NRQLリファレンス

SELECT attribute ...

SELECT function(attribute) ...

SELECTは、属性または関数を指定することによって、データ型のどの部分をクエリするかを指定します。その後、カンマ区切りの1つ以上の引数が続きます。各引数では、以下を実行できます。

• ワイルドカードとして*を使用することで、利用可能なすべての属性値を取得。例：SELECT * from Transaction。
• 指定した属性、または カンマ区切りのリストで指定した複数の属性に関連する値を取得。
• 集計関数を選択することで、指定した属性から集計値を取得。
• AS句で、各引数で返された結果にラベル付け。

基本的な数学関数とともにSELECTを使用することもできます。

SELECT average(duration) FROM PageView SINCE 1 week ago

SELECT ...
FROM data type
...

FROM句を使用して、クエリするデータ型を指定します。クエリはFROMまたはSELECTで開始できます。カンマ区切りのリストの複数のデータタイプにまたがる同じ属性の値をマージできます。

SELECT count(*) FROM Transaction SINCE 7 days ago

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

SELECT ...
AS 'label'
...

AS句を使用して、シングルクォート区切りの文字列で属性、集計、ファネル内のステップ、または数学関数の結果にラベルを付けます。このラベルは結果のチャートで使用されます。FACET句が使用されている場合、時系列グラフのAS句のラベルは表示されないことに注意してください。

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
...

COMPARE WITH句を使用すると、2つの異なる時間範囲の値を比較できます。

COMPARE WITH にはSINCEまたはUNTIL文が必要です。COMPARE WITHで指定された時間は、SINCEまたはUNTILで指定した時間に相対します。たとえば、SINCE 1 day ago COMPARE WITH 1 day ago昨日を一昨日と比較します。

COMPARE WITH値の時間範囲は、常にSINCEまたはUNTILで指定されたものと同じになります。たとえば、SINCE 2 hours ago COMPARE WITH 4 hours agoは午後3時〜5時までと午前11時〜午後1時までを比較できます。

COMPARE WITH 結果は、折れ線グラフまたはビルボードで表示できます。

• TIMESERIESを使用すると、COMPARE WITHは比較内容を経時的にマッピングした折れ線グラフを作成します。
• TIMESERIESがない場合、COMPARE WITHは現在値とCOMPARE WITH値からの増減率でビルボードを生成します。

Exampleこのクエリは、過去1週間の95パーセンタイルと1週間前の同じ範囲の比較を表示する折れ線グラフでデータを返します。最初は単一値、次は折れ線グラフです。

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

この句は以下のデータ型で使用できます。

• Transaction

• TransactionError

• APMエージェントAPIで報告されたカスタムイベント

  EXTRAPOLATEの目的は、クエリ結果がシステム内のアクティビティ全体をより厳密に表現できるよう、イベントデータのAPMエージェントサンプリングの影響を数学的に補うことです。

  この句は、APMエージェントが収集サイクルの報告限度をしばしば超過する多くのイベントを報告する際に便利です。その場合、エージェントはイベントのサンプリングを開始します。

  EXTRAPOLATEに対応したNRQLクエリでこれを使用する場合、reported eventsとtotal eventsの比率で、合計未サンプルデータの近似を推定します。この句に未対応であるか、サンプルデータを使用していないNRQLでこれを使用する場合、結果に影響を与えません。

  重要

  EXTRAPOLATEは、（スループットまたはエラー率など）同種データに対して最も有用である点に注意してください。（uniqueCount()またはuniques()など）特徴的なものの数を外挿する際には有効ではありません。

  この句は、以下のいずれかの集計関数を使用するNRQLクエリでのみ機能します。

• apdex

• average

• count

• histogram

• sum

• percentage （引数として取る関数がEXTRAPOLATEに対応している場合）

• rate （引数として取る関数がEXTRAPOLATEに対応している場合）

• stddev

  スループットの推定の例

  interestingApplicationという名前のサービスの推定スループットを示すクエリ。

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

  コピー

  時系列としてのスループットの推定の例

  トランザクション名ごとに、時系列として表示するinterestingApplicationという名前のサービスの推定スループットを示すクエリ。

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

  コピー

SELECT ...
FACET attribute
...

FACETを使用すると、結果を属性値で分割してグループ化できます。たとえば、PageViewデータでdeviceType別にFACETを行い、トラフィックの何割が携帯電話、タブレット、およびデスクトップデバイスから発生しているかを把握することができます。

LIMIT句を使用して、表示するファセットの数を指定します（デフォルトは10）。より複雑なグループ化に関しては、FACET CASESを使用します。FACET句は、カンマで区切られた最大5つの属性をサポートします。

ファセットは、SELECT句で指定した最初のフィールドの降順で並べ替えられます。5,000件以上のユニーク値を持つ属性をファセットに指定した場合、ファセット値のサブセットを選択し、それらをクエリタイプに従って並べ替えます。時系列グラフがデータを返さない場合（NRQLが一致するデータがない、無効なNRQLなど）、 FROM句の最初のテーブルに一致するラベルを持つ平坦な線のみが表示されることに注意してください。

min()、max()、percentile()、average()、またはcount()を選択すると、FACETはこれらの関数を使用してファセットの選択方法とソート方法を決定します。その他の関数を選択すると、FACETはファセット対象の属性の発生頻度に基づいて、ファセットの選択方法とソート方法を決定します。

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

FACET ... AS句では、クエリでASキーワードを使用してファセットに名前を付けます。この句は、結果のファセットに明確な名前または簡略化された名前を追加するのに役立ちます。ネスト構造の集計クエリで、ファセットの名前を変更するためにも使用できます。

FACET ... AS クエリでは、結果のファセット名が変更されますが（たとえば、テーブルのヘッダーとして表示される場合）、実際のファセット名自体は変更されません。

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

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

FACETで可能な条件よりも複雑な条件でデータを分類するには、 FACET CASESを使用します。複数の条件はカンマ,で区切ります。 たとえば、PageViewデータをクエリして、1秒未満、1秒から10秒、10秒を上回るといったカテゴリにFACET CASESを行うことができます。ケース内の複数の属性を組み合わせ、ASセレクタでケースにラベルを付けることができます。データポイントは、最大で1つのファセットケースに追加されます。つまり、一致する最初のファセットになります。

