignarse a más de cien filas en el resultado de la subconsulta.

Para conocer en profundidad la cláusula JOIN , consulte el tutorial sobre uniones de subconsultas NRQL.

INNER JOIN con una subconsulta facetada

Esta consulta encuentra el recuento de eventos facetados por browserTransactionName del tipo de evento PageView y luego por currentUrl del tipo de evento PageAction . Esto une los dos tipos de eventos basados en valores de atributo session comunes.

FROM PageView
JOIN 
(
  FROM PageAction 
  SELECT count(*) 
  FACET session, currentUrl
) 
ON session
SELECT count(*) FACET browserTransactionName, currentUrl

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LEFT JOIN con una subconsulta facetada

Este ejemplo consulta los mismos datos que el ejemplo INNER JOIN facetado, pero como consulta LEFT JOIN , los resultados incluyen elementos en la tabla PageView que no tienen valores session coincidentes en los resultados de la subconsulta PageAction . .

FROM PageView
LEFT JOIN 
(
  FROM PageAction 
  SELECT count(*) 
  FACET session, currentUrl
) 
ON session
SELECT count(*) FACET browserTransactionName, currentUrl

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INNER JOIN con una subconsulta no agregada

Aquí estamos realizando una subconsulta no agregada, por filas, en la que la consulta externa encuentra el recuento de eventos facetados por currentUrl del tipo de evento PageAction y luego por browserTransactionNamed del tipo de evento PageView . Esto une los dos tipos de eventos basados en valores de atributo session comunes.

Tenga en cuenta que el valor session 34d5ce6acf4c60be tiene dos valores browserTransactionName del tipo de evento PageView de la subconsulta, lo que agrega filas adicionales al resultado.

FROM PageAction
LEFT JOIN 
(
  FROM PageView 
  SELECT session, browserTransactionName 
  LIMIT MAX
) 
ON session
SELECT count(*) FACET session, currentUrl, browserTransactionName LIMIT MAX

Copia

SELECT ...
LIMIT count
...

Utilice la cláusula LIMIT para controlar el número máximo de valores de faceta devueltos por FACET consulta o el número máximo de elementos devueltos por SELECT * consulta. Esta cláusula toma un único valor entero como argumento. Si no se especifica la cláusula LIMIT o no se proporciona ningún valor, el límite predeterminado es 10 para FACET consulta y 100 en el caso de SELECT * consulta.

El valor máximo permitido para la cláusula LIMIT es 5000. consulta puede usar la cláusula LIMIT MAX en lugar de un valor específico, que automáticamente toma de forma predeterminada el valor máximo actual. Puede usar esto si siempre desea publicar la cantidad máxima de resultados, incluso si cambia en el futuro. Si desea que el comportamiento de su consulta permanezca sin cambios, especifique un valor explícito en lugar de usar LIMIT MAX.

SELECT uniqueCount(session), percentile(duration, 95)
FROM PageView WHERE userAgentOS = 'Windows'
FACET countryCode LIMIT 20 SINCE YESTERDAY

SELECT ...
LIMIT count OFFSET count
...

Utilice la cláusula OFFSET con LIMIT para controlar la parte de filas devueltas por SELECT * o SELECT column consulta. Al igual que la cláusula LIMIT , OFFSET toma un valor entero único como argumento. OFFSET establece el número de filas que se omitirán antes de que se devuelvan las filas seleccionadas de su consulta. Esto está restringido por LIMIT.

OFFSET las filas se omiten a partir del registro más reciente.

Por ejemplo, la consulta SELECT interestingValue FROM Minute_Report LIMIT 5 OFFSET 1 devuelve los últimos 5 valores de Minute_Report excepto el más reciente.

La cláusula ORDER BY le permite especificar cómo desea ordenar los resultados de su consulta en la consulta que selecciona el evento atributo por fila.

Esta consulta ordena dos atributos de transacción específicos por duración.

FROM Transaction SELECT appName, duration ORDER BY duration

El orden de clasificación predeterminado es ascendente, pero se puede cambiar agregando los modificadores ASC o DESC .

Esta consulta ordena todos los atributos de transacción por duración en orden descendente.

FROM Transaction SELECT * ORDER BY duration DESC

SHOW EVENT TYPES...

SHOW EVENT TYPES devolverá una lista de todos los tipos de datos presentes en su cuenta durante un rango de tiempo específico. Se utiliza como primera cláusula de una consulta en lugar de SELECT.

SHOW EVENT TYPES SINCE 1 day ago

SELECT ...
SINCE [numerical units AGO | phrase]
...

El valor de default es 1 hour ago.

Utilice la cláusula SINCE para definir el comienzo inclusivo de un rango de tiempo para los datos devueltos. Puede especificar una zona horaria para la consulta pero no para los resultados. Los resultados de NRQL se basan en la hora de su sistema.

Al emplear NRQL, puede establecer una timestamp UTC, una hora relativa o una cadena DateTime. Consulte Especificación de una hora.

Ver también:

• Establecer el rango de tiempo de una consulta
• HASTA

La cláusula SLIDE BY admite una característica conocida como ventanas deslizantes. Con las ventanas deslizantes, los datos SLIDE BY se recopilan en "ventanas" de tiempo que se superponen entre sí. Estas ventanas pueden ayudar a suavizar los gráficos de líneas con mucha variación en los casos en que el agregado móvil (como una media móvil) es más importante que los agregados de ventanas de tiempo estrechas.

Para utilizar SLIDE BY, colóquelo en una consulta después de la cláusula TIMESERIES . Por ejemplo, esta consulta extrae datos en ventanas de 5 minutos con un intervalo SLIDE BY 1 minuto, lo que significa que cada ventana dura 5 minutos, pero la ventana 1 comienza en 0 minutos, la ventana 2 comienza en 1 minuto, la ventana 3 comienza en 2 minutos, etcétera.

SELECT average(duration) FROM Transaction TIMESERIES 5 minutes SLIDE BY 1 minute

Para obtener más información sobre cómo y cuándo puede utilizar SLIDE BY, consulte Crear gráficos más fluidos con ventanas deslizantes. O mire este breve vídeo (aprox. 3:20 minutos).

SELECT average(duration) FROM Transaction TIMESERIES 5 minutes SLIDE BY AUTO

SELECT average(duration) FROM Transaction TIMESERIES 5 minutes SLIDE BY MAX

SELECT ...
TIMESERIES integer units
...

Utilice la cláusula TIMESERIES para devolver datos como una serie temporal desglosada por un período de tiempo específico. Dado que TIMESERIES se utiliza para activar ciertos gráficos, no existe un valor predeterminado.

Para indicar el rango de tiempo, utilice integer units. Por ejemplo:

• TIMESERIES 1 minute
• TIMESERIES 30 minutes
• TIMESERIES 1 hour
• TIMESERIES 30 seconds

TIMESERIES se puede combinar con argumentos como MAX, AUTO y SLIDE BY para personalizar aún más los resultados de la consulta, como se muestra en los ejemplos siguientes.

