Utilice funciones NRQL avanzadas

La desviación estándar mide la cantidad de variación o dispersión dentro de un conjunto de valores. Utiliza una escala que va desde bajo (valores cercanos a la media) hasta alto (valores alejados de la media). La función stddev()le permite mirar entre líneas de promedios y comprender los valores informados en un nivel más profundo. En este ejemplo, se compara la desviación estándar del tiempo de respuesta de la transacción ("duración") del último día con el día anterior.

SELECT stddev(duration) 
FROM Transaction 
SINCE 24 hours ago 
COMPARE WITH 24 hours ago 
TIMESERIES

La función stdvar() funciona de manera similar a stddev() pero devuelve la varianza estándar para el atributo numérico.

En una lección anterior, aprendió a agrupar datos en una configuración específica de depósitos usando FACET cases(). También puede agrupar datos según un atributo específico automáticamente usando FACET buckets(). Esta función simplifica la agrupación de datos para cualquier función de agregación y toma tres argumentos:

buckets(attribute, ceiling, number-of-buckets).

• El atributo por el que desea agrupar.

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

• El número total de cubos que necesitas.

  En la consulta de ejemplo, utiliza NRQL para encontrar la duración promedio de una transacción completa. Pero ese desempeño se agrupa en transacciones que realizan volúmenes específicos de llamadas de base de datos. Por lo tanto, especifica el atributo del depósito como databaseCallCount, establece el límite en 400 llamadas y lo agrupa en 10 depósitos. Esto da como resultado el rendimiento de transacciones realizando 0-40, 40-80, 80-120, 120-160, 160-200, 200-240, 240-280, 280-320, 320-360 y >360 base de datos. Llamadas. 10 cubos transparentes divididos uniformemente hasta el techo.

  SELECT average(duration) 
  FROM Transaction 
  SINCE 12 hours ago 
  FACET buckets(databaseCallCount, 400, 10)

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NRQL tiene muchas funciones matemáticas que manipulan valores de alguna manera. En este ejemplo, verá algunos demostrados simultáneamente.

La función abs(n) devuelve el valor absoluto de n: para n valores no negativos devuelve "n" y para n valores negativos devuelve el número positivo "n". Por ejemplo, abs(2) = 2 y abs(-4) = 4.

También puede redondear números decimales a enteros usando floor(), ceil() y round(). floor() devuelve el número entero completo más cercano redondeando hacia abajo y ceil() hace lo contrario redondeando hacia arriba. round() es bidireccional y se redondea hacia arriba o hacia abajo al entero completo más cercano.

SELECT abs(duration), round(duration), ceil(duration), floor(duration) 
FROM Transaction 
SINCE 1 day ago

Puede utilizar la sujeción de un atributo para imponer un límite superior o inferior a su valor. Esto es útil para cosas como garantizar que el valor atípico extremo no sesgue la escala de un gráfico de serie temporal. clamp_max(duration, 10) devuelve la duración, a menos que supere 10, en cuyo caso devuelve 10. En pocas palabras, cualquier valor mayor que 10 sigue siendo igual a 10. clamp_min(duration,1) hace lo inverso; si alguna duración es inferior a 1, se informa como igual a 1.

SELECT clamp_max(average(duration), 10), clamp_min(average(duration), 1) 
FROM Transaction 
SINCE 1 day ago 
TIMESERIES

Ahora puede pasar a las matemáticas avanzadas que a muchos les resulta difícil utilizar. Como antes, podemos mostrarle todas estas funciones en una única consulta de ejemplo.

La función pow() eleva el primer argumento a la potencia del segundo argumento. En este ejemplo, eleva la duración a la potencia de 2. Si necesita la raíz cuadrada de un valor, la función sqrt() puede proporcionársela rápidamente. Y la función exp() calcula la función exponencial natural de su argumento.

Finalmente, NRQL también ofrece logaritmos adaptados a una serie de funciones similares:

• ln(n) calcular el logaritmo natural: el logaritmo en base e.

• log2(n) calcular el logaritmo en base 2.

• log10(n) calcular el logaritmo en base 10.

• log(n, b) le permite calcular logaritmos con una base arbitraria b.

  SELECT pow(duration, 2), sqrt(duration), exp(duration), ln(duration), log2(duration) 
  FROM Transaction 
  SINCE 1 day ago

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Digamos que desea una lista de todos los tipos de eventos que actualmente se reportan a su cuenta New Relic. La sintaxis SHOW EVENT TYPES devuelve una lista de todos los tipos de eventos informados en un período determinado. Es una de las raras excepciones en las que una consulta NRQL no necesita SELECT y FROM. Puede utilizar esta funcionalidad para cosas como confirmar la existencia de datos de eventos personalizados.

SHOW EVENT TYPES 
SINCE 1 week ago

Es posible que necesites saber qué atributo tienes disponible para un tipo de evento determinado. La función keyset() proporciona una lista de todos los atributos para un tipo de evento, agrupados por tipo de atributo. Solo obtendrás atributos que contengan valores dentro del período de tiempo proporcionado, que puedes usar para explorar tus datos. También puede usarlo en automatización, para cosas como garantizar que los datos de los clientes informen correctamente.

SELECT keyset() 
FROM Transaction 
SINCE 1 week ago

Es posible que en ocasiones desees filtrar datos con coincidencias de patrones más complejas que las que LIKE puede proporcionar. Con la cláusula RLIKE , puede filtrar con expresiones regulares para coincidencias más complicadas.

