NRQL 참조

뉴렐릭이 처음 접해보고 NRQL을 얼마나 쉽게 사용할 수 있는지 알고 싶으시다면, 무료로 플랫폼을 시작하고 튜토리얼을 따라하시기 바랍니다. 해야 할 일은 다음과 같습니다.

1. 아직 계정이 없으시면, 아래에서 무료 뉴렐릭 계정을 생성해 지금 바로 데이터 모니터링을 시작하십시오.

2. 에이전트 및 통합을 사용해 공통 프레임워크 및 툴에서 데이터를 자동으로 수집할 수 있습니다.

3. 권장되는 뉴렐릭 설정 방법은 빠른 실행 가이드를 참조하십시오. 쿼리할 데이터 인제스트를 시작할 수 있으며, 이 튜토리얼을 비롯해 모든 튜토리얼을 사용할 준비가 모두 완료되었습니다.

SELECT attribute ...

SELECT function(attribute) ...

SELECT는 속성 또는 함수를 지정하여 데이터 유형의 쿼리할 부분을 지정합니다. 그 뒤에 쉼표로 구분된 하나 이상의 인수가 옵니다. 각 인수에서 다음을 수행할 수 있습니다.

• *를 와일드카드로 사용하여 사용 가능한 모든 속성의 값을 가져옵니다. 예: SELECT * from Transaction.
• 지정된 속성 또는 쉼표로 구분된 목록에 지정된 여러 속성과 연결된 값을 가져옵니다.
• 집계 함수를 선택하여 지정된 속성에서 집계된 값을 가져옵니다.
• AS 조항을 사용하여 각 인수에 반환된 결과에 레이블을 지정합니다.

기본 수학 함수와 함께 SELECT를 사용할 수도 있습니다.

SELECT average(duration) FROM PageView SINCE 1 week ago

SELECT ...
  FROM data type
  ...

쿼리할 데이터 유형을 지정하려면 FROM 절을 사용합니다.FROM 또는 SELECT로 쿼리를 시작할 수 있습니다. 쉼표로 구분된 목록의 여러 데이터 유형에서 동일한 속성의 값을 병합할 수 있습니다.

SELECT count(*) FROM Transaction SINCE 7 days ago

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

SELECT ...
  AS 'label'
  ...

AS 절을 사용해 작은 따옴표로 구분된 문자열로 속성, 집합자, 퍼널의 단계 또는 수학 함수 결과에 레이블을 지정합니다. 레이블은 결과 차트에 사용됩니다. FACET 절을 사용하는 경우, 시계열 차트의 AS 절 레이블이 표시되지 않는다는 점을 유의하시기 바랍니다.

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 조항을 사용하여 서로 다른 두 시간 범위의 값을 비교합니다.

COMPARE WITH SINCE 또는 UNTIL 문이 필요합니다. COMPARE WITH에 의해 지정된 시간은 SINCE 또는 UNTIL에 의해 지정된 시간에 상대적입니다. 예를 들어, SINCE 1 day ago COMPARE WITH 1 day ago는 어제와 전날을 비교합니다.

COMPARE WITH 값의 시간 범위는 항상 SINCE 또는 UNTIL로 지정된 시간 범위와 동일합니다. 예를 들어 SINCE 2 hours ago COMPARE WITH 4 hours ago는 오후 3시부터 오후 5시까지를 오전 11시부터 오후 1시까지 비교할 수 있습니다.

COMPARE WITH 라인 차트 또는 빌보드 형식을 지정할 수 있습니다.

• TIMESERIES를 사용하여, COMPARE WITH는 비교가 시간에 따라 매핑된 라인 차트를 만듭니다.
• TIMESERIES가 없으면 { COMPARE WITH는 현재 값과 COMPARE WITH 값의 백분율 변경으로 빌보드를 생성합니다.

예: 이 쿼리는 1주일 전의 동일한 범위와 비교하여 지난 주의 95번째 백분위수를 보여주는 선형 차트로 데이터를 반환합니다. 처음에는 단일 값으로, 그 다음에는 선형 차트로 보여줍니다.

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

다음 데이터 유형과 함께 이 조항을 사용할 수 있습니다.

• Transaction

• TransactionError

• 에이전트 API를 통해 보고되는 커스텀 이벤트APM

  EXTRAPOLATE의 목적은 쿼리 결과가 시스템의 총 활동을 더 가깝게 나타내도록 이벤트 데이터의 APM 에이전트 샘플링 효과를 수학적으로 보정하는 것입니다.

  이 조항은 APM 에이전트가 너무 많은 이벤트를 보고하여 종종 하베스트 주기 보고 한도를 넘어갈 때 유용합니다. 이 경우 에이전트는 이벤트를 샘플링하기 시작합니다.

  EXTRAPOLATE가 사용을 지원하는 NRQL 쿼리에 사용되면 보고된 이벤트와 총 이벤트 간의 비율을 사용하여 샘플링되지 않은 총 데이터의 근사치를 외삽합니다. 사용을 지원하지 않거나 샘플링된 데이터를 사용하지 않은 NRQL 쿼리에서 사용하면 효과가 없습니다.

  중요

  EXTRAPOLATE는 처리량이나 오류율과 같은 동종 데이터에 가장 유용합니다. 고유한 항목의 수(예: uniqueCount() 또는 uniques() )를 외삽하려고 시도할 때는 효과적이지 않습니다.

  이 조항은 다음 집계 기능 중 하나를 사용하는 NRQL 쿼리에서만 작동합니다.

• apdex

• average

• count

• histogram

• sum

• percentage (인수로 취하는 함수가 EXTRAPOLATE를 지원하는 경우)

• rate (인수로 취하는 함수가 EXTRAPOLATE를 지원하는 경우)

• stddev

  처리량 외삽의 예

  이름이 interestingApplication인 서비스의 외삽 처리량을 표시하는 쿼리입니다.

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

  카피

  처리량을 시계열로 외삽하는 예

  시계열로 표시되는 트랜잭션 이름별로 이름이 interestingApplication인 서비스의 외삽 처리량을 표시하는 쿼리입니다.

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

  카피

SELECT ...
  FACET attribute
  ...

FACET을 사용하여 속성 값으로 결과를 분리하고 그룹화합니다. 예를 들어 deviceType으로 FACET PageView 데이터를 사용하여 모바일, 태블릿 및 데스크톱 기기에서 발생하는 트래픽의 비율을 파악할 수 있습니다.

LIMIT 조항을 사용하여 표시되는 패싯 수를 지정합니다(기본값은 10). 더 복잡한 그룹화의 경우 FACET CASES를 사용합니다. FACET 조항은 쉼표로 구분된 최대 5개의 속성을 지원합니다.