また、属性とともに時間関数を使用することもできます。また、OR演算子を使用して、指定したどのケースにも一致しないファセット結果を表示することもできます。

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

NRQLでは、デフォルトはSELECT句の最初の集計で、クエリ内のファセットの選択をガイドします。FACET ... ORDER BYでは、ORDER BY修飾子で集計関数を追加し、ファセットの選択方法を指定することで、このデフォルト動作をオーバーライドできます。具体的には、LIMIT句によって制限される前に、最終結果に含めるファセットの優先度をオーバーライドします。この句はクエリには使用できますが、アラートやストリーミングには使用できません。

この例では、FACET ... ORDER BYを使用してアプリトランザクションの平均期間を見つける方法を示し、応答サイズが最大のアプリによる上位10（デフォルトの制限）の最大期間を示しています。この場合、FACET ... ORDER BYが使用されていない場合、クエリ結果には、アプリの選択とは関係のない応答サイズで、期間が最も長い上位10件が代わりに表示されます。

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

FACET ... ORDER BY句を使用する場合、ASC修飾子とDESC修飾子を追加して、並べ替え順序を変更することはできません。デフォルトでは、この句はDESCを使用します。

JOIN句を使用して、1つのイベントタイプのデータを共通の属性またはキーに基づくサブクエリの結果と結合します。

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

サブクエリ結合には、簡単なルールがいくつかあります。

• JOIN句は、常にFROM句の直後に置く必要があります。
• 結合タイプ（INNERまたはLEFT）の接頭辞はオプションです。省略した場合、結合タイプはデフォルトでINNERになります。
• サブクエリを含む括弧は、JOINの直後に置く必要があります。
• ON句はサブクエリの直後に置く必要があります。

考慮すべき制限事項：

• 結合されたサブクエリのデフォルトのLIMITは10で、最大LIMITは5,000です。外部クエリのLIMITは内部クエリに影響を及ぼしません。
• 結合サブクエリでのTIMESERIESの使用はサポートされていません。外部クエリでTIMESERIESを使用する場合、結合されたサブクエリはクエリの全期間に単一の結果を提供することに注意してください。
• すべてのサブクエリと同様に、結合されたサブクエリはアラート条件では使用できません。
• SELECT *は親クエリではサポートされていますが、結合されたサブクエリではサポートされていません。
• 結合のカーディナリティは1:100に制限されています。つまり、1つの結合キーはサブクエリ結果の100行以上にマップできません。

JOIN句の詳細については、NRQLサブクエリ結合チュートリアルを参照してください。

INNER JOIN ファセットサブクエリの使用

このクエリは、PageViewイベントタイプのbrowserTransactionNameによってファセットされたイベント数を検索し、次にPageActionイベントタイプのcurrentUrlによってファセットされたイベント数を検索します。これにより、共通のsession属性値に基づいて2つのイベントタイプが結合されます。

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

コピー

LEFT JOIN ファセットサブクエリの使用

この例では、ファセットINNER JOINの例と同じデータをクエリしますが、LEFT JOINクエリとして、結果にはPageActionサブクエリの結果に一致するsession値を持たない項目がPageViewテーブルに含まれます。

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

コピー

INNER JOIN 非集計サブクエリの使用

ここでは、非集計の行単位サブクエリを実行します。外部クエリでは、PageActionイベントタイプのcurrentUrlによってファセットされたイベント数を検索し、次にPageViewイベントタイプのbrowserTransactionNamedによってファセットされたイベント数を検索します。これにより、共通のsession属性値に基づいて2つのイベントタイプが結合されます。

session値34d5ce6acf4c60beには、サブクエリのPageViewイベントタイプからの2つのbrowserTransactionName値があり、結果に行が追加されます。

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

コピー

SELECT ...
LIMIT count
...

LIMIT句を使用して、FACETクエリで返されるファセット値の最大数、またはSELECT *クエリで返される項目の最大数を制御します。この句は、単一の整数値を引数に取ります。LIMIT句が指定されない、または値が提供されない場合、リミットのデフォルト設定は、FACETクエリの場合は10、SELECT *クエリの場合は100となります。

LIMIT句で許容される最大値は5,000です。クエリでは、特定の値の代わりにLIMIT MAX句を使用できます。これにより、デフォルトで現在の最大値が自動設定されます。これを使用すると、将来的に変更される場合でも、常に最大数の結果を投稿できます。クエリの動作を変更しないようにするには、LIMIT MAXを使用する代わりに明示的な値を指定します。

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

SELECT ...
LIMIT count OFFSET count
...

OFFSET句とLIMIT句を使用して、SELECT *またはSELECT columnクエリによって返される行の一部を制御します。LIMIT句と同様に、OFFSETは引数として単一の整数値を取ります。OFFSETは、クエリで選択された行が返される前に、スキップされる行数を設定します。これはLIMITによって制約されます。

OFFSET 行はスキップされ、直近のレコードから開始されます。

たとえば、クエリSELECT interestingValue FROM Minute_Report LIMIT 5 OFFSET 1は、最新の値を除き、Minute_Reportから最後の5つの値を返します。

ORDER BY句を使用すると、行でイベント属性を選択するクエリで結果を並べ替える方法を指定できます。

このクエリは、2つの特定のトランザクション属性を期間別に並べ替えます。

FROM Transaction SELECT appName, duration ORDER BY duration

デフォルトの並べ替え順序は昇順ですが、ASCまたはDESCの修飾子を追加することで変更できます。

このクエリは、すべてのトランザクション属性を期間別の降順に並べ替えます。

FROM Transaction SELECT * ORDER BY duration DESC

SHOW EVENT TYPES...

