차트 유형

쿼리 작성기 를 사용하여 쿼리를 작성할 때 최적의 형식으로 데이터를 표시하기 위한 다양한 유형의 시각화가 있습니다.

이 테이블에는 모든 차트 유형이 포함되어 있습니다. 쿼리에 차트 유형을 사용할 수 있는지 여부는 다음에 따라 달라집니다.

• 쿼리 유형(일부 쿼리 결과가 일부 차트 유형과 일치하지 않음)
• 쿼리 모드(기본 또는 고급)

영역 차트

영역 차트는 단일 속성에 대한 시계열을 보여줍니다.

영역 차트를 활성화하려면 쿼리에 FACET 를 추가하세요.

패싯을 사용하여 쉼표로 구분하여 최대 5개의 속성을 추가할 수 있습니다. NRQL 쿼리에서 FACET 을 사용할 때 TIMESERIES 함수를 사용합니다.

막대 차트

막대 차트는 쿼리 결과에 반환된 범주 간의 비교를 보여줍니다.

막대 차트를 활성화하려면 쿼리에 FACET 절을 추가합니다.

FACET 을 쉼표로 구분하여 최대 5개의 다른 속성과 함께 사용할 수 있습니다.

광고 게시판

빌보드 차트 유형은 결과를 눈에 잘 띄는 단일 값으로 표시합니다. 다음 쿼리와 같이 쿼리가 단일 숫자를 반환하는 경우의 옵션입니다.

SELECT uniqueCount(session) FROM PageView since 1 day ago

빌보드 차트는 Apdex 함수와 같은 단일 통계 쿼리에 유용합니다. 광고판을 사용하여 한 눈에 값을 모니터링합니다.

빌보드를 사용하여 여러 주에서 단일 값을 비교할 수도 있습니다. 추가의 경우 COMPARE WITH 절을 사용하여 서로 다른 두 기간에 걸쳐 동일한 속성을 비교합니다.

빌보드 차트에 대한 데이터를 활성화하려면 단일 값을 검색하십시오. 드롭다운에서 패싯을 추가하여 여러 값을 볼 수 있습니다.

Thresholds

선택적으로 광고판에 Warning 및/또는 Critical 기둥 값을 설정할 수 있습니다. 설정한 후 서비스가 올바르게 작동하면 차트의 전체 상자가 녹색으로 표시됩니다. 청년값, 경계가 교차되면 차트가 노란색(경고) 또는 빨간색(위험)으로 변합니다. 쿼리 빌더의 차트 편집 창 오른쪽에 있는 노인 값, 릴레이 필드에 접근합니다.

다음은 임계값에 도움이 되는 몇 가지 팁입니다.

• 백분율의 경우 십진법 형식을 사용하십시오. 예를 들어 임계값이 99.5%인 경우 100으로 나누고 값을 0.995로 설정합니다.

• 값이 특정 값보다 높지 않고 아래로 떨어질 때 차트를 강조 표시하려면

  Warning

  레버 값, 레일을

  Critical

  레버 값, 레일보다 높게 설정하세요.

Uses

글머리 기호 차트

불릿 차트 유형을 사용하여 한계라고 하는 목표 또는 목표에 대한 진행 상황을 나타냅니다. 이 차트 유형을 사용하려면 다음과 같이 단일 숫자를 반환하는 쿼리를 실행하십시오.

SELECT uniqueCount(session) FROM PageView SINCE 1 day ago

Bullet의 기본 제한은 결과 쿼리 값의 두 배입니다. 한도를 조정하려면 Limit 필드를 사용하여 다른 숫자를 입력하세요. 그에 따라 총알이 조정됩니다.

깔때기

깔때기 를 사용하여 지정된 목표를 향한 단계를 구성하는 일련의 관련 데이터 유형을 평가합니다. 깔때기를 사용하면 "(A)를 수행한 사람들 중 (B)도 수행한 사람, 그리고 (A) 및 (B)를 수행한 사람들 중 (C)도 완료한 사람이 몇 명입니까?"라고 질문할 수 있습니다.