패싯은 SELECT 절에 제공한 첫 번째 필드를 기준으로 내림차순으로 정렬됩니다. 고유 값이 2,000개가 넘는 속성을 패싯하는 경우, 패싯 값의 하위 집합이 선택되어 쿼리 유형에 따라 정렬됩니다. 시계열 차트가 데이터를 반환하지 않는 경우(NRQL이 일치하는 데이터가 없거나 유효하지 않은 NRQL 등), FROM 절의 첫 번째 테이블과 매치하는 레이블이 있는 평평한 선만 표시됩니다.

min() , max() , percentile() , average() 또는 count()를 선택할 때 FACET은 이러한 함수를 사용하여 패싯을 선택하고 정렬하는 방법을 결정합니다. 다른 기능을 선택할 때 FACET은 패싯 선택 및 정렬 방법을 결정하기 위해 패싯 대상 속성의 빈도를 사용합니다.

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

쿼리에서 AS 키워드를 사용하여 패싯의 이름을 지정하려면 FACET ... AS를 사용합니다. 이 조항은 결과에서 패싯에 대해 더 명확하거나 단순화된 이름을 추가하는 데 유용합니다. 또한 중첩 집계 쿼리에서 패싯의 이름을 바꾸는 데 사용할 수도 있습니다.

FACET ... AS 쿼리는 결과의 패싯 이름을 변경하지만(예: 테이블의 헤더로 나타날 때) 실제 패싯 이름 자체는 변경하지 않습니다.

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

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

FACET CASES를 사용하여 FACET에서 가능한 것보다 더 복잡한 조건으로 데이터를 분류합니다. 여러 조건을 쉼표 ,로 구분합니다. 예를 들어, PageView 데이터 및 FACET CASES를 1초 미만, 1-10초, 10초 초과와 같은 범주로 쿼리할 수 있습니다. 사례 내에서 여러 속성을 결합하고 AS 선택기로 사례에 레이블을 지정할 수 있습니다. 데이터 포인트는 일치하는 첫 번째 패싯 케이스인 최대 하나의 패싯 케이스에 추가됩니다.

속성과 함께 시간 함수를 사용할 수도 있고 OR 연산자를 사용하여 지정된 케이스와 일치하지 않는 결과를 패싯할 수 있습니다.

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

NRQL에서 기본값은 쿼리에서 패싯 선택을 안내하는 SELECT 조항의 첫 번째 집계입니다. FACET ... ORDER BY를 사용하면 ORDER BY 수정자와 함께 집계 함수를 추가하여 패싯 선택 방법을 지정하여 이 기본 동작을 재정의할 수 있습니다. 특히 이 조항은 LIMIT 조항에 의해 제한되기 전에 최종 결과에서 패싯이 선택되는 우선순위를 재정의합니다. 이 조항은 쿼리에 사용할 수 있지만 알림 또는 스트리밍에는 사용할 수 없습니다.

이 예에서는 FACET ... ORDER BY를 사용하여 앱 트랜잭션의 평균 기간을 찾는 방법을 보여주며 응답 크기가 가장 높은 앱별로 상위 10개(기본 제한)의 가장 높은 기간을 보여줍니다. 이 경우 FACET ... ORDER BY가 사용되지 않으면 쿼리 결과는 대신 가장 높은 기간별로 상위 10개를 표시하며 응답 크기는 앱 선택과 관련이 없습니다.

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

FACET ... ORDER BY 절을 사용하는 경우 ASC 및 DESC 수정자를 추가하여 정렬 순서를 변경할 수 없습니다. 기본적으로 이 절은 DESC를 사용합니다.

JOIN 절을 사용하면, 한 이벤트 유형의 데이터를 공통 속성 또는 키를 기반으로 하위 쿼리의 결과와 결합할 수 있습니다.

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

하위 쿼리 결합에는 몇 가지 간단한 규칙이 존재합니다.

• JOIN 절은 항상 FROM 절 바로 뒤에 와야 합니다.
• 결합 유형(INNER 또는 LEFT) 접두사는 선택 사항입니다. 선택을 하지 않으면 결합 유형은 INNER로 기본 설정됩니다.
• 하위 쿼리를 포함하는 괄호는 JOIN 바로 뒤에 와야 합니다.
• ON 절은 하위 쿼리 바로 뒤에 와야 합니다.

고려해야 할 제한 사항:

• 결합된 하위 쿼리는 계속해서 기본 LIMIT 10과 최대 LIMIT 2000을 가집니다. 외부 쿼리의 LIMIT는 내부 쿼리에 영향을 미치지 않습니다.
• 결합된 하위 쿼리에서 TIMESERIES 사용은 지원되지 않습니다. 외부 쿼리가 TIMESERIES를 사용하는 경우 결합된 하위 쿼리는 전체 쿼리 시간 범위에 대해 단일 결과를 제공한다는 점에 유의하십시오.
• 모든 하위 쿼리와 마찬가지로 결합된 하위 쿼리는 알림 조건에서 사용할 수 없습니다.
• SELECT *는 상위 쿼리에서 지원되지만, 결합된 하위 쿼리에서는 지원되지 않습니다.
• 결합의 카디널리티는 1:100으로 제한됩니다. 이는 단일 결합 키가 하위 쿼리 결과에서 100개 이상의 행에 매핑될 수 없음을 의미합니다.

JOIN 절에 대한 자세한 내용은 NRQL 하위 쿼리 결합 튜토리얼을 참조하십시오.

INNER JOIN 패싯 하위 쿼리 포함

이 쿼리는 PageView 이벤트 유형에서 browserTransactionName 으로 패싯 처리된 이벤트 수를 찾은 다음 PageAction 이벤트 유형에서 currentUrl 로 패싯 처리된 이벤트 수를 찾습니다. 이는 공통 session 속성 값을 기반으로 두 이벤트 유형을 결합합니다.

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

카피

LEFT JOIN 패싯 하위 쿼리 포함

이 예시는 패싯 INNER JOIN 예시와 동일한 데이터를 쿼리하지만, LEFT JOIN 쿼리이기 때문에 결과에는 PageAction 하위 쿼리의 결과에 일치하는 session 값이 없는 PageView 테이블의 항목이 포함됩니다.

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

카피

INNER JOIN 집계되지 않은 하위 쿼리 포함

이 부분에서는 PageAction 이벤트 유형에서 currentUrl로 분류된 다음 PageView 이벤트 유형에서 browserTransactionNamed 로 분류된 이벤트 수를 찾는 외부 쿼리를 사용하여 집계되지 않은 행 방식 하위 쿼리를 수행합니다. 이는 공통 session 속성 값을 기반으로 두 이벤트 유형을 결합합니다.

session 값 34d5ce6acf4c60be는 하위 쿼리의 PageView 이벤트 유형에서 두 개의 browserTransactionName 값을 가지며, 결과에 추가 행을 추가한다는 점에 주목하십시오.

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

카피

SELECT ...
  LIMIT count
  ...