SELECT ... SINCE 1 day AGO TIMESERIES 30 minutes

SELECT average(duration), percentile(duration, 50, 90)
FROM PageView SINCE 1 week AGO TIMESERIES AUTO

SELECT average(duration) FROM Transaction SINCE 1 day ago TIMESERIES MAX

SELECT ...
UNTIL integer units AGO
...

Utilice la cláusula UNTIL para definir el final del rango de tiempo para realizar la consulta. El valor es exclusivo, lo que significa que el rango de tiempo irá al instante especificado, pero no lo incluirá.

El valor de default es NOW. Utilice únicamente UNTIL para especificar un punto final distinto del predeterminado.

Ver también:

• Establecer el rango de tiempo de una consulta
• DESDE

Utilice la cláusula WHERE para filtrar los resultados. NRQL devuelve los resultados que cumplen las condiciones especificadas en la cláusula.

SELECT function(attribute) ...
WHERE attribute [operator 'value' | IN ('value' [, 'value']) | IS [NOT] NULL ]
[AND|OR ...]
...

• Si especifica más de una condición, separe las condiciones por los operadores AND o OR.

animalType IN ('cat', 'dog', 'fish')

SELECT * FROM PageView WHERE countryCode NOT IN ('CA', 'WA')

SELECT histogram(duration, 50, 20) FROM PageView
WHERE countryCode IN ('CA', 'US') AND userAgentName='Safari' AND pageUrl LIKE '%checkout%'
SINCE 1 day ago

Para obtener información sobre cómo consultar datos métricos, consulte consulta métrica.

FROM ...
WITH function(attribute) AS var
SELECT var
...

Utilice la cláusula WITH ... AS para definir variables NRQL para almacenar valores como variables a las que se puede hacer referencia en cualquier parte de la consulta. Algunas reglas y consejos:

• La cláusula WITH ... AS puede ir antes, entre o directamente luego de la cláusula FROM o SELECT
• Solo las funciones de fila (por ejemplo, capture()) se pueden configurar como variables. Las funciones de agregador, como average(), no son compatibles.
• Solo se puede usar un WITH , pero puedes usar múltiples variables NRQL siempre que estén separadas por una coma.
• Si una variable NRQL definida usa el mismo nombre que un atributo existente, la variable tendrá prioridad.
• Los nombres de variables no pueden incluir el símbolo % .

A continuación se muestran algunos ejemplos de consultas:

FROM Transaction
WITH duration * 1000 AS millisec
SELECT millisec

FROM Log
WITH aparse(message, '%itemId":"*","unitPrice":*}%') AS (itemId, unitPrice)
SELECT itemId, unitPrice

FROM Log
WITH aparse(message, '%itemId":"*","unitPrice":*}%') AS (itemId, unitPrice),
  numeric(unitPrice) AS unitPriceNum
SELECT sum(unitPriceNum)
FACET itemId
WHERE unitPriceNum < 100

SELECT ... WITH TIMEZONE (selected zone)
...

Utilice la cláusula WITH TIMEZONE para seleccionar una zona horaria para una fecha u hora en la consulta que aún no tiene una zona horaria especificada.

Si incluye la cláusula WITH TIMEZONE sin especificar una zona horaria en una fecha y hora, las cláusulas since y until se mantienen en la zona horaria proporcionada.

Si no incluye la cláusula WITH TIMEZONE , pero incluye una zona horaria en una cadena de fecha y hora, la zona horaria de la cadena de fecha y hora se mantiene.

Por ejemplo, la cláusula de consulta SINCE Monday UNTIL Tuesday WITH TIMEZONE 'America/New_York' devuelve datos registrados desde la medianoche del lunes, hora de Estados Unidos/Nueva York, hasta la medianoche del martes, hora de Estados Unidos/Nueva York.

A continuación se muestran algunos ejemplos de cláusulas de intervalo de tiempo de consulta:

• No hay zona horaria en la cadena de fecha y hora usando la cláusula WITH TIMEZONE :

  SINCE today UNTIL '2022-05-19T12:00' WITH TIMEZONE 'America/Los_Angeles'

  Copia

  Esto se resuelve como "beginTime": "2022-05-19T07:00:00Z" y "endTime": "2022-05-19T19:00:00Z".

• Zona horaria en la cadena de fecha y hora, sin utilizar la cláusula WITH TIMEZONE :

  SINCE today UNTIL '2022-05-19T12:00-0500'

  Copia

  Esto se resuelve como "beginTime": "2022-05-19T00:00:00Z" y "endTime": "2022-05-19T17:00:00Z".

• Zona horaria en la cadena de fecha y hora, utilizando la cláusula WITH TIMEZONE América/Los Ángeles, que es -0700 durante el horario de verano:

  SINCE today UNTIL '2022-05-19T12:00-0500' WITH TIMEZONE 'America/Los_Angeles'

  Copia

  Esto se resuelve como "beginTime": "2022-05-19T07:00:00Z" y "endTime": "2022-05-19T19:00:00Z".

Consulte la lista de ID de zona disponibles.

Consulte Establecer rango de tiempo en paneles y gráficos para obtener información detallada y ejemplos.

Utilice la función aggregationendtime() para devolver la hora de la agregación relevante. Más específicamente, para un agregado determinado, la función aggregationendtime() proporciona la timestamp del final del período de tiempo de esa agregación. Por ejemplo, en una consulta de series de tiempo, para un punto de datos que abarca una hora de datos, la función devolvería la timestamp del final de ese período de hora.

Emplee la función apdex para obtener una puntaje de Apdex para una sola transacción o para todas sus transacciones. El puntaje Apdex predeterminada es 0,5 segundos. El atributo puede ser cualquier atributo basado en el tiempo de respuesta, como duration o backendDuration. El argumento t: define un umbral Apdex T en la misma unidad de tiempo que el atributo elegido. Por ejemplo, si el atributo se mide en segundos, t será un umbral en segundos.

El puntaje Apdex devuelta por la función apdex() se basa únicamente en el tiempo de ejecución. No tiene en cuenta los errores de APM. Si una transacción incluye un error pero se completa en Apdex T o menos, la función apdex () calificará esa transacción como satisfactoria.