이 예에서는 방문 페이지를 본 모든 방문자 중 다음 중 몇 명이 방문했는지 확인하려고 합니다.

• 제품을 검색했습니다.

• 그런 다음 장바구니에 하나 이상의 제품을 추가했습니다.

• 그리고 마지막으로 장바구니에 담긴 상품을 구매했습니다.

  다른 쿼리와 달리 쿼리에서는 SELECT funnel() 문을 사용해야 합니다. 퍼널 차트 유형은 다른 유형의 쿼리에서 선택할 수 없습니다.

  또한 깔때기형 차트 유형은 8단계 이하의 쿼리에만 사용할 수 있습니다. 8개 이상의 단계를 포함하는 깔때기 쿼리는 결과를 JSON으로만 반환합니다.

  SELECT funnel(session,
      WHERE pageUrl like '%/index.html' AS 'Landing',
      WHERE pageUrl LIKE '%/browse/phones' AS 'Browse ',
      WHERE pageUrl LIKE '%/shoppingcart' AS 'Cart',
      WHERE pageUrl LIKE '%/checkout' AS 'Purchased')
      FROM PageView where appName = 'WebPortal' AND duration < 1
      SINCE 1 week ago

  카피

  원할 때 깔때기를 사용하십시오.	방문자가 방문 페이지로 지정한 페이지를 방문한 후 이동하는 경로를 시각적으로 평가하려고 합니다.
  원할 때 깔때기를 피하십시오.	WHERE 절의 속성에 대한 개수만 원합니다. 쿼리에 SELECT funnel 을 사용하지 않으면 깔때기를 선택할 수 없습니다.

히트 맵

히트 맵은 특정 시간 버킷의 빈도를 표시하기 위해 색상 그라데이션을 사용하여 표 형식으로 데이터를 표시합니다.

히트 맵을 활성화하려면 숫자 속성과 함께 Histogram() 함수를 사용하고 FACET 을 사용하여 쉼표로 구분된 최대 5개의 속성을 추가합니다.

히스토그램 기반 차트에 대한 자세한 내용은 히스토그램: 데이터 분포 보기를 참조하십시오.

히스토그램

히스토그램을 사용하여 시간 버킷에 대한 데이터 분포를 표시합니다. 히스토그램 기반 차트에 대한 자세한 내용은 히스토그램: 데이터 분포 보기를 참조하십시오.

JSON

반환된 JSON을 사용하여 반환된 원시 데이터를 검토하고 New Relic과의 통합 개발을 돕습니다. 통합을 구현하려면 원격 쿼리 를 사용하여 원시 JSON을 서비스로 반환합니다.

이를 사용하려면 Share 메뉴를 선택하고 Copy JSON 클릭하세요.

NRQL 쿼리 예:

SELECT uniqueCount(name) FROM Transaction
WHERE http.statusCode = '200'
TIMESERIES
FACET appName
LIMIT 10
SINCE 24 hours ago

JSON 응답 예시:

{
  "metadata": {
    "contents": {
      "messages": [],
      "timeSeries": {
        "messages": [],
        "contents": [
          {
            "function": "uniquecount",
            "attribute": "name",
            "simple": true
          }
        ]
      },
      "bucketSizeMillis": 1800000
    },
    "eventTypes": [
      "Transaction"
    ],
    "eventType": "Transaction",
    "openEnded": true,
    "messages": [],
    "beginTimeMillis": 1556226069396,
    "endTimeMillis": 1556312469396,
    "beginTime": "2019-04-25T21:01:09Z",
    "endTime": "2019-04-26T21:01:09Z",
    "guid": "5238a2c6-328d-a5ff-9185-7f3f04c42d1e",
    "routerGuid": "1aea2ec5-0be8-3a60-7554-851e1b016eb0",
    "rawSince": "24 HOURS AGO",
    "rawUntil": "NOW",
    "rawCompareWith": "",
    "facet": "appName",
    "offset": 0,
    "limit": 10
  },
  "facets": [
    {
      "name": "RPM Combined Production",
      "beginTimeSeconds": 0,
      "endTimeSeconds": 0,
      "timeSeries": [
        {
          "results": [
            {
              "uniqueCount": 415
            }
          ],
          "beginTimeSeconds": 1556226069,
          "endTimeSeconds": 1556227869,
          "inspectedCount": 4589471
        },
        [
          {
            "uniqueCount": 1714
          }
        ],
        "beginTimeSeconds": 1556310669,
        "endTimeSeconds": 1556312469,
        "inspectedCount": 53341469
      }
    ],
    "total": {
      "results": [
        {
          "uniqueCount": 2651
        }
      ],
      "beginTimeSeconds": 0,
      "endTimeSeconds": 0,
      "inspectedCount": 5053841114
    }
  },
  "performanceStats": {
    "inspectedCount": 6088068932,
    "responseTime": 8077
  }
}