LIMIT 조항을 사용하여 FACET 쿼리에서 반환된 패싯 값의 최대 수 또는 SELECT * 쿼리에서 반환된 최대 항목 수를 제어합니다. 이 조항은 단일 정수 값을 인수로 사용합니다. LIMIT 조항이 지정되지 않았거나 값이 제공되지 않은 경우 제한은 기본적으로 FACET 쿼리의 경우 10, SELECT * 쿼리의 경우 100으로 설정됩니다.

LIMIT 조항에 허용되는 최대 값은 2,000입니다.

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

SELECT ...
  LIMIT count OFFSET count
  ...

LIMIT 과 함께 OFFSET 조항을 사용하여 SELECT * 또는 SELECT column 쿼리에서 반환된 행 부분을 제어합니다. LIMIT 조항과 마찬가지로 OFFSET 는 단일 정수 값을 인수로 사용합니다. OFFSET은 쿼리에서 선택한 행이 반환되기 전에 건너뛸 행 수를 설정합니다. 이것은 LIMIT에 의해 제한됩니다.

OFFSET 행은 가장 최근부터 건너뜁니다.

예를 들어, SELECT interestingValue FROM Minute_Report LIMIT 5 OFFSET 1 쿼리는 가장 최근 값을 제외하고 Minute_Report에서 마지막 5개 값을 반환합니다.

ORDER BY 절을 사용하면 행별로 이벤트 속성을 선택하는 쿼리에서 쿼리 결과를 정렬하는 방법을 지정할 수 있습니다.

이 쿼리는 두 개의 트랜잭션 속성을 기간별로 정렬합니다.

FROM Transaction SELECT appName, duration ORDER BY duration

기본 정렬 순서는 오름차순이지만 ASC 또는 DESC 수정자를 추가하여 변경할 수 있습니다.

이 쿼리는 모든 트랜잭션 속성을 기간별로 내림차순으로 정렬합니다.

FROM Transaction SELECT * ORDER BY duration DESC

SHOW EVENT TYPES...

SHOW EVENT TYPES 특정 시간 범위 동안 계정에 있는 모든 데이터 유형의 목록을 반환합니다. SELECT 대신 쿼리의 첫 번째 조항로 사용됩니다.

SHOW EVENT TYPES SINCE 1 day ago

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

기본값은 1시간 전 입니다.

SINCE 절을 사용해 반환된 데이터에 대한 시간 범위의 포괄적(inclusive) 시작을 정의합니다. 쿼리에 시간대를 지정할 수 있지만 결과는 지정할 수 없습니다. NRQL 결과는 시스템 시간을 기반으로 합니다.

NRQL을 사용할 때 UTC 타임스탬프, 상대 시간 또는 DateTime 문자열을 설정할 수 있습니다. 시간 지정을 참조하십시오.

기타 참조:

• 쿼리 시간 범위 설정
• UNTIL

SLIDE BY 조항은 슬라이딩 창이라는 기능을 지원합니다. 슬라이딩 창을 사용하면 SLIDE BY 데이터가 서로 겹치는 시간의 "창"으로 수집됩니다. 이러한 기간은 롤링 집계(예: 롤링 평균)가 좁은 시간 창의 집계보다 더 중요한 경우에 다양한 변형이 있는 라인 그래프를 매끄럽게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

SLIDE BY를 사용하려면 쿼리에서 TIMESERIES 조항 뒤에 배치합니다. 예를 들어, 이 쿼리는 1분 SLIDE BY 간격으로 5분 창의 데이터를 가져옵니다. 즉, 각 창은 5분 동안 지속되지만, 창 1은 0분에 시작하고, 창 2는 1분에 시작하고, 창 3은 2분에서 시작하는 것입니다.

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

SLIDE BY를 사용하는 방법과 시기에 대한 자세한 내용은 슬라이딩 창으로 더 보기 쉬운 차트 만들기를 참조하십시오. 또는 이 짧은 비디오(약 3분 20초)를 시청하십시오.

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 조항을 사용하여 데이터를 지정된 기간으로 분류된 시계열로 반환합니다. TIMESERIES는 특정 차트를 트리거하는 데 사용되므로 기본값이 없습니다.

시간 범위를 나타내려면 integer units를 사용합니다. 예:

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

TIMESERIES 아래 예와 같이 쿼리 결과를 추가로 맞춤화하기 위해 MAX, AUTO 및 SLIDE BY 같은 인수와 결합할 수 있습니다.

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 절을 사용하여 쿼리할 시간 범위의 끝을 정의합니다. 값은 배타적입니다. 시간 범위가 지정된 순간으로 이동하지만 포함을 하지는 않는 다는 의미입니다.

기본값은 NOW입니다. 기본값 이외의 엔드포인트을 지정하려면 UNTIL 만 사용합니다.

기타 참조:

• 쿼리 시간 범위 설정
• SINCE

WHERE 조항을 사용하여 결과를 필터링합니다. NRQL은 조항에서 지정한 조건을 충족하는 결과를 반환합니다.

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

• 둘 이상의 조건을 지정하는 경우 AND 또는 OR 연산자로 조건을 구분합니다.

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

메트릭 데이터 쿼리에 대한 자세한 내용은 쿼리 메트릭을 참조하십시오.

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

쿼리의 어느 곳에서나 참조할 수 있는 변수로 값을 저장하려면 WITH ... AS 절을 사용하여 NRQL 변수를 정의합니다. 주요 규칙 및 팁:

• WITH ... AS 절은 FROM/SELECT 절 앞, 중간 또는 바로 뒤에 올 수 있습니다.
• 행 단위 함수(예: capture())만 변수로 설정할 수 있습니다. average() 같은 집계 함수는 지원되지 않습니다.
• 하나의 WITH 만 사용할 수 있지만, 쉼표로 구분되는 한 여러 NRQL 변수를 사용할 수 있습니다.
• 정의된 NRQL 변수가 기존 속성과 이름이 동일한 경우, 해당 변수가 우선합니다.
• 변수 이름에는 % 기호가 포함될 수 없습니다.

다음은 몇 가지 예시 쿼리입니다.

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 조항을 사용하여 아직 지정된 시간대가 없는 쿼리의 날짜 또는 시간에 대한 시간대를 선택합니다.

날짜 시간에 시간대를 지정하지 않고 WITH TIMEZONE 절을 포함하면 since 및 until 절은 제공된 시간대를 유지합니다.

WITH TIMEZONE 절을 포함하지 않고 날짜 시간 문자열에 시간대를 포함하면 날짜 시간 문자열 시간대가 유지됩니다.

예를 들어 쿼리 절 SINCE Monday UNTIL Tuesday WITH TIMEZONE 'America/New_York'은 미국/뉴욕 시간으로 월요일 자정부터 미국/뉴욕 시간으로 화요일 자정까지 기록된 데이터를 반환합니다.

다음은 쿼리 타임스팬 절의 몇 가지 예입니다.