En cualquier escenario en el que pueda usar LIKE, tiene la opción de usar RLIKE en lugar de proporcionar la expresión regular correspondiente entre comillas. En este ejemplo, hay una lista de todos los nombres de host que terminan en números pares o consonantes.

SELECT uniques(host) 
FROM Transaction 
WHERE host 
RLIKE '^.*[02468bcdfghjklmnpqrstvwxyz]'

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También puedes hacer combinaciones simples. Por ejemplo, si desea hacer coincidir un valor que comienza con una letra o palabra determinada.

SELECT count(*) 
FROM Transaction 
WHERE name 
RLIKE 'W.*|O.*' 
FACET name

El motor de expresiones regulares utiliza la sintaxis RE2. Si necesita eliminar caracteres, es posible que necesite utilizar secuencias de escape de doble barra invertida. (p.ej \).

Recuerde que RLIKE tiene inherentemente más complejidad y menos rendimiento que LIKE. Úselo únicamente cuando LIKE y otras funciones de filtrado no se ajusten a sus necesidades.

Ejemplo 1: API de llamadas máximas durante la última hora

Primero, puede contar la cantidad de llamadas API por minuto durante la última hora. Esto devuelve 60 puntos de datos en un gráfico:

SELECT count(*) AS apicalls
FROM Transaction 
TIMESERIES 1 MINUTE

Ahora, para encontrar el valor máximo informado durante ese período, encierre la consulta entre paréntesis y use SELECT ... FROM de esta manera: SELECT z FROM (SELECT x AS z FROM y)

SELECT max(apicalls) 
FROM ( SELECT count(*) AS apicalls FROM Public_APICall TIMESERIES 1 minute )

Ejemplo 2: servidores con alta carga de CPU

Este ejemplo utiliza datos de New Relic Infrastructure. A veces, solo desea ver los hosts cuya CPU, en promedio, superó un cierto porcentaje. Si solicita a NRQL el average(cpuPercent), obtendrá una lista de hosts con el porcentaje de CPU promedio más alto. Pero no puede simplemente agregar un WHERE cpuPercent > 90 para limitar esto solo a hosts que se ejecutan al 90 % o más, porque esto eliminaría los datos antes de calcular el promedio.

¡Pero puedes resolver esto con agregación anidada! Al solicitar average(cpuPercent) en la subconsulta, obtienes la lista de hosts y su CPU promedio. Ahora, en la consulta externa, puede filtrar solo los resultados que fueron > x%. (Consejo: es posible que deba ajustar el umbral de esta consulta para que funcione con la CPU de sus hosts. Lo hemos establecido en 20% aquí.)

SELECT hostname, cpu 
FROM (SELECT average(cpuPercent) AS cpu FROM SystemSample FACET hostname) 
WHERE cpu > 20

Ejemplo 3: rebotes de sesión

La gente a menudo se pregunta cómo calcular la tasa de rebote en el monitoreo frontend. Esto se refiere a sesiones que ven una sola página y "rebotan" antes de visitar más páginas. Con la agregación anidada, puedes lograr esto fácilmente. Nuestra consulta interna cuenta los PageViews, agrupándolos por sesión. El conjunto de resultados pasado a la consulta externa enumera todas las sesiones y cuántas páginas vio cada una. Luego, la consulta externa calcula el porcentaje de sesiones con un recuento de 1 (esto indica una "sesión rebotada", porque solo vieron una página).

SELECT percentage(count(*), WHERE sessionLength = 1) 
FROM (SELECT count(*) AS sessionLength FROM PageView FACET session)

En esta lección, aprendió cómo puede utilizar una consulta como FROM de otra consulta para responder preguntas más complicadas. Sólo queda una última cosa que aprender: ¡cómo utilizar subconsultas!

Condiciones numéricas

Puede utilizar cualquier consulta que devuelva un único valor numérico en condiciones numéricas. Este ejemplo utiliza una subconsulta en la cláusula WHERE que devuelve el valor del percentil 97 de la duración de la llamada API y luego devuelve el nombre y la duración de aquellas llamadas mayores que ese valor.

SELECT http.url, duration 
FROM Public_APICall 
WHERE duration > (SELECT percentile(duration,97) FROM Public_APICall)

IN condiciones

Cuando tenga varios valores que regresan de una subconsulta, use una condición IN para que la consulta principal se compare con cada valor. En el ejemplo, el atributo entity.guid proporciona datos para cada entidad única que tiene un error de transacción, y esto coincide con el valor entity.guid de las transacciones para determinar la duración promedio de las entidades con errores.

SELECT average(duration) 
FROM Transaction 
WHERE entity.guid 
IN (SELECT uniques(entity.guid) FROM TransactionError) 
FACET appName 
TIMESERIES

Subconsultas en la declaración SELECT

Puede utilizar los resultados de la subconsulta en cálculos con una declaración SELECT y puede especificar un rango de tiempo diferente al de la consulta externa. Este ejemplo calcula el delta entre la duración promedio actual y la de los últimos 7 días.

SELECT average(duration) - (SELECT average(duration) FROM Public_APICall SINCE 7 days ago) 
FROM Public_APICall 
TIMESERIES

Las subconsultas son una herramienta poderosa para la exploración de datos, que permite realizar consultas más sofisticadas entre diferentes fuentes de datos y rangos de tiempo.