NRQL でダッシュボードを進化させる

レートの計算

rate()関数から始めましょう。これにより、時間の経過に伴うイベントの頻度を視覚化できるため、より大きな時間枠内の短い期間におけるイベントの頻度を確認するのに役立ちます。

以下の例では、過去 1 時間の 5 分ごとのリクエストの平均頻度を、前の 1 時間の 5 分間の平均頻度と比較して確認できます。クエリではSINCE 1 hour agoが使用されていることに注目してください。これは、レートを計算する全体の時間枠です。

SELECT rate(count(*), 5 minutes) 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 hour ago 
COMPARE WITH 1 hour ago

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rate()を使用して、時間間隔を 1 分または 1 秒に設定することで、1 分あたりのリクエスト数または 1 秒あたりのリクエスト数を計算できます。

ファネル チャートでエンド ユーザーの行動を理解する

ファネル チャートは、複数のレコードにわたる属性値の出現を追跡し、多くの人がエンド ユーザーの行動を理解するために使用します。これらは、特にカスタム属性を使用する場合に、定義されたパスをユーザーがどのように順調に進んでいるかを視覚化するためによく使用されます。

funnel()アグリゲータ関数を使用すると、別のページに移動する前に特定のページにアクセスしたユーザーの数を視覚化できます。最初のパラメータは、カウントする一意のエントリの識別属性です。この場合、New Relic はサイト上の各ユーザーにsession ID属性を割り当てて保持します (Cookie が有効になっていることが条件です)。カスタム属性を使用して独自のセッション ID を設定することもできます。

残りのパラメーターは、ファネルの各ステップの計算方法を決定し、 , WHERE attr OP valueの形式で記述されます。この場合、2 つあります。1 つはホームページにアクセスしたユーザー セッションの数を示し、もう 1 つは他のページに移動したユーザー セッションの数を示します。自分のデータに対してこのようなクエリを試して、何が得られるかを確認してください。

SELECT funnel(awsAPI, WHERE http.url LIKE '%.amazonaws.com', WHERE http.url LIKE '%.us-west%.amazonaws.com') 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 week ago 
UNTIL now

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アグリゲーターフィルター

filter() は、単一のクエリで複数のデータ ポイントを集約できる強力なツールで、関数の結果が返すイベントをより詳細に制御できます。この例では、 filter()を使用して、トランザクション合計、Web トランザクション合計、および非 Web トランザクション合計の個別の値を返します。

SELECT count(*) AS 'All Transactions', filter(count(*), WHERE awsAPI = 'dynamodb') AS 'DynamoDB', filter(count(*), WHERE awsAPI = 'sqs') AS 'SQS' 
FROM Public_APICall SINCE 1 day ago

数値が返されるため、クエリの結果に対して計算を実行することもできます。 たとえば、合計 API コールをすべての API コールで割ると、そのうちの何パーセントが DynamoDB であったかを確認できます。

SELECT filter(count(*), WHERE awsAPI = 'dynamodb') / count(*) AS 'Percent of APIs that are DynamoDB' 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 day ago

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ヒストグラム

ヒストグラムを使用すると、データの分布をより適切に視覚化できます。これは、単なる平均ではなく、頻度によるデータ ポイントのグループ化を理解するのに役立ちます。histogram()関数は 3 つの引数を取ります。

1. プロットする属性 (期間など)。

2. 考慮したい範囲の最大値(1秒以下は「1」など)。

3. データをグループ化するバケットの数。この例では、0 ～ 1 秒のすべての継続時間値のhistogram()グラフを作成し、それらを 50 ミリ秒のバケットにグループ化します。これを行うには、バケットの数に「20」を指定します。1 秒を超えるすべての継続時間が最後のバケットにグループ化されます。

   SELECT histogram(duration, 1, 20) 
   FROM Public_APICall 
   SINCE 1 day ago

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Apdex

apdex()関数は、任意の数値 (期間など) に基づいて Apdex スコアを計算します。カスタム属性値を考慮して、1 つ以上の特定のトランザクションの Apdex を計算できます。アプリケーションの設定を妨げることなく、独自の Apdex-T 値を指定することもできます。この例では、関数に「duration」の属性と 0.01 の Apdex-T 値を指定し、「Apdex of Duration」としてレポートします。