• WITH TIMEZONE 절을 사용하는 날짜 시간 문자열에 시간대가 없습니다.

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

  카피

  이는 "beginTime": "2022-05-19T07:00:00Z" 및 "endTime": "2022-05-19T19:00:00Z"로 해결됩니다.

• WITH TIMEZONE 절을 사용하지 않는 날짜 시간 문자열의 시간대:

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

  카피

  이는 "beginTime": "2022-05-19T00:00:00Z" 및 "endTime": "2022-05-19T17:00:00Z"로 해결됩니다.

• 일광 절약 시간제 동안 -0700인 미국/로스앤젤레스 WITH TIMEZONE 절을 사용하는 날짜 시간 문자열의 시간대:

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

  카피

  이는 "beginTime": "2022-05-19T07:00:00Z" 및 "endTime": "2022-05-19T19:00:00Z"로 해결됩니다.

사용 가능한 영역 ID 목록을 참조하십시오.

자세한 정보와 예는 대시보드 및 차트에서 시간 범위 설정을 참조하십시오.

aggregationendtime() 함수를 사용하여 관련 집계 시간을 반환합니다. 더 구체적으로 말하면, 주어진 집계에 대해 aggregationendtime() 함수는 해당 집계 기간의 끝 타임스탬프를 제공합니다. 예를 들어, 시계열 쿼리에서 1시간 분량의 데이터를 포함하는 데이터 포인트의 경우 함수는 해당 시간 기간의 끝 타임스탬프를 반환합니다.

apdex 함수를 사용해 단일 트랜잭션 또는 모든 트랜잭션에 대한 Apdex 점수를 반환합니다. 기본 Apdex 점수는 0.5초입니다. 속성은 duration 또는 backendDuration 같이 응답 시간을 기반으로 하는 모든 속성이 될 수 있습니다. t: 인수는 선택한 속성과 동일한 시간 단위로 Apdex T 임계값을 정의합니다. 예를 들어, 속성이 초 단위로 측정되는 경우 t는 초 단위 임계값이 됩니다.

apdex() 함수에서 반환된 Apdex 점수는 실행 시간에만 기반합니다. APM 오류는 고려하지 않습니다. 트랜잭션에 오류가 있지만 Apdex T 이하에서 완료되는 경우, 해당 트랜잭션은 apdex () 함수에 의해 만족스러운 것으로 평가됩니다.

특정 고객을 위한 Apdex 받기

사용자 정의 속성을 정의한 경우 해당 속성을 기반으로 필터링할 수 있습니다. 예를 들어, 특히 중요한 고객의 Apdex를 모니터링할 수 있습니다.

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

카피

특정 트랜잭션에 대한 Apdex 가져오기

name 속성을 사용하여 특정 트랜잭션에 대한 점수를 반환하거나 name을 생략하여 전체 Apdex를 반환합니다. 이 쿼리는 지난 1시간 동안의 Controller/notes/index 트랜잭션에 대한 Apdex 점수를 반환합니다.

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

카피

앱에 대한 전체 Apdex 가져오기

이 예제 쿼리는 지난 3주 동안 애플리케이션에 대한 전체 Apdex를 반환합니다.

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

카피

average() 함수를 사용하여 속성의 평균 값을 반환합니다. 단일 속성 이름을 인수로 사용합니다. 속성 값이 숫자가 아니면 집계할 때 무시됩니다. 쿼리 조건과 일치하는 데이터를 찾을 수 없거나 쿼리에서 반환된 숫자 값이 없으면 null 값을 반환합니다.

bucketPercentile() 함수는 Prometheus의 histogram_quantile 함수에 해당하는 NRQL입니다. 차원 메트릭 데이터와 함께 사용하기 위한 것입니다. quantile 대신 뉴렐릭은 quantile * 100인 백분위수를 반환합니다.

bucketPercentile() 함수를 사용하여 Prometheus 형식의 히스토그램 데이터에서 분위수를 계산합니다.

버킷 이름을 인수로 사용하고 버킷 경계를 따라 백분위수를 보고합니다.

SELECT bucketPercentile(duration_bucket) FROM Metric SINCE 1 day ago

선택적으로 백분위수 사양을 인수로 추가할 수 있습니다.

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

Prometheus 히스토그램 데이터를 구성하는 데 여러 측정항목이 사용되기 때문에 연결된 <basename> 측면에서 특정 Prometheus 메트릭을 쿼리해야 합니다.

예를 들어, NRQL을 사용하는 <basename> prometheus_http_request_duration_seconds와 함께 Prometheus 히스토그램에서 백분위수를 계산하려면 bucketPercentile(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket, 50)을 사용합니다. _bucket이 <basename> 끝에 접미사로 추가되는 방식에 유의하십시오.

자세한 내용은 Prometheus.io 문서를 참조하세요.

cardinality() 함수를 사용하여 메트릭의 모든 측정기준(속성) 조합 수를 가져옵니다.

세 개의 인수가 필요하며 모두 선택 사항입니다.

• 측정항목 이름: 있는 경우 cardinality()은 지정된 메트릭만 계산합니다.
• Include(포함): 존재하는 경우, 포함 목록은 카디널리티 계산을 해당 속성으로 제한합니다.
• Exclude(제외): 존재하는 경우 제외 목록으로 인해 카디널리티 계산에서 해당 속성이 무시됩니다.

cdfPercentage() 는 누적 분포 함수의 구현으로, thresholds 이하인 attribute 값의 백분율을 반환합니다.

cdfPercentage() 는 attribute 인수를 집계하며, 숫자 속성 또는 분포 메트릭 속성이 될 수 있습니다. 하나의 쿼리에 혼합 유형이 허용됩니다. 다른 유형(예: 문자열)은 무시됩니다. 최대 10개의 임계값을 지정할 수 있습니다.

FROM PageView SELECT cdfPercentage(firstPaint, 0.5, 1.0)

count() 함수를 사용하여 사용 가능한 레코드 수를 반환합니다. 단일 인수가 필요합니다. * , 속성 또는 상수 값입니다. 현재는 일반적인 SQL 동작을 따르고 해당 인수에 대한 값이 있는 모든 레코드를 계산합니다.

count(*)는 특정 속성의 이름을 지정하지 않으므로 결과는 기본 "humanize" 형식으로 지정됩니다.

derivative() 주어진 데이터 세트의 변화율을 찾습니다. 변화율은 도함수를 근사화하기 위해 선형 최소제곱 회귀를 사용하여 계산됩니다. 이 계산에는 둘 이상의 데이터 포인트를 비교해야 하므로 평가 범위에 하나의 데이터 포인트만 포함되는 경우 계산이 불확실하고 작동하지 않아 null 값이 생성됩니다.

time interval은 변화율이 계산되는 기간입니다. 예를 들어, derivative(attributeName, 1 minute)는 분당 변경 비율을 반환합니다.

earliest() 함수를 사용하여 지정된 시간 범위 동안 속성에 대한 가장 이른 값을 반환합니다.