SHOW EVENT TYPES は、特定の時間範囲内にアカウントに存在するすべてのデータ型のリストを返します。これは、SELECTの代わりにクエリの最初の句として使用されます。

SHOW EVENT TYPES SINCE 1 day ago

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

default値は1 hour agoです。

SINCE句を使用して、返されたデータに対する時間範囲の包括的な開始を定義します。タイムゾーンは結果ではなく、クエリに対して指定できます。NRQLの結果はシステム時間に基づきます。

NRQLを使用する場合、UTCタイムスタンプ、相対時間、またはDateTime文字列を設定できます。時間の指定を参照してください。

以下も参照してください。

• クエリの時間範囲の設定
• UNTIL

SLIDE BY句は、スライディングウィンドウと呼ばれる機能をサポートしています。スライディングウィンドウを使用すると、SLIDE BYデータは、互いに重複する時間の「ウィンドウ」に収集されます。これらのウィンドウは、移動集計（移動平均など）が狭い時間枠からの集計よりも重要である場合に、変動の多い折れ線グラフを滑らかにするのに役立ちます。

SLIDE BYを使用するには、TIMESERIES句の後のクエリにこの句を配置します。たとえば、このクエリは1分のSLIDE BY間隔で5分間のウィンドウにデータをプルします。つまり、各ウィンドウは5分間続きますが、ウィンドウ1は0分後に開始し、ウィンドウ2は1分後に開始し、ウィンドウ3は2分後に開始します。

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

SLIDE BYをいつ、どのように使用できるかについての詳細は、スライディングウィンドウを使用してよりスムーズなグラフを作成するを参照してください。または、この短いビデオをご覧ください（約3分20秒）。

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
...

TIMESERIES句を使用して、指定期間単位の時系列としてデータを返します。TIMESERIESは特定のチャートを表示するために使用されるため、デフォルト値はありません。

時間範囲を指定するには、integer unitsを使用します。例：

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

TIMESERIES 以下の例に示すように、MAX、AUTO、SLIDE BYなどの引数と組み合わせると、クエリ結果をさらに調整できます。

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
...

UNTIL句を使用して、クエリする時間範囲の終了を定義します。この値は排他的です。つまり、時間範囲は指定された瞬間までになりますが、その瞬間は含まれません。

default値はNOWです。 UNTILは、デフォルト以外の終了点を指定するためのみに使用してください。

以下も参照してください。

• クエリの時間範囲の設定
• SINCE

WHERE句を使用して、結果をフィルタリングします。NRQLは、句で指定する条件を満たす結果を返します。

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

• 複数の条件を指定する場合は、条件を演算子ANDまたはORで区切ります。

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

メトリックデータのクエリに関する情報については、メトリクスのクエリを行うを参照してください。

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

WITH ... AS句を使用してNRQL環境変数を定義し、クエリ内のどこでも参照できる環境変数として値を格納します。いくつかのルールとヒント：

• WITH ... AS句は、FROM/SELECT句の前、間、直後に実行できます。
• 環境変数として設定できるのは、行単位の関数（capture()など）のみです。集計関数（average()など）はサポートされていません。
• WITHは1つしか使用できませんが、コンマで区切られている限り、複数のNRQL環境変数を使用できます。
• 定義されたNRQL環境変数が既存の属性と同じ名前を使用する場合、環境変数が優先されます。
• 環境変数名に%記号を含めることはできません。

以下にいくつかクエリを示します。

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)
...

WITH TIMEZONE句を使用すると、タイムゾーンが未指定のクエリ内で日付や時刻のタイムゾーンを選択できます。

日時にタイムゾーンを指定せずにWITH TIMEZONE句を含めると、since句とuntil句は指定されたタイムゾーンを保持します。

WITH TIMEZONE句を含めなくても、日時文字列にタイムゾーンを含めると、日時文字列のタイムゾーンが保持されます。

たとえば、クエリ句SINCE Monday UNTIL Tuesday WITH TIMEZONE 'America/New_York'は、米国/ニューヨーク時間の月曜日の午前0時から、米国/ニューヨーク時間の火曜日の午前0時までに記録されたデータを返します。

クエリのタイムスパン句の例をいくつか紹介します。

• WITH TIMEZONE句を使用した日時文字列にタイムゾーンがありません。

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

  コピー

  これは、"beginTime": "2022-05-19T07:00:00Z"と"endTime": "2022-05-19T19:00:00Z"として解決されます。

• WITH TIMEZONE句を使用しない日時文字列のタイムゾーン：

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

  コピー

  これは、"beginTime": "2022-05-19T00:00:00Z"と"endTime": "2022-05-19T17:00:00Z"として解決されます。

• 夏時間の-0700である米国/ロサンゼルスというWITH TIMEZONE句を使用した、日時文字列のタイムゾーン：

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

  コピー

  これは、"beginTime": "2022-05-19T07:00:00Z"と"endTime": "2022-05-19T19:00:00Z"として解決されます。

利用可能なゾーンIDのリストを参照してください。

詳細な情報と例については、ダッシュボードとチャートで時間範囲を設定するを参照してください。

aggregationendtime()関数を使用して、関連集計の時刻を返します。より具体的には、aggregationendtime()関数は、指定した集計の、集計期間終了のタイムスタンプを提供します。たとえば、時系列クエリでは、1時間分のデータを含むデータポイントの場合、関数はその時間の終わりのタイムスタンプを返します。

apdex関数を使用して、単一のトランザクションまたはすべてのトランザクションのApdexスコアを返します。デフォルトのApdexスコアは0.5秒です。属性には、durationまたはbackendDurationなどのレスポンスタイムに基づく任意の属性を指定できます。t:引数は、選択した属性と同じ時間単位でApdex T閾値を定義します。たとえば、属性が秒単位で測定される場合、tが秒単位の閾値になります。

apdex()関数が返すApdexスコアは、実行時間のみに基づくものです。APMエラーは考慮していません。もしトランザクションにエラーが含まれていても、それがApdex T以下で完了する場合、そのトランザクションはapdex ()関数によって満足と評価されます。