Obtenga Apdex para clientes específicos

Si ha definido un atributo personalizado, puede filtrar en función de esos atributos. Por ejemplo, podrías monitor el Apdex para clientes particularmente importantes:

SELECT apdex(duration, t: 0.4) FROM Transaction
WHERE customerName='ReallyImportantCustomer' SINCE 1 day ago

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Obtenga Apdex para transacciones específicas

Utilice el atributo name para devolver una puntuación para una transacción específica o devolver un Apdex general omitiendo name. Esta consulta devuelve una puntuación de Apdex para la transacción Controller/notes/index durante la última hora:

SELECT apdex(duration, t: 0.5) from Transaction
WHERE name='Controller/notes/index' SINCE 1 hour ago

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Obtenga Apdex general para su aplicación

Esta consulta de ejemplo devuelve un Apdex general para la aplicación durante las últimas tres semanas:

SELECT apdex(duration, t: 0.08) FROM Transaction SINCE 3 week ago

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Utilice la función average() para devolver el valor medio de un atributo. Toma un único nombre de atributo como argumento. Si un valor del atributo no es numérico, se ignorará al agregar. Si no se encuentran datos que coincidan con las condiciones de la consulta, o la consulta no devuelve valores numéricos, devolverá un valor nulo.

La función bucketPercentile() es el equivalente NRQL de la función histogram_quantile en Prometheus. Está pensado para ser utilizado con datos dimensionales métricos. En lugar del cuantil, New Relic devuelve el percentil, que es el cuantil * 100.

Utilice la función bucketPercentile() para calcular el cuantil a partir de los datos del histograma en formato Prometheus.

Toma el nombre del depósito como argumento e informa el percentil a lo largo de los límites del depósito:

SELECT bucketPercentile(duration_bucket) FROM Metric SINCE 1 day ago

Opcionalmente, puedes agregar especificaciones percentiles como argumento:

SELECT bucketPercentile(duration_bucket, 50, 75, 90) FROM Metric SINCE 1 day ago

Debido a que se utilizan múltiples métricas para componer los datos del histograma de Prometheus, debe consultar la métrica de Prometheus específica en términos del <basename> asociado.

Por ejemplo, para calcular el percentil a partir de un histograma de Prometheus, con <basename> prometheus_http_request_duration_seconds usando NRQL, use bucketPercentile(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket, 50). Observe cómo se agrega _bucket al final de <basename> como sufijo.

Consulte la documentación de Prometheus.io para obtener más información.

Utilice la función cardinality() para obtener el número de combinaciones de todas las dimensiones (atributo) en una métrica.

Se necesitan tres argumentos, todos opcionales:

• Nombre métrica: si está presente, cardinality() solo calcula la métrica especificada.
• Incluir: si está presente, la lista de inclusión restringe el cálculo de cardinalidad a esos atributos.
• Excluir: si está presente, la lista de exclusión hace que esos atributos sean ignorados en el cálculo de cardinalidad.

cdfPercentage() es una implementación de la función de distribución acumulativa, que devuelve porcentajes de attribute valores cuyo valor es menor o igual a uno o más thresholds.

cdfPercentage() se agrega en su argumento attribute , que puede ser un atributo numérico o un atributo de métrica de distribución. Se aceptan tipos mixtos en una consulta. Otros tipos (como cadenas) se ignoran. Se pueden especificar hasta 10 umbrales.

FROM PageView SELECT cdfPercentage(firstPaint, 0.5, 1.0)

Utilice la función count() para devolver un recuento de registros disponibles. Se necesita un solo argumento; ya sea *, un atributo o un valor constante. Actualmente, sigue el comportamiento típico de SQL y cuenta todos los registros que tienen valores para su argumento.

Dado que count(*) no nombra un atributo específico, los resultados tendrán el formato predeterminado "humanizar" .

derivative() encuentra la tasa de cambio para un conjunto de datos determinado. La tasa de cambio se calcula utilizando una regresión lineal de mínimos cuadrados para aproximar la derivada. Dado que este cálculo requiere comparar más de un punto de datos, si solo se incluye un punto de datos en el rango de evaluación, el cálculo es indeterminado y no funcionará, lo que dará como resultado un valor null .

El time interval es el período para el cual se calcula la tasa de cambio. Por ejemplo, derivative(attributeName, 1 minute) devolverá la tasa de cambio por minuto.

Utilice la función earliest() para devolver el valor más antiguo de un atributo durante el intervalo de tiempo especificado.

Se necesita un solo argumento.

Si se usa junto con un FACET , devolverá el valor más reciente de un atributo para cada una de las facetas resultantes.

SELECT earliest(countryCode) FROM PageView FACET userAgentName

Emplee la función filter() para limitar los resultados de una de las funciones de agregador en su declaración SELECT. Puede emplear filter() junto con FACET o TIMESERIES. El filtro solo es útil cuando se seleccionan varias agregaciones diferentes, como por ejemplo:

SELECT filter(sum(x), WHERE attribute='a') AS 'A',
  filter(sum(x), WHERE attribute='b') AS 'B' ...

De lo contrario, es mejor utilizar la cláusula estándar WHERE .

Analizar compras que utilizaron códigos de oferta

Podrías usar filter() para comparar los artículos comprados en un conjunto de transacciones para aquellos que usan un código de oferta versus aquellos que no lo hacen:

Utilice la función funnel() para generar un gráfico embudos. Toma un atributo como primer argumento. Luego, especifica los pasos como cláusulas WHERE (con cláusulas AS opcionales para las etiquetas) separadas por comas.

Para obtener detalles y ejemplos, consulte la documentación de embudos.

Emplee la función histogram() para generar histograma, que son útiles para visualizar la distribución de un conjunto de datos. Divide el conjunto de datos en una cantidad específica de depósitos y cuenta la cantidad de puntos de datos que se encuentran en cada depósito.

Argumentos:

• attribute El primer argumento es obligatorio y especifica el atributo para el cual se cuentan los valores que se encuentran dentro de cada rango de depósito de histograma.

• width: Indica el ancho del rango de muestra. El valor máximo del rango es el valor del argumento start más este valor width .

  • Cuando se emplean argumentos posicionales (sin etiquetas), width es el segundo argumento.
  • Por defecto: 10

• buckets: Número total de depósitos (entre 1 y 500, inclusive).

  • Cuando se emplean argumentos posicionales (sin etiquetas), buckets es el tercer argumento.
  • Por defecto: 40

• start: El comienzo del rango del histograma.

  • Cuando se emplean argumentos posicionales (sin etiquetas), start es el cuarto argumento.
  • Por defecto: 0

  Nota

  Los valores que quedan fuera del rango de histograma definido se incluyen en el primer o último segmento. El primer recuento de depósitos incluirá elementos que sean más pequeños que el rango del histograma y el último recuento de depósitos incluirá elementos que sean más grandes que el rango del histograma. Para excluir estos valores de los resultados del histograma, incluya un filtro en la cláusula donde de la consulta. (Ejemplo: WHERE attribute >= [start] AND attribute <= [start + width])

  Histograma de tiempo de respuesta del evento PageView

  Esta consulta da como resultado un histograma de tiempo de respuesta que varía hasta 10 segundos en 40 periodos. Esto significa que cada segmento cubre un rango de valores de 0,25 segundos. (10/40 = 0,25). Cualquier valor de duración superior a 10 segundos se incluye en el último depósito. Si la duración pudiera ser menor que cero, esos valores se incluirían en el primer grupo.