단일 인수가 필요합니다.

FACET과 함께 사용하는 경우 각 결과 패싯에 대한 속성의 가장 최근 값을 반환합니다.

SELECT earliest(countryCode) FROM PageView FACET userAgentName

filter() 함수를 사용하여 SELECT 문의 집계 함수 중 하나에 대한 결과를 제한합니다. filter()을 FACET 또는 TIMESERIES와 함께 사용할 수 있습니다. 필터는 다음과 같은 여러 집계를 선택할 때만 유용합니다.

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

그렇지 않으면, 표준 WHERE 절을 사용하는 것이 좋습니다.

오퍼 코드를 사용한 구매 분석

filter()를 사용하여 제안 코드를 사용하는 사람과 사용하지 않는 사람에 대해 일련의 트랜잭션에서 구입한 항목을 비교할 수 있습니다.

funnel() 함수를 사용하여 퍼널 차트를 생성합니다. 속성을 첫 번째 인수로 사용합니다. 그런 다음 단계를 쉼표로 구분된 WHERE 조항(레이블에 대한 선택적 AS 조항 포함)로 지정합니다.

자세한 내용과 예는 퍼널 문서를 참조하십시오.

histogram() 함수를 사용하여 히스토그램을 생성합니다. 세 가지 인수가 필요합니다.

• Attribute name(속성 이름)

• 샘플 범위의 최대값

• 총 버킷 수(1-500, inclusive)

  PageView 이벤트의 응답 시간 히스토그램

  이 쿼리는 20개 버킷에 대해 최대 10초 범위의 응답 시간 히스토그램을 생성합니다.

  SELECT histogram(duration, 10, 20) FROM PageView SINCE 1 week ago

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  Prometheus 히스토그램 버킷

  histogram() Prometheus 히스토그램 버킷 허용:

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

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  뉴렐릭 분포 메트릭

  histogram() 분포 측정항목을 입력으로 수락합니다.

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

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  FACET 조항이 있는 히스토그램

  FACET 절과 함께 histogram()를 사용하여 히트맵 차트를 생성합니다.

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

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keyset()를 사용하면 주어진 시간 범위 동안 주어진 데이터 유형에 대한 모든 속성을 볼 수 있습니다. 인수가 필요하지 않습니다. 문자열 유형 키, 숫자 유형 키, Boolean 유형 키 및 모든 키의 그룹을 포함하는 JSON 구조를 반환합니다.

SELECT keyset() FROM PageView SINCE 1 day ago

latest() 함수를 사용하여 지정된 시간 범위 동안 속성의 가장 최근 값을 반환합니다.

단일 인수가 필요합니다.

FACET과 함께 사용하는 경우 각 결과 패싯에 대한 속성의 가장 최근 값을 반환합니다.

SELECT latest(countryCode) FROM PageView FACET userAgentName

latestrate() 함수를 사용하여 마지막 2개의 데이터 포인트를 기반으로 한 값의 변화율을 반환합니다. 문제의 속성을 첫 번째 인수로 사용하고 결과 비율에 대한 시간 단위를 두 번째 인수로 사용합니다. 이 함수는 change in attribute/time interval 단위로 결과를 반환합니다.

이 기능은 최첨단 추세를 보기 위해 속성에 대한 가장 최근의 변경 비율을 제공하는 데 유용할 수 있습니다.

SELECT latestrate(duration, 1 SECOND) FROM PageView

max() 함수를 사용하여 지정된 시간 범위 동안 숫자 속성의 최대 기록 값을 반환합니다. 단일 속성 이름을 인수로 사용합니다. 속성 값이 숫자가 아니면 집계할 때 무시됩니다. 쿼리 조건과 일치하는 데이터를 찾을 수 없거나 쿼리에서 반환된 숫자 값이 없으면 null 값을 반환합니다.

median() 함수를 사용하여 속성의 중앙값 또는 50번째 백분위수를 반환합니다. 백분위수 쿼리에 대한 자세한 내용은 백분위 수()를 참조하십시오.

SELECT median(duration) FROM PageView TIMESERIES AUTO

JOIN 절의 중앙값:

• 중앙값은 percentile(attribute, 50)의 지름길일 뿐이므로, 결합된 하위 쿼리의 median() 결과는 50번째 백분위수를 계산된 값에 매핑하는 복합 데이터 유형입니다.

  외부 쿼리에서 실제 중앙값을 참조하려면 getField() 함수를 사용할 수 있습니다. 매핑된 키는 이중 값의 문자열 표현이므로 median()의 경우 '50.0'입니다.

  결합된 중간 쿼리

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

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min() 함수를 사용하여 지정된 시간 범위 동안 숫자 속성의 최소 기록 값을 반환합니다. 단일 속성 이름을 인수로 사용합니다. 속성 값이 숫자가 아니면 집계할 때 무시됩니다. 쿼리 조건과 일치하는 데이터를 찾을 수 없거나 쿼리에서 반환된 숫자 값이 없으면 null 값을 반환합니다.

percentage() 함수를 사용하여 일부 조건과 일치하는 대상 데이터 세트의 백분율을 반환합니다.

첫 번째 인수에는 원하는 속성에 대한 집계 함수가 필요합니다. 정확히 두 개의 인수를 사용하십시오. (처음 두 개 이후의 인수는 무시됨) 속성이 숫자가 아니면 이 함수는 100% 값을 반환합니다.

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

percentile() 함수를 사용하여 지정된 백분위수에서 속성의 대략적인 값을 반환합니다. 속성이 필요하며 백분위수를 나타내는 인수를 원하는 만큼 사용할 수 있습니다. percentile() 함수를 사용하면 백분위수를 소수점 이하 3자리까지 표시할 수 있어 정밀도가 향상됩니다. 백분위수 임계값은 십진수 값으로 지정할 수 있지만 대부분의 데이터 세트에서 서로 0.1보다 가까운 백분위수는 확인되지 않습니다.

TIMESERIES를 사용하여 시간 경과에 따라 매핑된 백분위수가 있는 라인 차트를 생성합니다.

• 백분위수에 대한 집계 값을 표시하는 빌보드 및 속성 시트를 생성하려면 TIMESERIES를 생략합니다.

  백분위수가 나열되지 않으면 기본값은 95번째 백분위수입니다. 50번째 백분위수 값인 중앙값만 반환하려면 median()을 사용할 수도 있습니다.

  기본 백분위수 쿼리

  이 쿼리는 5번째, 50번째, 95번째 백분위수에 대한 선이 있는 라인 차트를 생성합니다.

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

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  JOIN절의 백분위수:

• 결합된 하위 쿼리에서 백분위수를 사용하는 경우 하위 쿼리의 결과는 각 백분위수를 계산된 값에 매핑하는 복합 데이터 유형입니다.

