メトリックのデータ構造

New Relic プラットフォームでは、主にのテレメトリーデータ: メトリクス、イベント、ログ、トレースの 4 種類が報告されます。

このドキュメントは、 Metricデータ型の構造に関する詳細を理解するのに役立ちます。このデータ型は、「ディメンションメトリック」とも呼ばれます。このデータ型の概要については、指標データ型を参照してください。このタイプのデータをクエリする方法については、クエリメトリクスを参照してください。

Metric構造の詳細をよりよく理解することは、New Relic で表示される内容を理解するのに役立ち、データのカスタムクエリとチャートを作成するのに役立ちます。カスタムメトリクスのレポートやカスタムチャートの作成など、高度な New Relic 機能を使用すればするほど、この知識が役に立ちます。

メトリックのタイプ

メトリクスtypeは、より長い時間枠でデータがどのように集計されるかを決定し、分析およびクエリに使用できるフィールドと関数を決定します。

メトリックのタイプ	説明	利用可能なクエリ機能
`count`	イベントの発生回数を測定します。指標が報告されるたびに、カウントを`0`にリセットする必要があります。例には、レポート間隔ごとのキャッシュヒット数や、レポート間隔ごとに作成されたスレッドの数が含まれます。メトリック APIを使用して`count`メトリックタイプをレポートする場合は、 `interval.ms`の値を指定する必要があります。値は正の倍数でなければなりません。一般的には、金額のレートを取りたいものです。 `From Metric select rate(sum(myMetric), 1 minute`）。 . .	sum
`cumulativeCount`	Equivalent to the `count` type described above, but in addition this gives access to cumulative metric fields. For more on this, see Cumulative metrics. 重要 This type is slightly larger than a typical `count`, and therefore can add to data ingest.	sum
`distribution`	数値属性の統計的な分布を追跡します。この指標は再集計可能です。例えば、60分間の1分間のデータポイントを1時間のデータポイントに集約しても、精度は低下しません。このタイプ。パーセンタイルやヒストグラムなどの統計関数や、サマリータイプでサポートされているすべての関数をサポートしています。 percentile関数と同じアルゴリズムを使用。	percentile ヒストグラム分最大 sum count 平均
`gauge`	時間の経過とともに増減する値を表す。ゲージの例としては、温度、CPU使用率、メモリなどがあります。例えば、常に温度がありますが、定期的に温度を測って報告しています。値は、Javaのdoubleの範囲に収まるものでなければなりません。	latest 分最大 sum count 平均
`summary`	事前に集計されたデータ、または集計された離散イベントに関する情報を報告するために使用されます。要約には、 `count` 、 `sum`値、 `min`値、および`max`値が含まれます。`count`値は正でなければなりません。例には、トランザクション数/期間およびキュー数/期間が含まれます。メトリック APIを使用して`summary`メトリックタイプをレポートする場合は、 `interval.ms`の値を指定する必要があります。	分最大 sum count 平均
`uniqueCount`	文字列または数値属性の一意の値の数を追跡します。この指標は再集計可能です。例えば、60分間の1分間のデータポイントを1時間のデータポイントに集約しても、精度は低下しません。このタイプは、 event-to-metrics サービスによってのみ生成されます。	uniqueCount

この機械翻訳は参考用に提供されます。

メトリックのタイプ

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