特定の顧客の Apdexを取得する

定義済みカスタム属性がある場合は、それらの属性に基づいて絞り込むことができます。たとえば、特に重要な顧客のApdexを監視することができます。

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

コピー

特定のトランザクションのApdexを取得する

name属性を使用して特定のトランザクションのスコア、またはnameを省略して総合的なApdexを返します。このクエリは、直近1時間のController/notes/indexトランザクションのApdexスコアを返します。

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

コピー

アプリ全体のApdexを取得する

このクエリの例では、直近3週間のアプリケーション全体のApdexを返します。

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

コピー

average()関数を使用して、属性の平均値を返します。引数として単一の属性名を取得します。属性の値が数字でない場合、集計の際に無視されます。クエリの条件に合うデータが見つからない場合、またはクエリにより数値が返されない場合は、null値を返します。

bucketPercentile()関数は、Prometheusのhistogram_quantile関数のNRQL版です。次元メトリックデータとともに使用します。分位数の代わりにNew Relicパーセンタイルを返します。これは分位数*100です。

bucketPercentile()関数を使用して、Prometheus形式のヒストグラムデータから分位数を計算します。

バケット名を引数として取得し、バケットの境界とともにパーセンタイルをレポートします。

SELECT bucketPercentile(duration_bucket) FROM Metric SINCE 1 day ago

オプションで、引数としてパーセンタイル指定を追加できます。

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

複数のメトリックスを使用してPrometheusヒストグラムデータを構成しているため、関連する<basename>に関して特定のPrometheusメトリックスのクエリを行う必要があります。

たとえば、<basename> prometheus_http_request_duration_secondsが、NRQLを使用してPrometheusヒストグラムからパーセンタイルを計算するには、bucketPercentile(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket, 50)を使用します。_bucketがサフィックスとして<basename>の最後に追加されていることに注意してください。

詳細については、Prometheus.ioドキュメントを参照してください。

cardinality()関数を使用して、メトリック上のすべてのディメンション（属性）の組み合わせの数を取得します。

次の3つの引数を取りますが、すべてオプションです。

• メトリック名：ある場合は、cardinality()は指定したメトリックのみを計算します。
• インクルード：ある場合、Includeリストは濃度計算をこの属性に制限します。
• エクスクルード：ある場合、Excludeリストによりこの属性は濃度計算で無視されます。

cdfPercentage() は累積分布関数の実装であり、attribute値のパーセンテージ（値が1以下またはthresholdsを超える）を返します。

cdfPercentage() attribute引数に基づいて集計され、数値属性または分布メトリクス属性のいずれかになります。1つのクエリ内の混合型が受け入れられます。他の型（文字列など）は無視されます。最大10個の閾値を指定できます。

FROM PageView SELECT cdfPercentage(firstPaint, 0.5, 1.0)

count()関数を使用して、使用可能レコード数を返します。これは単一の引数を受け入れます (*、属性、または定数値のいずれか)。現在、一般的なSQL動作に従い、その引数に対する値を持つすべてのレコードを計上します。

count(*)は特定の属性を示すものではないため、結果はデフォルトの「humanize」形式でフォーマットされます。

derivative() は、所定のデータセットの変化率を検索します。線形最小二乗回帰を使用して変化率を計算し、微分係数を近似します。この計算では複数のデータポイントの比較が必要であるため、評価範囲にデータポイントが1つしかない場合、解が求められず、結果はnull値になります。

time intervalは、変化率を計算する期間です。たとえば、derivative(attributeName, 1 minute)は1分あたりの変化率を返します。

earliest()関数を使用して、指定された時間範囲における属性の最も古い値を返します。

単一の引数を取ります。

FACETと併用する場合、この関数は得られた各ファセットの属性の最新値を返します。

SELECT earliest(countryCode) FROM PageView FACET userAgentName

filter()関数を使用して、SELECT文内の集計関数の1つに結果を制限します。filter()は、FACETやTIMESERIESとともに使用できます。フィルターは、次のような複数の異なる集計を選択する場合にのみ役立ちます。

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

それ以外の場合は、標準WHERE句を使用するのが良いでしょう。

オファーコードを使用した購入を分析する

filter()は、一連のトランザクションで購入された商品の中で、オファーコードを使用して購入された商品と、オファーコードを使用せずに購入された商品を比較するために使用できます。

funnel()関数を使用して、ファネルチャートを生成します。属性を最初の引数として取ります。その後、カンマで区切られたWHERE句（オプションでラベル付け用にAS句を含める）としてステップを指定します。

詳細な情報と例については、 ファネルのドキュメントを参照してください。

histogram()関数を使用して、ヒストグラムを生成します。これは、データセットのディストリビューションの可視化に役立ちます。データセットを指定された数のバケットに分割し、各バケットに含まれるデータポイントの数をカウントします。

引数：

• attribute 1番目の引数は必須で、各ヒストグラムのバケット範囲内の値をカウントする属性を指定します。

• width: サンプル範囲の幅を示します。範囲の最大値は、start引数値にこのwidth値を加えた値になります。

  • 位置引数（ラベルなし）を使用する場合、widthが2番目の引数になります。
  • デフォルト： 10

• buckets: バケットの合計数（1～500の間）。

  • 位置引数（ラベルなし）を使用する場合、bucketsが3番目の引数になります。
  • デフォルト： 40

• start: ヒストグラム範囲の開始値。

  • 位置引数（ラベルなし）を使用する場合、startが4番目の引数になります。
  • デフォルト： 0

  注意

  定義されたヒストグラムの範囲外の値は、最初または最後のバケットに含められます。最初のバケット数にはヒストグラム範囲より小さい値が含まれ、最後のバケット数にはヒストグラム範囲より大きい値が含まれます。ヒストグラムの結果からこれらの値を除外するには、クエリのwhere句にフィルターを含めます。（例： WHERE attribute >= [start] AND attribute <= [start + width] ）

  PageViewイベントからのレスポンスタイムのヒストグラム

  このクエリは、40バケットにわたって10秒以内のレスポンスタイムのヒストグラムを生成します。すなわち、各バケットが0.25秒の範囲の値をカバーします。（10/40＝0.25）。10秒を超える期間の値は最後のバケットに含められます。期間がゼロ未満になるような場合があれば、その値は最初のバケットに含まれます。