...

선

꺾은선형 차트는 시간 경과에 따른 추세를 파악하는 데 유용합니다.

기본 쿼리 모드에서 작업할 때 시간 경과에 따라 플롯할 수 있는 단일 속성을 선택합니다.

NRQL을 사용할 때 SELECT 하나 이상의 속성을 시간에 따라 표시한 다음 TIMESERIES 함수를 사용할 수 있습니다.

파이 차트

원형 차트는 테이블의 그래픽 표현입니다. FACET 절이 사용될 때 일부 기능에 대한 옵션으로 나타납니다. 이 차트 유형을 사용하려면 각 속성 집합에 대해 하나의 값을 반환하는 쿼리를 실행하십시오.

원형 차트를 활성화하려면 드롭다운에서 FACET 를 추가하세요.

기본 쿼리 모드에서는 하나의 FACET 만 추가할 수 있습니다. NRQL을 사용하는 경우 FACET 을 사용하여 쉼표로 구분된 최대 5개의 속성을 추가하고 TIMESERIES 함수도 포함할 수 있습니다.

파이 차트는 average , apdex , min , max , percentage 및 percentile집계 함수 에 사용할 수 없습니다. uniqueCount 의 경우 백분율 을 합하면 100% 이상이 될 수 있습니다 .

파이 차트 백분율 문제

uniqueCount 집계 함수와 함께 원형 차트를 사용할 때 백분율을 합하면 100% 이상이 될 수 있습니다. 고유하게 계산되는 속성이 여러 패싯에 존재할 수 있기 때문입니다. 예를 들어 쿼리 SELECT uniqueCount(user) FROM PageView FACET appName 에서 단일 고유 사용자가 여러 앱을 사용할 수 있습니다. 이러한 각 사용자는 각 해당 패싯(앱)의 고유 값에 포함되지만 총 고유 사용자 수는 변경되지 않습니다.

이 문제를 해결하려면 막대 차트 나 표 를 사용하여 uniqueCount 데이터를 보다 정확하게 시각화하세요.

테이블

테이블은 특정 속성과 관련된 값 집합에 대한 표준 보기입니다(예: 사용자 에이전트 이름별 모든 페이지 보기 수, 로그 세부 정보 등). 기본적으로 모든 테이블은 하나의 열을 기준으로 정렬할 수 있습니다.

FACET 절을 사용하는 경우 결과는 일반적으로 테이블로 반환됩니다.

테이블을 다른 대시보드에 대한 바로 가기로 사용할 수 있습니다. 테이블이 속성별로 패싯된 경우 항목을 선택하면 해당 속성으로 필터링된 기존 대시보드로 이동합니다.

테이블 차트를 CSV 파일로 내보낼 수도 있습니다.

• 필터가 대시보드에 적용된 경우 다운로드에는 필터를 기반으로 하는 데이터의 하위 집합만 포함됩니다.
• 특정 고정 시간 범위를 선택하면 CSV에 해당 기간의 데이터가 포함됩니다.
• 여러 속성으로 쿼리하는 경우 내보내기에는 쿼리의 모든 FACET 에 대한 열이 포함됩니다.
• 현재 순간에 의존하는 시간 범위가 있는 차트의 경우(예: since 30 minutes ago ) CSV의 데이터는 차트가 처음 생성된 시점이 아니라 현재 시점에서 생성됩니다.