SELECT apdex(duration, 0.1) AS 'Apdex Of Duration' 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 week ago

TIMESERIES演算子を追加して、データの経時的なグラフを表示することもできます。これには、Apdex の満足、許容、および不満のしきい値もプロットされていることに注意してください。

SELECT apdex(duration, 0.1) AS 'Apdex Of Duration' 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 week ago 
TIMESERIES

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前に学習したように、 FACETはデータをセグメント化し、異なるグループ化された観点からデータを理解するのに役立ちます (さまざまな応答コードに基づいて平均応答時間を確認するなど)。FACETを使用すると、NRDB は、指定された属性の値に基づいてデータをグループに編成します。しかし、HTTP 応答コード 200 と 201 など、異なる値をグループ化したい場合はどうなるでしょうか。

FACET CASES() ファセット バケットを分割する方法を選択できるようにすることで、この問題を解決します。演算子は、 WHERE attr OP value形式で任意の数のパラメータを受け取ります。以下の例では、「amazon」、「google」、「microsoft」で始まるhttp.urlのすべてのトランザクションをバケットに分類します。また、エラー応答コードなどに対してこれを実行して、可読性を高め、アプリケーションで何が起こっているかを理解しやすくする方法でデータをグループ化することもできます。

SELECT count(*) 
FROM Public_APICall 
FACET CASES(WHERE http.url LIKE '%amazon%', WHERE http.url LIKE '%google%', WHERE http.url LIKE '%microsoft%')

ご覧のとおり、これらのグループ化には価値がありますが、読み取るのが難しい場合があります。前のチュートリアルで学んだ内容を使用して、それらをクリーンアップしましょう。

SELECT count(*) 
FROM Public_APICall 
FACET CASES(WHERE http.url LIKE '%amazon%' AS 'Amazon', WHERE http.url LIKE '%google%' AS 'Google', WHERE http.url LIKE '%microsoft%' AS 'Microsoft')

次に、New Relic の顧客のほとんどが気づいていないこと、つまりイベント タイプへのフィルタリングについて調べてみましょう。ここまでは、単一のソースからデータを取得するクエリを作成しました。しかし、2 つの異なるイベント タイプとして保存された 2 つのデータ ポイントをプロットしたい場合はどうすればよいでしょうか?NRDB データのクエリには、単一のイベント タイプに対する制限はなく、カンマで区切ることにより、さまざまなイベント タイプからクエリを実行できます。

SELECT count(*) AS 'Combined Events' 
FROM NrdbQuery, NrDailyUsage 
SINCE 1 day ago

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これをさらに便利にするために、 eventType()関数はレコードがどのイベント タイプに由来するかを示します。これを使用してデータ出力を制御できます。この例では、 TransactionとPageViewのイベントを組み合わせた合計数と、 TransactionとPageViewのみの合計を確認できます。

SELECT count(*) AS 'Combined Events', filter(count(*), WHERE eventType() = 'PageView') AS 'Page Views', filter(count(*), WHERE eventType()='Transaction') AS 'Transactions' 
FROM Transaction, PageView 
SINCE 1 day ago

これをさらに詳しく見てみましょう。 count(*)は、 TransactionとPageViewの両方のイベントの合計数を示します。ただし、最近学習したアグリゲータ関数filter()を使用して、何かユニークなことを行うことができます。クエリにはWHERE eventType()='PageView'があり、フィルター関数を呼び出して、合計結果セットの一部としてイベント タイプを監視します。次に、フィルタリングして、それらの特定のイベントのみを表示します。TIMESERIESを追加して、直接比較できる 2 つのデータ ポイントを折れ線グラフで視覚化することもできます。

SELECT count(*) AS 'Combined Events', filter(count(*), WHERE eventType() = 'PageView') AS 'Page Views', filter(count(*), WHERE eventType()='Transaction') AS 'Transactions'
FROM Transaction
SINCE 1 day ago 
TIMESERIES max