  SELECT histogram(duration) FROM PageView SINCE 1 week ago

  コピー

  幅：5、バケット：10のヒストグラム

  これらの同様のクエリは、10バケットにわたって5秒以内のレスポンスタイムのヒストグラムを生成します。

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

  コピー

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

  コピー

  幅：3、バケット：3、開始：1のヒストグラム

  これらの同様のクエリは、3バケットにわたって1～4秒のレスポンスタイムのヒストグラムを生成します。

  バケットの構成は次のとおりです。

  	バケット1	バケット2	バケット3
  バケットの範囲	1〜2	2〜3	3〜4
  カウントされる値	2未満	2以上3未満	3以上

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

  コピー

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

  コピー

  Prometheusヒストグラムバケット

  histogram() Prometheusヒストグラムバケットを受け取ります。

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

  コピー

  New Relicディストリビューションメトリック

  histogram() ディストリビューションメトリックを入力として受け取ります。

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

  コピー

  FACET句があるヒストグラム

  FACET句とともにhistogram()を使用し、ヒートマップチャートを生成します。

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

  コピー

keyset()を使用すると、所定の時間範囲における所定のデータ型に対するすべての属性を表示できます。この関数は引数を取りません。文字列型キー、数値型キー、ブール型キー、およびすべてのキーをグループ化したJSON構造体を返します。

SELECT keyset() FROM PageView SINCE 1 day ago

latest()関数を使用して、指定された時間範囲における属性の最新値を返します。

単一の引数を取ります。

FACETと併用する場合、この関数は得られた各ファセットの属性の最新値を返します。

SELECT latest(countryCode) FROM PageView FACET userAgentName

latestrate()関数を使用して、最後の2つのデータポイントに基づく値の変化率を返します。問題となる属性を最初の引数として受け取り、結果である変化率の時間の単位を2番目の引数として受け取ります。この関数は結果をchange in attribute/time intervalの単位で返します。

この関数は、最先端の傾向を確認するために、属性の最新の変化率を提供するのに役立ちます。

SELECT latestrate(duration, 1 SECOND) FROM PageView

max()関数を使用して、指定された時間範囲内に記録された数値属性の最大値を返します。引数として単一の属性名を取得します。属性の値が数字でない場合、集計の際に無視されます。クエリの条件に合うデータが見つからない場合、またはクエリにより数値が返されない場合は、null値を返します。

median()関数を利用して、属性の中央値あるいは50パーセンタイルを返します。パーセンタイルクエリの詳細に関しては、percentile()を参照してください。

SELECT median(duration) FROM PageView TIMESERIES AUTO

JOIN句の中央値：

• 中央値は単にpercentile(attribute, 50)のショートカットであるため、結合サブクエリからのmedian()の結果は複合データ型であり、50パーセンタイル値をその計算値にマップします。

  getField()関数を使用すると、外部クエリの実際の中央値を参照できます。マップされたキーは二重値の文字列表現であるため、median()の場合は'50.0'になります。

  結合中央値クエリ

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

  コピー

  

min()関数を使用して、指定された時間範囲内に記録された数値属性の最小値を返します。引数として単一の属性名を取得します。属性の値が数字でない場合、集計の際に無視されます。クエリの条件に合うデータが見つからない場合、またはクエリにより数値が返されない場合は、null値を返します。

percentage()関数を使用して、いくつかの条件に一致する目的のデータセットの割合を返します。

最初の引数には、目的の属性に対する集計関数が必要です。必ず2つの引数を使用してください（最初の2つ以外の引数は無視されます）。属性が数値でない場合、この関数は100%を値として返します。

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

percentile()関数を使用して、所定の指定パーセンタイルでの属性の概算値を返します。この関数は属性が必須であり、パーセンタイル点を表す引数はいくつでも指定できます。percentile()関数は、小数点以下3桁までの表示を可能にすることで、より厳密な内容を提供できます。パーセンタイルの閾値は小数点値として指定される場合があるものの、大半のデータセットにおいて、互いに0.1よりも近いパーセンタイルは解決されない点に注意してください。

TIMESERIESを使用して、時系列でマッピングされたパーセンタイルで折れ線グラフを生成します。

• TIMESERIESを省略して、パーセンタイルの集計値を示すビルボードと属性シートを生成します。

  パーセンタイルが指定されていない場合、デフォルトで95番パーセンタイルとなります。50パーセンタイル値、つまり中央値のみを返すには、median()を使用することもできます。

  基本的なパーセンタイルのクエリ

  このクエリは、5、50、95パーセンタイルの折れ線を表示する折れ線グラフを生成します。

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

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  JOIN句のパーセンタイル：

• 結合サブクエリでパーセンタイルを使用する場合、サブクエリの結果は複合データ型であり、各パーセンタイルをその計算値にマップします。

  getField()関数を使用して、外部クエリで個々のパーセンタイル値を参照できます。マップされたキーは二重値の文字列表現であるため、整数に.0を追加する必要があります。たとえば、95パーセンタイル値のキーは'95.0'です。

  結合パーセンタイルクエリ

  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() はderivative()関数の拡張機能です。同様の方法の最小2乗線形回帰を使用して、データセットの将来値を予測します。

• time intervalは、クエリでどの程度将来まで扱うかを表します。たとえば、predictLinear(attributeName, 1 hour)は、1時間の線形予想をクエリの時間枠の将来に当てはめます。
• 一般に、predictLinear()は、ディスクスペースのような増加が続く値や大きなトレンドの予想などで有用です。
• predictLinear()は線形回帰のため、クエリを行っているデータセットに習熟していると、正確な長期的な予想を行えます。
• 指数的または対数的、その他の非線形的に増加するデータセットでは、非常に短期的な予想でのみ有効な可能性が高いと言えます。
• New Relicでは、TIMESERIESクエリでpredictLinearを使用することを推奨していません。これは、各バケットがクエリ内の相対的な期間に基づき個別に予想を行う、つまり、そうしたクエリは時系列終了以後の予想は示さないためです。

rate()関数を使用して、時間間隔ごとに所定のクエリの頻度またはレートを可視化します。たとえば、1時間の1分あたりのページビュー数や1日間の1時間あたりのサイトのユニークセッション数を把握する必要がある場合があります。