  외부 쿼리의 개별 백분위수 값을 참조하려면 getField() 함수를 사용할 수 있습니다. 매핑된 키는 이중 값의 문자열 표현이므로 정수에 ".0"을 추가해야 합니다. 예를 들어, 95번째 백분위수의 키는 '95.0'입니다.

  결합된 백분위수 쿼리

  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() derivative() 함수의 확장입니다. 데이터 세트의 미래 값을 예측하기 위해 유사한 최소 제곱 선형 회귀 방법을 사용합니다.

• time interval은 쿼리가 앞으로 얼마나 멀리 볼 것인지입니다. 예를 들어, predictLinear(attributeName, 1 hour)는 쿼리 시간 창에서 1시간 후의 선형 예측입니다.
• 일반적으로 predictLinear()는 디스크 공간과 같이 지속적으로 증가하는 값이나 큰 추세에 대한 예측에 유용합니다.
• predictLinear() 선형 회귀이므로 쿼리되는 데이터세트에 익숙하면 정확한 장기 예측을 보장하는 데 도움이 됩니다.
• 기하급수적으로, 대수적으로 또는 기타 비선형 수단에 의해 증가하는 데이터 세트는 단기 예측에서만 성공할 가능성이 높습니다.
• 뉴렐릭은 TIMESERIES 쿼리에서 predictLinear 사용을 권장하지 않습니다. 이는 각 버킷이 쿼리 내 상대적인 시간 프레임을 기반으로 개별 예측을 수행하기 때문입니다. 즉, 이러한 쿼리는 시계열의 끝부터 예측을 표시하지 않습니다.

rate() 함수를 사용하여 시간 간격당 주어진 쿼리의 빈도 또는 비율을 시각화합니다. 예를 들어, 한 시간 동안 분당 페이지뷰 수 또는 하루 동안 시간당 사이트의 고유 세션 수를 알고 싶을 수 있습니다.

• TIMESERIES를 사용하여 시간에 따라 매핑된 요율이 있는 라인 차트를 생성합니다.

• 시간 경과에 따른 평균 단일 요율 값을 표시하는 빌보드를 생성하려면 TIMESERIES를 생략합니다.

  다음은 지난 6시간 동안 10분당 APM 트랜잭션의 처리량 비율을 보여주는 라인 차트를 생성하는 기본 쿼리입니다.

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

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  다음은 rate를 사용하여 여러 기간의 데이터를 비교하는 방법을 설명하는 짧은 동영상(3분 21분)입니다.

stdvar() 함수를 사용하여 지정된 시간 범위에 대한 숫자 속성의 표준 분산을 반환합니다.

단일 인수가 필요합니다. 속성이 숫자가 아니면 0 값을 반환합니다.

sum() 함수를 사용하여 지정된 시간 범위 동안 숫자 속성의 기록된 값 합계를 반환합니다.

단일 인수가 필요합니다. 속성이 숫자가 아니면 0 값을 반환합니다.

uniqueCount() 함수를 사용하여 지정된 시간 범위 동안 속성에 대해 기록된 고유 값의 수를 반환합니다.

uniques() 함수를 사용하여 지정된 시간 범위 동안 속성에 대해 기록된 고유 값 목록을 반환합니다. facet 조항과 함께 사용하면 각 패싯 값마다 고유한 속성 값 목록이 반환됩니다.

limit 매개변수는 선택사항입니다. 제공되지 않으면 패싯당 고유 속성 값 1,000개의 기본 제한이 적용됩니다. 최대 10,000까지 다른 limit 값을 지정할 수 있습니다. uniques() 함수는 한계에 도달할 때까지 발견된 고유 속성 값의 첫 번째 세트를 반환합니다. 따라서 데이터 세트에 5,000개의 고유 속성 값이 있고 한도가 1,000으로 설정된 경우 연산자는 빈도에 관계없이 발견한 처음 1,000개의 고유 값을 반환합니다.

쿼리 결과에서 반환될 수 있는 값의 최대 수는 uniques() 한도 facet 한도의 곱입니다. 다음 쿼리에서 반환될 수 있는 이론적 최대 값 수는 5백만(5,000 x 1,000)입니다.

쿼리되는 데이터 세트와 쿼리의 복잡성에 따라 메모리 보호 제한으로 인해 매우 큰 쿼리가 실행되지 않을 수 있습니다.

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

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

accountId() 함수를 사용하여 쿼리된 데이터와 연결된 계정 ID를 반환합니다. 이 함수는 인수를 사용하지 않습니다. 다음은 몇 가지 예시 쿼리입니다.

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

앵커 구문 분석 기능인 aparse()를 사용하여 문자열에서 특정 값을 추출합니다. 이는 capture()의 대안입니다.

aparse() 두 가지 인수를 취합니다.

• 문자열 속성

• 앵커 문자열과 추출 문자가 포함된 패턴 문자열입니다. 예를 들어, www.*.com을 사용해 URL에서 도메인을 추출할 수 있습니다.

  aparse()를 사용하는 경우, 패턴 문자열에는 위의 www. 및 .com 같은 앵커가 포함되고, *로 표시로 표시해야 추출하려는 문자열의 위치를 식별할 수 있습니다.

  aparse() 패턴 문자열에 다음 문자를 사용합니다.

• %: LIKE 절에서와 같이 비캡처 와일드카드

• *: 정규식 캡처를 사용하는 것과 유사한 와일드카드 캡처

  실제로, 앵커 문자열은 문자열 속성의 시작이나 끝이 아닌 중간에 자주 발생합니다.

  이 경우 원치 않는 값을 무시하려면 % 와일드카드를 사용합니다.(예: %www.*.com%)

  capture()처럼, aparse()의 모든 결과는 문자열입니다. 수학 함수에서 이러한 결과를 사용하려면 numeric() 함수로 변환해야 합니다.

  참고: aparse()는 대소문자를 구분하지 않습니다.

  기본적인 사용

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

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  aparse() 특정 값

  문자열 중간에서 값을 추출하려면 패턴 문자열의 시작과 끝 부분에 비캡처 와일드카드 %를 사용합니다. 예:

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

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  aparse() 여러 값

  여러 값을 변수로 추출할 때는 순서가 중요합니다. 예:

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

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  변수에 대한 보다 자세한 내용은 NRQL 변수를 참조하십시오.

blob 유형 속성에 blob() 함수를 사용하여 해당 속성의 base-64로 인코딩된 문자열을 반환합니다.

이 함수에는 다음과 같은 제한 사항이 있습니다.

• blob()에 대한 호출을 포함하는 쿼리의 최대 LIMIT 값은 20입니다.

• blob() 쿼리의 WHERE 절에서는 호출할 수 없습니다.

• blob() 패싯 쿼리 또는 시계열 쿼리에는 사용할 수 없습니다.