  SELECT histogram(duration) FROM PageView SINCE 1 week ago

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  Histograma con un ancho: 5, cubos: 10

  Estas consultas equivalentes dan como resultado un histograma de tiempo de respuesta que varía hasta 5 segundos en 10 periodos.

  SELECT histogram(duration, 5, 10) FROM PageView SINCE 1 week ago

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  SELECT histogram(duration, width: 5, buckets: 10) FROM PageView SINCE 1 week ago

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  Histograma con ancho: 3, cubos: 3, inicio: 1

  Estas consultas equivalentes dan como resultado un histograma de tiempo de respuesta que oscila entre 1 y 4 segundos en 3 periodos.

  Aquí hay un desglose de los cubos:

  	Cubo 1	Cubo 2	Cubo 3
  Gama de cucharones	1 a 2	2 a 3	3 a 4
  Valores contados	< 2	≥ 2 y < 3	≥ 3

  SELECT histogram(duration, 3, 3, 1) 
  FROM PageView SINCE 1 week ago

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  SELECT histogram(duration, width: 3, buckets: 3, start: 1) 
  FROM PageView SINCE 1 week ago

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  Cubos de histograma de Prometheus

  histogram() Acepta cubos de histograma Prometheus:

  SELECT histogram(duration_bucket, 10, 20) 
  FROM Metric SINCE 1 week ago

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  New Relic distribución métrica

  histogram() acepta la métrica de distribución como entrada:

  SELECT histogram(myDistributionMetric, 10, 20) 
  FROM Metric SINCE 1 week ago

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  Histograma con una cláusula FACET

  Utilice histogram() con una cláusula FACET para generar un gráfico de mapa de calor:

  SELECT histogram(duration) 
  FROM PageView FACET appName SINCE 1 week ago

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Usar keyset() le permitirá ver todos los atributos para un tipo de datos determinado durante un rango de tiempo determinado. No se necesitan argumentos. Devuelve una estructura JSON que contiene grupos de claves escritas en cadenas, claves numéricas, claves booleanas y todas las claves.

SELECT keyset() FROM PageView SINCE 1 day ago

Utilice la función latest() para devolver el valor más reciente de un atributo durante un rango de tiempo específico.

Se necesita un solo argumento.

Si se usa junto con un FACET , devolverá el valor más reciente de un atributo para cada una de las facetas resultantes.

SELECT latest(countryCode) FROM PageView FACET userAgentName

Utilice la función latestrate() para devolver la tasa de cambio de un valor en función de los 2 últimos puntos de datos. Toma el atributo en cuestión como primer argumento y la unidad de tiempo de la tasa resultante como segundo argumento. La función devuelve un resultado en unidades de change in attribute/time interval.

Esta función puede resultar útil para proporcionar la tasa de cambio más reciente de un atributo a fin de ver las tendencias de vanguardia.

SELECT latestrate(duration, 1 SECOND) FROM PageView

Utilice la función max() para devolver el valor máximo registrado de un atributo numérico durante el rango de tiempo especificado. Toma un único nombre de atributo como argumento. Si un valor del atributo no es numérico, se ignorará al agregar. Si no se encuentran datos que coincidan con las condiciones de la consulta, o la consulta no devuelve valores numéricos, devolverá un valor nulo.

Emplee la función median() para devolver la mediana de un atributo o el percentil 50. Para obtener más información sobre percentil consulta, consulte percentile().

SELECT median(duration) FROM PageView TIMESERIES AUTO

Mediana en una cláusula JOIN :

• Dado que la mediana es simplemente un atajo para percentile(attribute, 50), un resultado median() de una subconsulta unida es un tipo de datos compuesto, que asigna el percentil 50 a su valor calculado.

  Para hacer referencia al valor mediano real en la consulta externa, puede utilizar la función getField() . Tenga en cuenta que la clave asignada es una representación de cadena de un valor doble, por lo que para median() es '50.0'.

  Consulta mediana unida

  FROM PageView
  JOIN (FROM PageAction SELECT median(timeSinceLoad) FACET session, currentUrl) ON session
  SELECT latest(getField(median, '50.0')) AS median
  FACET browserTransactionName, currentUrl

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Utilice la función min() para devolver el valor mínimo registrado de un atributo numérico durante el rango de tiempo especificado. Toma un único nombre de atributo como argumento. Si un valor del atributo no es numérico, se ignorará al agregar. Si no se encuentran datos que coincidan con las condiciones de la consulta, o la consulta no devuelve valores numéricos, devolverá un valor nulo.

Utilice la función percentage() para devolver el porcentaje de un conjunto de datos objetivo que coincide con alguna condición.

Esta función espera exactamente dos argumentos (los argumentos luego de los dos primeros se ignoran). El primer argumento requiere una función agregadora contra el atributo deseado. Si el atributo no es numérico, esta función devuelve un valor de 100%. El segundo argumento requiere una cláusula WHERE .

FROM Transaction 
SELECT percentage(count(*), WHERE error is true ) AS 'Error Percent' 
WHERE host LIKE '%west%' EXTRAPOLATE

Utilice la función percentile() para devolver el valor aproximado de un atributo en un percentil determinado. Requiere un atributo y puede tomar cualquier número de argumentos que representen puntos percentiles. La función percentile() permite que el percentil se muestre con hasta tres dígitos después del punto decimal, lo que proporciona mayor precisión. El umbral de percentil se puede especificar como valores decimales, pero tenga en cuenta que, para la mayoría de los conjuntos de datos, no se resolverán los percentiles más cercanos a 0,1 entre sí.

Utilice TIMESERIES para generar un gráfico de líneas con percentiles asignados a lo largo del tiempo.

• Omita TIMESERIES para generar un cartel y una hoja de atributos que muestre los valores agregados para el percentil.

  Si no aparece ningún percentil, el valor predeterminado es el percentil 95. Para devolver solo el valor del percentil 50, la mediana, también puede emplear median().

  Consulta basica de percentil

  Esta consulta generará un gráfico de líneas con líneas para los percentil 5, 50 y 95.

  SELECT percentile(duration, 5, 50, 95) FROM PageView TIMESERIES AUTO

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  percentil en una cláusula JOIN :

• Cuando utilice percentil en una subconsulta unida, tenga en cuenta que los resultados de la subconsulta son un tipo de datos compuesto, que asigna cada percentil a su valor calculado.

  Para hacer referencia a cualquiera de los valores de percentil individuales en la consulta externa, puede emplear la función getField(). Tenga en cuenta que la clave asignada es una representación de cadena de un valor doble, por lo que debe sumar .0 a los números enteros. Por ejemplo, la clave para el percentil 95 es '95.0'.