• TIMESERIESを使用して、時系列でマッピングされた評価を示す折れ線グラフを生成します。

• TIMESERIESを省略して、時間で平均化された単一の評価値を示すビルボードを生成します。

  過去6時間にわたる10分あたりのAPMトランザクションのスループット評価を示す折れ線グラフを生成する基本的なクエリを以下に示します。

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

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  ここでは、さまざまな時間枠でデータを比較するためにrateを使用する方法を説明する短いビデオ（3分21秒）を紹介します。

stdvar()関数を使用して、指定された時間範囲内に記録された数値属性の標準分散を返します。

単一の引数を取ります。属性が数値でない場合は、ゼロを値として返します。

sum()関数を使用して、指定された時間範囲内に記録された数値属性の合計値を返します。

単一の引数を取ります。属性が数値でない場合は、ゼロを値として返します。

uniqueCount()関数を使用して、指定された時間範囲内に記録された属性のユニーク値の数を返します。

uniques()関数を使用して、指定された時間範囲内に記録された属性のユニーク値のリストを返します。facet句と共に使用すると、各ファセット値ごとにユニーク属性値リストが返されます。

limitパラメーターはオプションです。提供されない場合は、ファセットあたり1,000のユニーク属性値のデフォルトlimitが適用されます。最大10,000までの、別のlimit値を指定できます。uniques()関数は、limitに達するまで、発見したユニーク属性値の最初のセットを返します。このため、データセットに5,000のユニーク属性値があり、リミットが1,000に設定されている場合は、演算子はその頻度に関わらず、発見した最初の1,000のユニーク値を返します。

クエリ結果で返すことのできる最大数は、uniques()上限とfacet上限を掛け合わせたものになります。以下のクエリでは、論理的に返すことができる値の最大数は500万です（5,000 x 1,000）。

クエリするデータセットとクエリの複雑性に応じて、メモリ保護limitで非常に大きなクエリの実行が阻止される場合があります。

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

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

accountId()関数を使用して、クエリされたデータに関連するアカウントIDを返します。この関数は引数を取りません。以下にいくつかクエリを示します。

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

アンカー解析関数、aparse()を使用して、文字列から特定の値を抽出します。これはcapture()の代替手段です。

aparse() 次の2つの引数が必要です。

• 文字列属性

• アンカー文字列と抽出文字を含むパターン文字列。たとえば、www.*.comを使用して、URLからドメインを抽出できます

  aparse()を使用する場合、パターン文字列には、上記のwww.や.comのようなアンカーを含めて、目的の抽出文字列（*で示される）の場所を識別する必要があります。

  aparse() はパターン文字列で次の文字を使用します。

• %: LIKE句に表示されているように、非キャプチャワイルドカード

• *: 正規表現キャプチャの使用に似たワイルドカードのキャプチャ

  実際には、アンカー文字列は文字列属性の中央に発生し、先頭や末尾には発生しません。

  この場合、%のワイルドカードを使用して、不要な値（%www.*.com%など）を無視します。

  capture()と同様に、aparse()の結果はすべて文字列です。これらの結果を数学関数で使用するには、numeric()関数でキャストする必要があります。

  注： aparse()は大文字と小文字を区別しません。

  基本的な使用

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

  コピー

  aparse() 特定の値

  文字列の中央から値を抽出するには、パターン文字列の先頭と末尾で非キャプチャワイルドカード%を使用します。例：

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

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  aparse() 複数の値

  複数の値を環境変数として抽出する場合は、順序が重要であることに注意してください。例:

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

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  環境変数の詳細については、NRQL環境変数を参照してください。

BLOBタイプ属性でblob()関数を使用して、その属性のBase-64エンコード文字列を返します。

この機能には次の制限があります。

• blob()への呼び出しを含むクエリの最大LIMIT値は20です

• blob() クエリのWHERE句では呼び出すことができません

• blob() ファセットクエリや時系列クエリでは使用できません

  これがログでどのように使用されるかについて詳しくは、長いログ（BLOB）内のデータの検索を参照してください。

  Base-64でエンコードされたBLOBをデコードするには、decode()関数を参照してください。

  拡張ログでのblob()の使用

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

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buckets()関数を使用して、FACET句ごとに分割されたデータを、範囲に基づきバケットに集計します。New Relicデータベースの数値として保存される属性ごとにバケットにまとめることができます。

この関数は、以下の3つの引数を取ります。

• 属性名

• サンプル範囲の最大値（外れ値は最終バケットに表示されます）

• バケットの合計数

  詳細と例については、データをバケットに分割を参照してください。

concat()関数を使用して、引数を連結した結果の文字列を返します。

数値、ブーリアン、タプル、または配列型の引数を20個まで指定できます。Null引数とサポートされていないタイプの引数は無視されます。引数が指定されていない場合、結果は空の文字列になります。

浮動小数点数値を連結する際に含まれる小数点以下の桁数を制限するために、オプションの精度引数を提供することができます。

結果の文字列の長さは最大4096文字です。

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')

convert()関数を使用して、指定された入力値に対して指定された単位間の単位変換を実行します。

時間、長さ、重量、体積、データの一般的な単位と略語は、OpenTelemetry仕様に合わせてUCUM 標準を使用してサポートされています。便宜上、標準化された略語は、ft_us、kilobytes、およびµsに加えて、ftなどの自然言語の代替手段によって強化されています。

単位では大文字と小文字が区別されます。仕様で大文字が要求されない限り、すべての単位は小文字です。たとえば、データ単位'bits'はビットに対して有効ですが、'By'のバイトに対しては大文字のBが必要です。

最大の時間単位はユリウスyearで、常に365.25日です。

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'

capture()を使用して、RE2構文の正規表現を使用して属性から値を抽出します。

2つの引数が必要です。

• 属性名

• キャプチャ構文を使用した正規表現（NRQLの正規表現はPythonのような構文r'...'を使用します）

  キャプチャする場合は、RE2名前付きキャプチャ構文...(?P<name> pattern )...は、指定された名前で、含まれるパターンをキャプチャします。

  複数の値をキャプチャするには、正規表現で追加のキャプチャグループを指定します。例: ...(?P<name1> pattern1)...(?P<name2> pattern2)...