NULL 値のカウント

データが必要な形式でレポートされない場合があります。たとえば、整数が文字列として返されることがありますが、数学を実行するには整数として必要になります。あるいは、 NULL結果が得られるかもしれませんが、この場合NULL実際には 0 を意味します。心配しないでください。皆様の声を聞き、この問題を解決するための機能を追加しました。

NULL 属性の値は、すぐに使用できるデータとカスタム データの両方に表示できます。count()やaverage()などのアグリゲータを使用すると、NRQL は計算からNULL値を自動的に削除し、 NULL値のないイベントに対してのみ関数を実行します。NRQL では、 OR value句を使用して計算で予期しないNULL値を考慮できます。たとえば、 cartValue属性のNULL値が 0 としてカウントされるようにしたい場合は、クエリでcartValue OR 0を使用できます。

この例では、「http.url」でcount()を実行しています。「http.url」の回数のみをカウントします値があります。ただし、クエリにOR 'Null'を追加すると、「http.url」が含まれるすべてのトランザクションをカウントできます。が存在し、それらもNULL値です。

SELECT count(duration) AS 'Events With Durations', count(http.url OR 'Null') AS 'Events With and Without URL' 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 day ago

ダッシュボードの作成を進めるために必要なすべてをほぼ学習しました。次に、強制を使用する方法を学びます。

強制

NRQL は自動的に強制を適用しません。これは、文字列として保存された float を他の文字列と同様に扱い、 sum()やaverage()のような数学関数と一緒に使用できないことを意味します。この動作をオーバーライドするには、 boolean()またはnumeric()を使用して引数をブール値または数値に変換します。この例では、「duration」のaverage()関数は、この属性が文字列であるため値を提供しません。ただし、 numeric(duration)使用して属性を数値に変換すると、 average()関数を正常に使用できます。

SELECT average(numeric(duration)) AS 'Ensuring stored value is treated as numeric', average(duration) AS 'Non-Converted Attribute' 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 day ago

もう 1 つの一般的な例は、 BOOLEAN (TRUE または FALSE) 値で、文字列として誤ってフォーマットされることがよくあります。 これが発生した場合は、ソースがデータを送信する方法を変更して、データを適切なブール値にすることができます。 または、 boolean()関数を使用することもできます。 以下のクエリ例は同じ結果を返しますが、これはエージェントから送信された値をBOOLEANとして使用しているためです。 属性が文字列「TRUE」の場合、 boolean()はそれを適切なブール形式に変換し、クエリを意図したとおりに実行できるようにします。

SELECT count(boolean(sampleDataSet)), count(sampleDataSet)  
FROM Public_APICall 
SINCE 24 hours ago

string()関数を使用して、ブール値と数値を文字列に変換することもできます。数値を浮動小数点数として使用すると、オプションのprecision引数を使用して文字列の小数点以下の桁数を制限できます。このクエリは、小数点以下 3 桁までに制限された文字列として期間値を返します。

SELECT string(duration, precision: 3) 
FROM Public_APICall 
SINCE 24 hours ago

場合によっては、属性の戻り値にテキストを追加または先頭に追加する必要がある場合があります。これは、 concat()関数を使用して実現できます。concat()関数には最大 20 個の引数を指定して文字列に連結できます。

SELECT concat('The duration of ', http.url, ' is ', duration, ' seconds') 
FROM Public_APICall

連結された属性の値内の浮動小数点数に使用する小数点以下の桁数を制限できます。これを行うには、オプションのprecision:引数を最後の値として使用します。この例では、秒を示すために「s」を追加し、値を小数点以下 3 桁に制限します。

SELECT http.url, concat(duration, 's', precision: 3) 
FROM Public_APICall

http(s)で始まる値は、クリックして新しいページを開くことができるリンクとして自動的に表示されます。つまり、動的 URL でエンティティに関連するページを開くことができるソリューションへの統合を作成できます。次の例は、属性値によってクエリ パラメーター値を設定する URL の例を示しています。

SELECT http.url, concat('https://www.example.com/?appId=', api, '&error=', error) AS 'URL' 
FROM Public_APICall

concat()関数を使用すると、場所の都市と国などの値を組み合わせたり、必要に応じて追加の文字列を先頭または末尾に追加してデータを表示したりできます。