  Se unió a percentil consulta

  FROM PageView
  JOIN 
  (
    FROM PageAction 
    SELECT percentile(timeSinceLoad, 95, 99.5) AS pctl
    FACET session, currentUrl
  ) 
  ON session
  SELECT latest(getField(pctl, '95.0')) AS `95th`, 
    latest(getField(pctl, '99.5')) AS `99.5th`
  FACET browserTransactionName, currentUrl

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predictLinear() es una extensión de la función derivative() . Utiliza un método similar de regresión lineal de mínimos cuadrados para predecir los valores futuros de un conjunto de datos.

• El time interval es hasta dónde se verá la consulta en el futuro. Por ejemplo, predictLinear(attributeName, 1 hour) es una predicción lineal 1 hora en el futuro de la ventana de tiempo de consulta.
• Generalmente, predictLinear() es útil para valores en continuo crecimiento, como el espacio en disco o predicciones sobre grandes tendencias.
• Dado que predictLinear() es una regresión lineal, estar familiarizado con el conjunto de datos que se consulta ayuda a garantizar predicciones precisas a largo plazo.
• Cualquier conjunto de datos que crezca exponencial, logarítmicamente o por otros medios no lineales probablemente sólo tendrá éxito en predicciones a muy corto plazo.
• New Relic recomienda no usar predictLinear en TIMESERIES consulta. Esto se debe a que cada segmento hará una predicción individual basada en su período de tiempo relativo dentro de la consulta, lo que significa que dicha consulta no mostrará predicciones desde el final de la serie de tiempo en adelante.

Utilice la función rate() para visualizar la frecuencia o tasa de una consulta determinada por intervalo de tiempo. Por ejemplo, es posible que desee saber la cantidad de páginas vistas por minuto durante un período de una hora o el recuento de sesiones únicas en su sitio por hora durante un período de un día.

• Utilice TIMESERIES para generar un gráfico de líneas con tarifas asignadas a lo largo del tiempo.

• Omita TIMESERIES para generar un cartel que muestre un valor de tarifa único promediado a lo largo del tiempo.

  Aquí hay una consulta básica que generará un gráfico de líneas que muestra la tasa de rendimiento de la transacción APM por 10 minutos durante las últimas 6 horas:

  SELECT rate(count(*), 10 minute) FROM Transaction 
  SINCE 6 hours ago TIMESERIES

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  A continuación se muestra un vídeo breve (3:21 minutos) que explica cómo utilizar rate para comparar datos en diferentes períodos de tiempo:

Utilice la función stdvar() para devolver la variación estándar de un atributo numérico durante el rango de tiempo especificado.

Se necesita un solo argumento. Si el atributo no es numérico, devolverá un valor de cero.

Utilice la función sum() para devolver la suma de los valores registrados de un atributo numérico durante el rango de tiempo especificado.

Se necesita un solo argumento. Si el atributo no es numérico, devolverá un valor de cero.

Utilice la función uniqueCount() para devolver el número de valor único registrado para un atributo durante el rango de tiempo especificado.

Utilice la función uniques() para devolver una lista de valor único registrado para un atributo durante el rango de tiempo especificado. Cuando se usa junto con la cláusula facet , se devolverá una lista de valores de atributos únicos por cada valor de faceta.

El parámetro limit es opcional. Cuando no se proporciona, se aplica el límite predeterminado de 1000 valores de atributos únicos por faceta. Puede especificar un valor limit diferente, hasta un máximo de 10 000. La función uniques() devolverá el primer conjunto de valores de atributos únicos descubiertos, hasta alcanzar el límite. Por lo tanto, si tiene 5000 valores de atributos únicos en su conjunto de datos y el límite está establecido en 1000, el operador devolverá los primeros 1000 valores únicos que descubra, independientemente de su frecuencia.

El número máximo de valores que se pueden devolver en el resultado de una consulta es el producto del límite uniques() por el límite facet . En la siguiente consulta, el número máximo teórico de valores que se pueden devolver es 5 millones (5000 x 1000).

Dependiendo del conjunto de datos que se consulte y de la complejidad de la consulta, los límites de protección de la memoria pueden impedir que se ejecute una consulta muy grande.

From Transaction SELECT uniques(host,5000) FACET appName LIMIT 1000

FROM NodeStatus SELECT uniques(tuple(index, cellName), 5)

Utilice la función accountId() para devolver el ID de cuenta asociado con los datos de la consulta. Esta función no acepta argumentos. A continuación se muestran algunos ejemplos de consultas:

SELECT accountId() FROM Transaction SINCE 1 day ago

SELECT count(*) FROM Transaction FACET accountId() SINCE 1 day ago

SELECT count(*) FROM Transaction WHERE accountId() IN (1,2,3) SINCE 1 day ago

Utilice la función de análisis de anclaje, aparse() para extraer valores específicos de una cadena. Esta es una alternativa a capture().

aparse() toma dos argumentos:

• Un atributo de cadena

• Una cadena de patrón con cadenas de anclaje y caracteres de extracción. Por ejemplo, podría utilizar www.*.com para extraer el dominio de una URL.

  Cuando se utiliza aparse(), la cadena de patrón debe contener anclajes, como www. y .com arriba, para identificar la ubicación de la cadena extraída deseada, indicada por *.

  aparse() utiliza los siguientes caracteres en cadenas de patrones:

• %: comodín que no captura, como se ve en la cláusula LIKE

• *: Captura de comodines, similar al uso de captura de expresiones regulares

  En la práctica, las cadenas de anclaje suelen aparecer en medio de un atributo de cadena, y no al principio ni al final.

  En este caso, utilice el comodín % para ignorar valores no deseados: por ejemplo, %www.*.com%.

  Al igual que capture(), todos los resultados de aparse() son cadenas. Para utilizar estos resultados en funciones matemáticas, deben convertirlos con la función numeric() .

  Nota: aparse() no distingue entre mayúsculas y minúsculas.

  Uso básico

  FROM PageView
  SELECT aparse(browserTransactionName, 'website.com/*')

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  aparse() valores específicos

  Para extraer un valor del medio de una cadena, utilice el comodín que no captura, %, al principio y al final de la cadena del patrón. Por ejemplo:

  FROM Log
  SELECT count(*)
  FACET aparse(string, '%"itemId":"*"%')

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  aparse() múltiples valores

  Al extraer varios valores como variables, tenga en cuenta que el orden es importante. Por ejemplo:

  FROM Log
  WITH aparse(string, 'POST: * body: {"itemId":"*","unitPrice":*}\n') AS (url, itemId, unitPrice)
  SELECT url, itemId, unitPrice

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  Para obtener más información sobre las variables, consulte Variables NRQL.

Utilice la función blob() en un atributo de tipo blob para devolver una cadena codificada en base 64 de ese atributo.

Esta función tiene las siguientes restricciones:

• La consulta que contiene llamadas a blob() tiene un valor máximo de LIMIT de 20

• blob() no se puede llamar en la cláusula WHERE de una consulta

• blob() no se puede utilizar en consulta facetada o consulta de series temporales

  Para obtener más información sobre cómo se usa esto en el registro, consulte Buscar datos en registros largos (blobs).

