バケットを使用してデータをセグメント化する

NRQLを使用すると、 buckets関数を使用して特定の範囲をカバーするバケットにクエリ結果を分割できます。

FACET buckets() 関数を使用すると、ヒストグラムや度数分布の作成など、指定した範囲に基づいてデータをバケットにグループ化および分類できます。 count() や sum() などの集計関数と組み合わせて使用すると、さまざまな範囲にわたるデータの分布を分析できます。

以下にいくつかの使用例を示します。

• 応答タイムの分析: FACET buckets()を使用して応答タイムを範囲 (たとえば、0 ～ 100 ミリ秒、100 ～ 200 ミリ秒、200 ～ 300 ミリ秒) にグループ化し、各範囲内のカウントまたは平均応答時間を計算できます。 これにより、応答タイムの分布を理解し、パフォーマンスの問題を特定できます。
• リクエスト サイズの調査: リクエスト サイズにFACET buckets()を使用すると、リクエストのサイズをさまざまなバケット (0 ～ 1 KB、1 ～ 5 KB、5 ～ 10 KB など) に分類し、各バケットに含まれるリクエストの頻度を分析できます。 これは、パターンを特定し、リソース割り当てを最適化するのに役立ちます。
• エラー率を監視: エラー コードまたはエラー率にFACET buckets()を使用して、それらを特定の範囲にグループ化できます。 たとえば、さまざまな HTTP エラー コード (400、500 など) やエラー率の範囲 (0 ～ 1%、1 ～ 5% など) に応じたバケットを作成できます。 これにより、エラーの分布を追跡し、注意が必要な領域を特定できます。
• ユーザー エンゲージメントの追跡: セッション期間やページビューなど、ユーザー エンゲージメントに関連するメトリクスがある場合は、 FACET buckets()を使用してそれらを時間間隔にグループ化できます。 これにより、さまざまな時間範囲にわたってユーザーがアプリケーションまたは Web サイトにどのように関与しているかを分析できます。

バケット化されたNRQLクエリの作成

バケット化された結果を返すには、NRQL クエリでFACET buckets()句を使用します。 バケット化されたクエリは次の構造になっています。

SELECT FUNCTION(ATTRIBUTE) 
    FROM DATA_TYPE 
    FACET buckets(ATTRIBUTE, CEILING_VALUE, NUMBER_OF_BUCKETS)

New Relic データベースに数値として保存されている任意の属性で、バケット化された NRQL クエリを使用できます。

バケットクエリの例

バケット クエリを作成するには、次の手順を実行します。

1. 属性のSELECTステートメントで NRQL ステートメントを作成します。たとえば、 SELECT average(duration)です。
2. buckets()をファセットとするFACET句を追加します。 たとえば、 buckets(duration, 40, 10) 。 SELECTステートメントの属性とは異なる属性をバケット化することもできます。 たとえば、データベース呼び出しの平均時間を表示するには: buckets(databaseCallCount, 40, 10) 。

次のクエリは、10 個のバケットにわたる特定のページ パスの平均継続時間を計算します (上限は 40)。 上限の 40 を超える値はすべて、最後のバケット>=36.0にグループ化されます。

SELECT average(duration) FROM PageView WHERE pageUrl LIKE 'http://webportal.telco%' SINCE 1 week ago FACET buckets(duration, 40, 10)

このクエリは次の結果を返します。