  注：複数の値をキャプチャする場合、各キャプチャ文では最大16個のキャプチャグループ、各NRQLクエリでは最大5個のキャプチャ文を持つことができます。

  正規表現キャプチャを使用してクエリ結果を改善する方法をお読みください。

  ヒント

  正規表現は入力全体と一致する必要があります。キャプチャ式が期待される結果を抽出しない場合は、最初または最後に.*が必要かどうかを確認します。これは、部分一致正規表現のパターンです。ただし、部分一致正規表現は、クエリの実行を遅らせることがあります。

  capture()を使用して、ダッシュボードの読みやすさを向上する方法を紹介する短いビデオ（3分05秒）もあります。

  詳しくは、以下の例をご覧ください。

  capture() SELECT句条件内

  以下では、ウェブサイトのドメイン名を選択し、https://とに続くパスを削除します。 .com

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

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  以下では、エラーメッセージの最初のワードのみがキャプチャされます。

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

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  capture() FACET句条件内

  キャプチャしたHTTPメソッドによって、以下がファセットされます。

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

  コピー

  capture() WHERE句条件内

  以下は、キャプチャされたジョブ名がExampleJobである正規表現と一致するmessage属性を持つログイベントに基づいて、結果をフィルター処理します。

  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() 数字型変換

  以下では、ログラインからCPU時間の合計をキャプチャします。数学演算を実行するには、明示的に数値にキャストする必要があります。

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

  コピー

  capture() NRQL環境変数を含む複数の値

  この例では、NRQL環境変数を使用して、ログメッセージからキャプチャした複数の値を格納します。

  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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  NRQL環境変数の詳細については、こちらをご覧ください。

decode()を使用して、文字列とBLOBに対してBase-64変換を実行します。入力値（最初の引数）は、エンコーディング（2番目の引数）で指定されたBase-64標準を使用してデコードされます。

次の文字列値は、サポートされているエンコードパラメーターです。

• 「base64」：RFC4648 Base-64標準を使用

• 「base64mime」：RFC2045 Base-64 標準（MIME）を使用

• 「base64url」：URLおよびファイル名に安全なアルファベットを用いたRFC4648 Base-64標準を使用

  blob() WHEREまたはFACET句では許可されないため、BLOBタイプのdecode()、WHERE句またはファセットクエリではサポートされません。

  文字列をエンコードするには、encode()関数を参照してください。

  文字列属性でのdecode()の使用

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

  コピー

  でのdecode()の使用 FACET

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

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  WHERE句でのdecode()の使用

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

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  BLOBタイプ属性でのdecode()の使用

  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

  コピー

dimensions()関数を使用して、データ型のすべての次元値を返します。

オプションの引数を使用して、以下の特定の属性を明示的に含めたり、除外したりできます。

• include：存在する場合、includeリストの属性はdimensions()に限定されます。

• exclude：存在する場合、dimensions()の計算ではそれらの属性は無視されます。

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

  コピー

  FACET句とともに使用する場合、dimensions()は、未集計クエリでのPrometheusの動作と同様に、イベントタイプで使用できるすべてのファセットについて一意の時系列を生成します。

encode()を使用して、文字列に対してBase-64変換を実行します。入力値（最初の引数）は、エンコーディング（2番目の引数）で指定されたBase-64標準を使用してエンコードされます。

次の文字列値は、サポートされているエンコードパラメーターです。

• 「base64」：RFC4648 Base-64標準を使用

• 「base64mime」：RFC2045 Base-64 標準（MIME）を使用

• 「base64url」：URLおよびファイル名に安全なアルファベットを用いたRFC4648 Base-64標準を使用

  文字列またはBLOBをデコードするには、decode()関数を参照してください。encode()はBLOBではサポートされていません。

  属性でのencode()の使用

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

  コピー

cidrAddress()関数を使用して、CIDR IPアドレスからベースネットワークアドレスを取得します。

cidrAddress() 次の引数を取ります。

• attribute - IPアドレスそのもの、またはCIDR表記のプレフィックス長を含む文字列値。

  • これには、文字列属性または引用符で囲まれた文字列リテラルを指定できます
  • IPアドレスはIPv4アドレスである必要があります

• number - プレフィックスの長さを表す整数値。

  • これは、整数属性または整数値です
  • 属性パラメーターがCIDR表記である場合、このパラメーターはオプションであり、CIDR文字列で指定されたプレフィックス長よりも優先されます

• cidrFormat - ネットワークアドレス出力をCIDR表記形式にするかどうかを決定するために使用されるオプションのブール値。これはデフォルトでtrueになります。

  cidrAddress()関数は、属性パラメーターと数値パラメーターに有効なIPアドレスとプレフィックス長が含まれている限り、値を返します。パラメーター入力が無効な場合、cidrAddress() nullを返します。

  最も多くのリクエストを処理しているサブネットを見つける

  次のクエリは、 SyntheticRequestイベントタイプからのほとんどのリクエストを処理しているサブネットを返します。

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

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  これにより、次のような形式で回答が返されます。

  Cidr Address of Server IPAddress	Count
  10.0.0.0/24	6k
  10.10.1.0/24	4k
  10.0.14.0/24	1k

  CIDR範囲内に存在するすべてのIPアドレスをクエリする

  このクエリは、10.0.0.0～10.0.0.255のCIDR範囲内に存在する、serverIPAddress属性のすべてのIPアドレスを返します。

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

  コピー

  クエリ結果から特定のCIDR範囲に存在するIPアドレスをフィルタリングする

  このクエリは、CIDR範囲10.0.0.0/24または10.10.1.0/24に該当するserverIPAddress値を含むレコードを除外しながら、すべてのレコードの数を返します。