  Para decodificar un blob codificado en base 64, consulte la funcióndecode() .

  Usando blob() en el registro extendido

  SELECT message, blob(`newrelic.ext.message`) 
  FROM Log WHERE newrelic.ext.message IS NOT NULL

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Utilice la función buckets() para agregar datos divididos por una cláusula FACET en depósitos basados en rangos. Puede agrupar por cualquier atributo que esté almacenado como un valor numérico en la base de datos de New Relic.

Se necesitan tres argumentos:

• Nombre del atributo

• Valor máximo del rango de muestra (cualquier valor atípico aparecerá en el grupo final)

• Número total de cubos

  Para obtener más información y ejemplos, consulte Divida sus datos en depósitos.

Utilice la función concat() para devolver la cadena resultante de concatenar sus argumentos.

Se pueden proporcionar hasta 20 argumentos de tipo numérico, booleano, tupla o matriz. Se ignoran los argumentos nulos y los argumentos de tipos no admitidos. Si no se proporcionan argumentos, el resultado es una cadena vacía.

Se puede proporcionar el argumento de precisión opcional para limitar el número de decimales incluidos al concatenar valores numéricos de punto flotante.

La cadena resultante puede tener una longitud máxima de 4096 caracteres.

FROM PageView 
SELECT concat('Backend Duration: ', backendDuration, ', Network Duration: ', networkDuration, precision: 2)

FROM PageView SELECT average(connectionSetupDuration) 
FACET concat(city, ', ', regionCode, ' ', countryCode) 
WHERE countryCode IN ('US', 'CA')

Utilice la función convert() para realizar la conversión de unidades entre las unidades proporcionadas en el valor de entrada dado.

Las unidades comunes y abreviaturas de tiempo, longitud, peso, volumen y datos se admiten mediante los estándares UCUM para alinearse con las especificaciones de OpenTelemetry. Para mayor comodidad, las abreviaturas estandarizadas se complementan con algunas alternativas de lenguaje natural como ft además de ft_us, kilobytes y µs.

Las unidades distinguen entre mayúsculas y minúsculas. Todas las unidades están en minúsculas, a menos que su especificación requiera que estén en mayúsculas. Por ejemplo, las unidades de datos 'bits' son válidas para bits y 'By' debe tener una B mayúscula para bytes.

La unidad de tiempo más grande es el juliano year, que siempre es 365,25 días.

FROM Transaction SELECT convert(duration, 'ms', 'min') AS durationMin

FROM Product SELECT convert(sum(itemWeight), 'grams', 'lbs')

FROM Metric 
SELECT average(convert(apm.mobile.external.duration, unit, 's')) 
WHERE appName = 'my-application'

Utilice capture() para extraer valores de un atributo mediante una expresión regular con sintaxis RE2.

Se necesitan dos argumentos:

• Nombre del atributo

• Expresión regular con sintaxis de captura (las expresiones regulares en NRQL usan una sintaxis similar a Python, r'...')

  Al capturar, utilice la sintaxis de captura con nombre RE2 ...(?P<name> pattern )... para capturar el patrón contenido, dado el nombre especificado.

  Se pueden capturar varios valores especificando grupos de captura adicionales en una expresión regular. Por ejemplo: ...(?P<name1> pattern1)...(?P<name2> pattern2)...

  Nota: Al capturar varios valores, cada declaración de captura puede tener hasta 16 grupos de captura y cada consulta NRQL puede tener hasta 5 declaraciones de captura.

  Lea cómo utilizar la captura de expresiones regulares para mejorar los resultados de su consulta.

  Sugerencia

  La expresión regular debe coincidir con toda su entrada. Si una expresión de captura no extrae los resultados esperados, verifique si necesita .* al principio o al final, que es el patrón para una expresión regular de coincidencia parcial. Sin embargo, la expresión regular de coincidencia parcial puede provocar una ejecución de consulta lenta.

  A continuación se muestra un vídeo breve (3:05 minutos) que muestra cómo utilizar capture() para mejorar la legibilidad dashboard :

  Para obtener más información, consulte los ejemplos siguientes:

  capture() dentro de una condición de cláusula SELECT

  Lo siguiente seleccionará el nombre de dominio del sitio web, eliminando https:// y cualquier ruta que siga el .com

  SELECT capture(pageUrl, r'https://(?P<baseUrl>.*.com)/.+') 
  FROM PageView SINCE 1 day ago

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  Lo siguiente capturará solo la primera palabra del mensaje de error.

  SELECT capture(errorMessage, r'(?P<firstWord>\S+)\s.+') 
  FROM Transaction 
  WHERE errorMessage IS NOT NULL
  SINCE 1 hour ago

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  capture() dentro de una condición de cláusula FACET

  Lo siguiente se facetará mediante el método HTTP capturado.

  SELECT count(*) FROM Log 
  WHERE message LIKE '%HTTP%' 
  FACET capture(message, r'.* "(?P<httpMethod>[A-Z]+) .*')

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  capture() dentro de una condición de cláusula WHERE

  Lo siguiente filtrará los resultados según el registro de evento con el atributo message que coincide con la expresión regular donde el nombre del trabajo capturado es ExampleJob.

  SELECT message FROM Log 
  WHERE capture(message, r'.*Job Failed: (?P<jobName>[A-Za-z]+),.*') = 'ExampleJob' 
  SINCE 10 minutes ago

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  capture() con un reparto numérico

  Lo siguiente capturará la suma del tiempo de CPU de las líneas log . Debe convertir explícitamente a numérico para realizar operaciones matemáticas.

  SELECT sum(numeric(capture(message, r'.*CpuTime:\s(?P<cpuTime>\d+)'))) 
  FROM Log 
  WHERE message LIKE '%CpuTime:%' SINCE 1 hour ago

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  capture() múltiples valores con variables NRQL

  En este ejemplo, las variables NRQL se utilizan para almacenar múltiples valores capturados de un mensaje de registro.

  FROM Log
  WITH capture(message, r'POST to carts: (?P<URL>.*) body: {"itemId":"(?P<UUID>.*)","unitPrice":(?P<unitPrice>.*)}.*')
    AS (URL, UUID, unitPrice)
  SELECT URL, UUID, unitPrice
  WHERE URL IS NOT NULL

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  Vea más sobre las variables NRQL aquí.

Utilice decode() para realizar conversiones base 64 en cadenas y blobs. El valor de entrada (el primer argumento) se decodificará utilizando el estándar base-64 especificado por la codificación (el segundo argumento).

Se admiten los siguientes valores de cadena en el parámetro de codificación:

• 'base64': utiliza el estándar RFC4648 base-64

• 'base64mime': Utiliza el estándar RFC2045 base-64 (MIME)

• 'base64url': utiliza el estándar RFC4648 base-64 con URL y alfabeto seguro para nombres de archivos

  Como blob() no está permitido en las cláusulas WHERE o FACET , decode() con tipos de blob no se admite en la cláusula WHERE ni para consultas facetadas.