  Logging에서 이것이 사용되는 방법에 대한 자세한 내용은 긴 로그(blob)에서 데이터 찾기를 참조하십시오.

  Base-64로 인코딩된 blob을 디코딩하려면 decode() 함수를 참조하십시오.

  확장 로그에서 blob() 사용

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

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buckets() 함수를 사용하여 FACET 조항로 분할된 데이터를 범위를 기반으로 버킷으로 집계합니다. 뉴렐릭 데이터베이스에 숫자 값으로 저장된 모든 속성으로 버킷을 만들 수 있습니다.

세 가지 인수가 필요합니다.

• Attribute name(속성 이름)

• 샘플 범위의 최대값(모든 이상값은 최종 버킷에 표시됨)

• Total number of buckets(총 버킷 수)

  자세한 내용과 예는 데이터를 버킷으로 분할을 참조하십시오.

concat() 함수를 사용하여 인수를 연결한 결과 문자열을 반환합니다.

숫자, 부울, 튜플 또는 배열 유형의 인수가 최대 20개까지 제공될 수 있습니다. Null 인수와 지원되지 않는 형식의 인수는 무시됩니다. 인수가 제공되지 않으면, 결과는 빈 문자열이 됩니다.

부동 소수점 숫자 값을 연결할 때 포함되는 소수 자릿수를 제한하기 위해 선택 가능한 정밀도 인수가 제공될 수 있습니다.

결과 문자열의 최대 길이는 4096자입니다.

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')

주어진 입력 값에 대해 제공된 단위 간에 단위 변환을 수행하려면 convert() 함수를 사용합니다.

OpenTelemetry 사양에 맞춰 UCUM 표준을 사용해 시간, 길이, 무게, 볼륨, 및 데이터에 대한 일반 단위와 약어가 지원됩니다. 편의를 위해 표준화된 약어는 ft_us, kilobytes 및 µs 외에 ft 같은 일부 대체 자연어로 보강됩니다.

단위는 대소문자를 구분합니다. 사양에서 대문자를 요구하지 않는 한 모든 단위는 소문자입니다. 예를 들어, 데이터 단위 'bits'는 비트에 유효하고 'By'는 바이트에 대해 대문자 B가 사용되어야 합니다.

시간의 가장 큰 단위는 태양력 year이며 항상 365.25일입니다.

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'

RE2 구문이 있는 정규식을 사용하여 속성에서 값을 추출하려면 capture()를 사용합니다.

두 가지 인수가 필요합니다.

• Attribute name(속성 이름)

• 캡처 구문이 있는 정규 표현식(NRQL의 정규 표현식은 Python과 유사한 구문 r'...' 사용)

  캡처할 때, 특정 이름을 고려하여 RE2 명명된 캡처 구문 ...(?P<name> pattern )...을 사용하여 포함된 패턴을 캡처합니다.

  정규식에 추가적인 캡처 그룹을 지정하여 여러 값을 캡처할 수 있습니다. 예: ...(?P<name1> pattern1)...(?P<name2> pattern2)...

  참고: 여러 값을 캡처할 때 각 캡처 문은 최대 16개의 캡처 그룹을 가질 수 있으며, 각 NRQL 쿼리는 최대 5개의 캡처 문을 가질 수 있습니다.

  쿼리 결과를 개선하기 위해 정규식 캡처를 사용하는 방법을 확인하십시오.

  팁

  정규식은 전체 입력과 일치해야 합니다. 캡처 표현식이 예상 결과를 추출하지 않는 경우, 시작 또는 끝에 일부 매치 정규표현식을 위한 패턴인 .*가 필요한지 확인합니다. 그러나 부분 정규표현식으로 인해 쿼리 실행이 느려질 수 있습니다.

  다음은 capture()를 사용하여 대시보드 가독성을 높이는 방법을 보여주는 짧은 동영상(3분 5분)입니다.

  자세한 내용은 아래 예를 참조하십시오.

  capture() SELECT 조항 조건 내에서

  다음은 웹사이트의 도메인 이름을 선택하고 https:// 및 다음 경로를 제거합니다. .com

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

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  다음은 오류 메시지의 첫 번째 단어만 캡처합니다.

  SELECT capture(errorMessage, r'(?P<firstWord>\S+)\s.+') FROM Transaction SINCE 1 hour ago where errorMessage is not null

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  capture() FACET 조항 조건 내에서

  다음은 캡처된 HTTP 메서드에 의해 패싯됩니다.

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

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  capture() WHERE 조항 조건 내에서

  다음은 캡처된 작업 이름이 ExampleJob인 정규식과 일치하는 message 속성이 있는 로그 이벤트를 기반으로 결과를 필터링합니다.

  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() 숫자 캐스트로

  다음은 로그 라인에서 CPU 시간의 합계를 캡처합니다. 수학 연산을 수행하려면 명시적으로 숫자로 캐스트해야 합니다.

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

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  capture() NRQL 변수가 있는 여러 값

  이 예에서 NRQL 변수는 로그 메시지에서 캡처된 여러 값을 저장하는 데 사용됩니다.

  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

  카피

  NRQL 변수에 대한 보다 자세한 내용은 여기를 참조하십시오.

문자열과 blob에 대해 base-64 변환을 수행하려면 decode()를 사용합니다. 입력 값(첫 번째 인수)은 인코딩(두 번째 인수)에 지정된 Base-64 표준을 사용하여 디코딩됩니다.

다음 문자열 값은 지원되는 인코딩 매개변수입니다.

• 'base64': RFC4648 base-64 표준 사용

• 'base64mime': RFC2045 base-64 표준(MIME) 사용

• 'base64url': RFC4648 base-64 standard와 URL 및 파일이름에 안전한 알파벳 사용

  WHERE 또는 FACET 절에서는 blob()이 허용되지 않으므로, blob 유형이 있는 decode() WHERE 절이나 패싯 쿼리에서는 지원되지 않습니다.

  문자열을 인코딩하려면 encode() 함수를 참조하십시오.

  문자열 속성에 decode() 사용

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

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  decode() 사용 FACET

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

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  WHERE 절에 decode() 사용

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

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  blob 유형 속성과 함께 decode() 사용

  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

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dimensions() 함수를 사용하여 데이터 유형의 모든 차원 값을 반환합니다.

선택적 인수를 사용하여 특정 속성을 명시적으로 포함하거나 제외할 수 있습니다.

• 포함: 있는 경우 포함 목록은 dimensions()를 해당 속성으로 제한합니다.

• 제외: 있는 경우, dimensions() 계산은 해당 속성을 무시합니다.

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

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  FACET 조항과 함께 사용하면 dimensions()는 Prometheus가 집계되지 않은 쿼리에서 작동하는 방식과 유사하게 이벤트 유형에서 사용 가능한 모든 패싯에 대해 고유한 시계열을 생성합니다.