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

  コピー

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

FACET句でeventType()関数を使用し、選択したデータ型別に結果を取り出し、またはWHERE句で特定のデータ型に結果をフィルタリングします。これは filter() や percentage() 関数で特定のデータ型を対象とする際に特に便利です。

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

getField()関数を使用して、ディメンションメトリックデータなどの複合データ型からフィールドを抽出します。

次の引数を取ります。

例：

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

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

getCdfCount() は累積分布関数の実装であり、threshold以下のattributeの値の数を返します。

許可される閾値は1つだけです。Attributeは、数値属性または分布メトリクス属性のいずれかです。1つのクエリ内の混合型が受け入れられます。

数値型の場合、属性が閾値以下の場合は1を返し、それ以外の場合は0を返します。分布の場合は、分布によって表されるデータセット内のカウントを返します。他のすべての型では、0を返します。

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

if()を使用して、クエリ全体でif-then-elseコントロールフロー操作を実行します。

if() 次の3つの引数が必要です。

• condition - trueまたはfalseで評価できる式。

• trueValue - ブール式が true の場合、この値が返されます。

• falseValue - ブール式がfalseの場合にこのオプション値が返され、そうでない場合はNULLが返されます。

  基本的な使用

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

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  ANDおよびと併用 OR

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

  コピー

  ネストされた If()

  ネストされたif()関数を使用して、条件付きロジックを追加します。

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

  コピー

JSON解析関数jparse()を使用して文字列値を解析し、NRQLの他のファーストクラスの値型と同様に処理できる値のマップ/リスト（またはネストされた構造）を生成します。

jparse() 次の2つの引数が必要です。

• attribute - JSON文字列値。

• path - attributeパラメーター内のJSONの特定の部分を直接参照するために使用されるオプションの文字列値。以下のJSON解析パス構文リファレンスのセクションを参照してください。

  jparse()関数は、RFC 8259形式に従って JSON値を解析します。jparse()関数をpathパラメーターなしで使用すると、逆シリアル化されたJSON値が返されます。

  角括弧を使用すると、キー/インデックスを介してjparse()の結果から個々の値を抽出し、WITH句を使用してJSONキーを属性に直接マッピングできます。

  角括弧構文を使用したキー/インデックスの参照

  Referencing a key

  次のクエリは、jsonString属性内のキーuserNamesを参照し、['abc', 'xyz']を返します。

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

  コピー

  Referencing an index

  次のクエリは、jsonString属性内のインデックス0を参照し、'abc'を返します。

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

  コピー

  JSONキーを属性にマッピングする

  次のクエリでは、WITH句でjparse()を使用してJSONキーuserNameとidをNRQL変数にマップし、クエリの残りの部分で使用できるようにします。

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

  コピー

  JSON文字列から特定の値を解析するには、pathパラメーターを使用できます。

  JSON解析パス構文リファレンス

  JSONデータは、単純ではない形状で複数のレイヤーにネストされるのが一般的です。パス構文を使用すると、JSONデータの特定の部分を直接参照できます。

  データ例：

  {
    "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 }
    ]
  }

  コピー

  上記のデータを使用したパス構文の例：

  Path Syntax Example	Result Description	Result
  valueA	キーの値を返します	"test"
  ["valueA"]	キーの値を返します	"test"
  [valueA, valueC]	キー値のリストを返します	["test", [{"id": 1…}, {"id": 2…}], {"id": 3…}]]
  valueB.nestedValue2	キーの値を返します	100
  valueC[0]	インデックス0のリスト値を返します。	{"id": 1…}
  valueC[0,2]	インデックス0および2のリスト値を返します。	[{"id": 1…}, {"id": 3…}]
  valueC[0:2]	2番目のインデックスの値を除いた、最初のインデックスから2番目までのリスト値の範囲を返します。この場合、インデックス0と1のリスト値が返されます。	[{"id": 1…}, {"id": 2…}]
  valueC[:2]	2番目のインデックスの値を除いた、先頭から2番目のインデックスまでのリスト値の範囲を返します。この場合、インデックス0と1のリスト値が返されます。	[{"id": 1…}, {"id": 2…}]
  valueC[:-2]	最後のnを除くすべてのリスト値を返します。ここで、nはコロンの後の負の数です（つまり[:-n]）。この場合、インデックス0のリスト値が返されます。	[{"id": 1…}]
  valueC[1:]	指定されたインデックスからリストの末尾までのリスト値の範囲を返します。この場合、インデックス1と2のリスト値が返されます。	[{"id": 2…}, {"id": 3…}]
  valueC[-1:]	*最後のn個のリスト値を返します。ここで、n*はコロンの前の負の数です（つまり、[-n:]）。この場合、インデックス2のリスト値が返されます。	[{"id": 3…}]
  valueC[*]	すべてのリスト値を返します	[{"id": 1…}, {"id": 2…}, {"id": 3…}]
  valueC[*].id	すべてのリストメンバーから指定されたキー値を返します。この場合、「id」キーの値です。	[1, 2, 3]
  valueC[*]["label", "other"]	すべてのリストメンバーから指定されたキーを返します。この場合、「label」キーおよび「other」の値です。	[["A", 7],…]

  例：

  基本的な例

  次のクエリは、jsonString属性内のJSON文字列を解析します。

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

  コピー

  このクエリは、逆シリアル化されたJSON文字列を返します。

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

  コピー

  ログメッセージから特定の値を解析する

  よくある問題は、ログメッセージ内に構造化された豊富なデータが隠れていることです。aparse()とjparse()を利用してノイズを取り除き、特定の値を見つけることができます。

  次のクエリ：

  1. aparse()を呼び出して、logMessage属性からJSONデータを抽出します。

  2. jparse()とuser.nameパスパラメーターを使用して、抽出されたJSONデータからuser.nameフィールドを解析します。

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

     コピー

  JSON文字列から複数のネストされた値を解析する

  次のクエリは、jsonString属性内のオブジェクトのリストから各idフィールドを解析し、これらの値を配列として出力します。

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

  コピー

  上記のクエリは[5, 10]を返します。

  関連関数： mapKeys()、mapValues()