  Para codificar cadenas, consulte la funciónencode() .

  Usando decode() en un atributo de cadena

  FROM Span SELECT entity.guid, decode(entity.guid, 'base64') 
  WHERE entity.guid IS NOT NULL

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  Usando decode() en un FACET

  FROM Span SELECT count(*) 
  WHERE entity.guid IS NOT NULL 
  FACET entity.guid, decode(entity.guid, 'base64')

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  Usar decode() en una cláusula WHERE

  FROM Span SELECT count(*) 
  WHERE entity.guid IS NOT NULL 
  AND decode(entity.guid, 'base64') NOT LIKE '%APM%'

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  Usar decode() con un atributo de tipo blob

  FROM Log
  WITH blob(`newrelic.ext.message`) AS encodedBlob,
  decode(encodedBlob, 'base64') AS decodedBlob
  SELECT encodedBlob, decodedBlob
  WHERE newrelic.ext.message IS NOT NULL
  LIMIT 10

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Utilice la función dimensions() para devolver todos los valores dimensionales de un tipo de datos.

Puede incluir o excluir explícitamente un atributo específico utilizando los argumentos opcionales:

• include: si está presente, la lista de inclusión limita dimensions() a esos atributos.

• exclude: si está presente, el cálculo dimensions() ignora esos atributos.

  FROM Metric SELECT count(node_filesystem_size) 
  TIMESERIES FACET dimensions()

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  Cuando se usa con una cláusula FACET , dimensions() produce una serie de tiempo única para todas las facetas disponibles en el tipo de evento, similar a cómo se comporta Prometheus con consultas no agregadas.

Utilice encode() para realizar conversiones base 64 en cadenas. El valor de entrada (el primer argumento) se codificará utilizando el estándar base-64 especificado por la codificación (el segundo argumento).

Se admiten los siguientes valores de cadena en el parámetro de codificación:

• 'base64': utiliza el estándar RFC4648 base-64

• 'base64mime': Utiliza el estándar RFC2045 base-64 (MIME)

• 'base64url': utiliza el estándar RFC4648 base-64 con URL y alfabeto seguro para nombres de archivos

  Para decodificar cadenas o blobs, consulte la funcióndecode() . encode() no es compatible con blobs.

  Usar encode() en un atributo

  FROM PageView SELECT session, encode(session, 'base64')

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Utilice la función cidrAddress() para obtener la dirección de red base de una dirección IP CIDR.

cidrAddress() toma los siguientes argumentos:

• attribute - Un valor de cadena que contiene una dirección IP sola o con una longitud de prefijo en notación CIDR.

  • Puede ser un atributo de cadena o un literal de cadena entre comillas.
  • La dirección IP debe ser una dirección IPv4.

• number - Un valor entero que representa la longitud del prefijo.

  • Puede ser un atributo entero o un valor entero.
  • Si el parámetro de atributo está en notación CIDR, este parámetro es opcional y tiene prioridad sobre la longitud del prefijo proporcionada en la cadena CIDR.

• cidrFormat - Un valor booleano opcional que se emplea para determinar si la salida de la dirección de red debe formatear en notación CIDR. Este valor predeterminado será verdadero.

  La función cidrAddress() devolverá un valor siempre que el atributo y el parámetro number contengan una dirección IP válida y una longitud de prefijo. Si la entrada del parámetro no es válida, cidrAddress() devolverá null.

  Encuentre qué subredes están procesando la mayor cantidad de solicitudes

  La siguiente consulta devuelve las subredes que procesan la mayoría de las solicitudes del tipo de evento SyntheticRequest .

  FROM SyntheticRequest SELECT count(*) FACET cidrAddress(serverIPAddress, 24)

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  Esto devolvería respuestas en un formato como:

  Dirección Cidr de la dirección IP del servidor	Contar
  10.0.0.0/24	6k
  10.10.1.0/24	4k
  10.0.14.0/24	1k

  Consultar todas las direcciones IP que existen en un rango CIDR

  Esta consulta devuelve todas las direcciones IP en el atributo serverIPAddress que existen dentro del rango CIDR de 10.0.0.0 a 10.0.0.255.

  FROM SyntheticRequest SELECT uniques(serverIPAddress) 
  WHERE cidrAddress(serverIPAddress, 24) = '10.0.0.0/24'

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  Filtrar direcciones IP que existen en un rango CIDR específico a partir de los resultados de la consulta

  Esta consulta devuelve un recuento de todos los registros y excluye los registros que contienen un valor serverIPAddress que se encuentra dentro del rango CIDR de 10.0.0.0/24 o 10.10.1.0/24.

  FROM SyntheticRequest SELECT count(*) 
  WHERE cidrAddress(serverIPAddress, 24) NOT IN ('10.0.0.0/24', '10.10.1.0/24')

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...WHERE eventType() = 'EventNameHere'...
...FACET eventType()...

Utilice la función eventType() en una cláusula FACET para dividir los resultados por el tipo de datos seleccionado o en una cláusula WHERE para filtrar los resultados según un tipo de datos específico. Esto es particularmente útil para apuntar a tipos de datos específicos con las funciones filter() y percentage() .

SELECT 100 * filter(count(*), WHERE eventType() = 'TransactionError') / filter(count(*), where eventType() = 'Transaction') 
FROM Transaction, TransactionError 
WHERE appName = 'App.Prod' 
TIMESERIES 2 Minutes SINCE 6 hours ago

SELECT count(*) FROM Transaction, TransactionError FACET eventType() TIMESERIES

Utilice la función getField() para extraer un campo de tipos de datos compuestos, como datos métricos dimensionales.

Se necesitan los siguientes argumentos:

Ejemplos:

SELECT max(getField(mySummary, count)) FROM Metric

SELECT sum(mySummary) FROM Metric where getField(mySummary, count) > 10

getCdfCount() es una implementación de la función de distribución acumulativa, que devuelve el número de valores en attribute en threshold o menos.

Sólo se permite un umbral. Attribute puede ser un atributo numérico o un atributo de métrica de distribución. Se aceptan tipos mixtos en una consulta.

Para un tipo numérico, devuelve 1 si el atributo es menor o igual que el umbral; de lo contrario, devuelve 0. Para una distribución, devuelve el recuento en el conjunto de datos representado por la distribución. Para todos los demás tipos, devuelve 0.

FROM PageView SELECT sum(getCdfCount(firstPaint, 1.0))

Utilice if() para realizar operaciones de flujo de control if-then-else a lo largo de una consulta.

if() toma 3 argumentos:

• condition - una expresión que puede evaluar como true o false

• trueValue - este valor se devuelve si la expresión booleana es true

• falseValue - este valor opcional se devuelve si la expresión booleana es false, o si no se proporciona, se devuelve NULL

  Uso básico

  FROM Log
  SELECT count(*)
  FACET if(level_name = 'ERROR', 'ERROR', 'NOT_ERROR')

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  Usar con AND y OR

  FROM Log
  SELECT count(*)
  FACET if(level_name = 'INFO' OR level_name = 'WARNING', 'NOT_ERROR', 'ERROR')

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  Anidado If()

  Utilice una función if() anidada para agregar lógica condicional adicional.

  FROM Transaction SELECT count(*)
    FACET if(appName LIKE '%java%', 'Java',
    if(appName LIKE '%kafka%', 'Kafka', 'Other'))

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Utilice la función de análisis JSON, jparse(), para analizar un valor de cadena y producir un mapa/lista de valores (o estructuras anidadas) que se pueden manejar como cualquier otro tipo de valor de primera clase en NRQL.

jparse() toma dos argumentos:

• attribute - Un valor de cadena JSON.

• path - Un valor de cadena opcional que se emplea para hacer referencia directa a una parte particular del JSON dentro del parámetro attribute . Consulte la sección Referencia de sintaxis de ruta de análisis JSON a continuación.

  La función jparse() sigue el formato RFC 8259 para analizar valores JSON. Cuando la función jparse() se utiliza sin el parámetro path , devolverá el valor JSON deserializado.

  Puede usar corchetes para extraer valores individuales de un resultado jparse() a través de una clave/índice y asignar claves JSON directamente al atributo usando la cláusula WITH .

  Hacer referencia a una clave/índice usando la sintaxis de corchetes

  Referencing a key

  La siguiente consulta hace referencia a la clave userNames dentro del atributo jsonString y devolverá ['abc', 'xyz'].

  WITH '{"userNames": ["abc", "xyz"]}' AS jsonString SELECT jparse(jsonString)[userNames]

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  Referencing an index

  La siguiente consulta hace referencia al índice 0 dentro del atributo jsonString y devolverá 'abc'.

  WITH '["abc", "xyz"]' AS jsonString SELECT jparse(jsonString)[0]

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  Mapeo claves JSON para atributo

  La siguiente consulta utiliza jparse() en la cláusula WITH para asignar las claves JSON userName y id a variables NRQL para que puedan usarse en el resto de la consulta.

  WITH '{"userName": "test", "unused": null, "id": 100}' AS jsonString, jparse(jsonString) AS (userName, id) SELECT userName, id

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  Para analizar valores específicos de la cadena JSON, puede utilizar el parámetro path .

  Referencia de sintaxis de ruta de análisis JSON

  Es común que los datos JSON estén anidados en varias capas en formas no triviales. La sintaxis de la ruta le permite hacer referencia directamente a una parte particular de los datos JSON.

  Datos de ejemplo:

  {
    "valueA": "test",
    "valueB": {
      "nestedValue1": [1, 2, 3],
      "nestedValue2": 100
    },
    "valueC": [
      { "id": 1, "label": "A", "other": 7 },
      { "id": 2, "label": "B", "other": 9 },
      { "id": 3, "label": "C", "other": 13 }
    ]
  }

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  Ejemplos de sintaxis de ruta utilizando los datos anteriores:

  Path Syntax Example	Result Description	Result
  valueA	Devuelve el valor en la clave	"test"
  ["valueA"]	Devuelve el valor en la clave	"test"
  [valueA, valueC]	Devuelve la lista de valor principal	["test", [{"id": 1…}, {"id": 2…}], {"id": 3…}]]
  valueB.nestedValue2	Devuelve el valor en la clave	100
  valueC[0]	Devuelve el valor de la lista en el índice 0	{"id": 1…}
  valueC[0,2]	Devuelve los valores de la lista en el índice 0 y 2	[{"id": 1…}, {"id": 3…}]
  valueC[0:2]	Devuelve el rango de valores de la lista desde el primer índice al segundo, excluyendo el valor en el segundo índice. En este caso, se devuelven los valores de la lista en el índice 0 y 1 .	[{"id": 1…}, {"id": 2…}]
  valueC[:2]	Devuelve el rango de valores de la lista desde el principio hasta el segundo índice, excluyendo el valor en el segundo índice. En este caso, se devuelven los valores de la lista en el índice 0 y 1 .	[{"id": 1…}, {"id": 2…}]
  valueC[:-2]	Devuelve todos los valores de la lista excepto el último n, donde n es un número negativo luego de los dos puntos (es decir, [:-n]). En este caso, se devolverá el valor de la lista en el índice 0 .	[{"id": 1…}]
  valueC[1:]	Devuelve el rango de valores de la lista desde el índice especificado hasta el final de la lista. En este caso, se devuelven los valores de la lista en el índice 1 y 2 .	[{"id": 2…}, {"id": 3…}]
  valueC[-1:]	Devuelve los últimos n valores de la lista, donde n es un número negativo antes de los dos puntos (por ejemplo, [-n:]). En este caso se devolverá el valor de la lista en el índice 2 .	[{"id": 3…}]
  valueC[*]	Devuelve todos los valores de la lista	[{"id": 1…}, {"id": 2…}, {"id": 3…}]
  valueC[*].id	Devuelve el valor principal especificado de todos los afiliados a la lista. En este caso, el valor principal es id .	[1, 2, 3]
  valueC[*]["label", "other"]	Devuelve las claves especificadas de todos los afiliados a la lista. En este caso, el valor principal es label y other .	[["A", 7],…]

  Ejemplos:

  Ejemplo básico

  La siguiente consulta analiza la cadena JSON dentro del atributo jsonString .

  WITH '{"user": {"name": "John", "id": 5}}' AS jsonString SELECT jparse(jsonString)

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  Esta consulta devolverá la cadena JSON deserializada:

  { "user": { "name": "John", "id": 5 } }

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  Analizar un valor específico de un mensaje de log

  Un problema común es tener datos ricos y estructurados escondidos dentro de un mensaje de registro. Puede aprovechar aparse() y jparse() para eliminar el ruido y encontrar valores específicos.

  La siguiente consulta:

  1. Llama a aparse() para extraer datos JSON del atributo logMessage

  2. Analiza el campo user.name de los datos JSON extraídos utilizando jparse() y el parámetro de ruta user.name .

     WITH '1693242121842: value=\'{"user": {"name": "John", "id": 5}}\', useless=stuff' AS logMessage, aparse(logMessage, '%: value=\'*\'%') AS jsonString SELECT jparse(jsonString, 'user.name')

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  Analizar múltiples valores anidados de una cadena JSON

  La siguiente consulta analiza cada campo id de la lista de objetos dentro del atributo jsonString y genera estos valores como una matriz.

  WITH '{"users": [{"name": "A", "id": 5}, {"name": "B", "id": 10}]}' AS jsonString, jparse(jsonString, 'users[*].id') AS ids SELECT ids

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  La consulta anterior devolverá [5, 10].

  Funciones relacionadas: mapKeys(), mapValues()