문자열에 대해 Base-64 변환을 수행하려면 encode()를 사용합니다. 입력 값(첫 번째 인수)은 인코딩(두 번째 인수)에 지정된 Base-64 표준을 사용하여 인코딩됩니다.

다음 문자열 값은 지원되는 인코딩 매개변수입니다.

• 'base64': RFC4648 base-64 표준 사용

• 'base64mime': RFC2045 base-64 표준(MIME) 사용

• 'base64url': RFC4648 base-64 standard와 URL 및 파일이름에 안전한 알파벳 사용

  문자열이나 blob을 디코딩하려면 decode() 함수를 참조하십시오. encode()는 Blob에 지원되지 않습니다.

  속성에 encode() 사용

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

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CIDR IP 주소에서 기본 네트워크 주소를 얻으려면 cidrAddress() 함수를 사용합니다.

cidrAddress() 는 다음 인수를 사용합니다.

• attribute - IP 주소 자체 또는 CIDR 표기법의 접두사 길이를 포함하는 문자열 값입니다.

  • 이는 문자열 속성이거나 따옴표로 묶인 문자열 리터럴일 수 있습니다.
  • IP 주소는 IPv4 주소여야 합니다.

• number - 접두사 길이를 나타내는 정수 값입니다.

  • 이는 정수 속성이거나 정수 값일 수 있습니다.
  • 속성 매개변수가 CIDR 표기법인 경우 이 매개변수는 선택사항이며 CIDR 문자열에 제공된 접두사 길이보다 우선합니다.

• cidrFormat - 네트워크 주소 출력을 CIDR 표기법으로 형식화해야 하는지 결정하는 데 사용되는 선택적 부울 값입니다. 기본값은 true입니다.

  cidrAddress() 함수는 속성 및 숫자 매개변수에 유효한 IP 주소와 접두사 길이가 포함되어 있는 경우 항상 값을 반환합니다. 매개변수 입력이 유효하지 않으면 cidrAddress() null을 반환합니다.

  가장 많은 요청을 처리하고 있는 서브넷 찾기

  다음 쿼리는 SyntheticRequest 이벤트 유형에서 가장 많은 요청을 처리하는 서브넷을 반환합니다.

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

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  그러면 다음과 같은 형식으로 응답이 반환됩니다.

  Cidr 서버 주소 IP 주소	count
  10.0.0.0/24	6k
  10.10.1.0/24	4k
  10.0.14.0/24	1k

  CIDR 범위에 존재하는 모든 IP 주소 쿼리

  이 쿼리는 CIDR 범위 10.0.0.0-10.0.0.255 내에 존재하는 serverIPAddress 속성의 모든 IP 주소를 반환합니다.

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

  카피

  쿼리 결과에서 특정 CIDR 범위에 존재하는 IP 주소를 필터링합니다.

  이 쿼리는 CIDR 범위 10.0.0.0/24 또는 10.10.1.0/24에 속하는 serverIPAddress 값을 포함하는 레코드를 제외하면서 모든 레코드 수를 반환합니다.

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

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

FACET 조항에서 eventType() 함수를 사용하여 선택한 데이터 유형별로 결과를 분류하거나 WHERE 조항에서 특정 데이터 유형으로 결과를 필터링합니다. 이는 filter() 및 percent() 함수를 사용하여 특정 데이터 유형을 대상으로 지정할 때 특히 유용합니다.

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() 함수를 사용하여 디멘션 메트릭 데이터같은 복합 데이터 유형에서 필드를 추출합니다.

다음 인수를 취합니다.

예:

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

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

getCdfCount() 는 누적 분포 함수 의 구현으로, threshold 이하의 attribute 숫자 값을 반환합니다.

하나의 임계값만 허용됩니다. Attribute는 숫자 속성이거나 분포 메트릭 속성일 수 있습니다. 하나의 쿼리에 혼합 유형이 허용됩니다.

숫자 유형의 경우 속성이 임계값보다 작거나 같으면 1을 반환하고, 그렇지 않으면 0을 반환합니다. 분포의 경우 분포가 나타내는 데이터 세트의 개수를 반환합니다. 다른 모든 유형의 경우 0을 반환합니다.

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

if()를 사용하여 쿼리 전체에서 if-then-else 제어 흐름 작업을 수행합니다.

if() 세 가지 인수를 취합니다.

• condition - true 또는 false로 평가할 수 있는 표현식입니다.

• trueValue - 부울 표현식이 true인 경우 이 값이 반환됩니다.

• falseValue - 부울 표현식이 false인 경우 이 선택적 값이 반환되거나 NULL이 제공되지 않은 경우 반환됩니다.

  기본적인 사용

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

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  AND 및 OR

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

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  Nested If()

  중첩된 if() 함수를 사용하여 조건부 논리를 추가합니다.

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

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JSON 구문 분석 함수인 jparse()를 사용하여 문자열 값을 구문 분석하고 NRQL의 다른 일류 값 유형처럼 처리할 수 있는 값의 맵/목록(또는 중첩 구조)을 생성합니다.

jparse() 두 가지 인수를 취합니다.

• attribute - JSON 문자열 값입니다.

• path - attribute 매개변수 내에서 JSON의 특정 부분을 직접 참조하는 데 사용되는 선택적 문자열 값입니다. 아래 JSON 구문 분석 경로 구문 참조 섹션을 참조하십시오.

  jparse() 함수는 RFC 8259 포맷에 따라 JSON 값을 구문 분석합니다. path 매개변수 없이 jparse() 함수를 사용하면 역직렬화된 JSON 값이 반환됩니다.

  대괄호를 사용하여 키/인덱스를 통해 jparse() 결과에서 개별 값을 가져오고 WITH 절을 사용하여 JSON 키를 속성에 직접 매핑할 수 있습니다.

  대괄호 구문을 사용하여 키/인덱스 참조

  키 참조

  다음 쿼리는 jsonString 속성 내에서 userNames 키를 참조하고 ['abc', 'xyz']를 반환합니다.

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

  카피

  인덱스 참조

  다음 쿼리는 jsonString 속성 내의 인덱스 0을 참조하고 'abc'를 반환합니다.

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

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  JSON 키를 속성에 매핑

  다음 쿼리는 WITH 절에서 jparse()를 사용하여 JSON 키 userName 및 id를 NRQL 변수에 매핑하므로 쿼리의 나머지 부분에서 사용될 수 있습니다.

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

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  JSON 문자열의 특정 값을 구문 분석하려면 path 매개변수를 사용할 수 있습니다.

  JSON 구문 분석 경로 구문 참조

  JSON 데이터는 중요한 형태의 여러 레이어로 중첩되는 것이 일반적입니다. 경로 구문을 사용하면 JSON 데이터의 특정 부분을 직접 참조할 수 있습니다.

  예시 데이터:

  {
    "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  }
  
    ]
  }

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  위 데이터를 사용한 경로 구문 예:

  경로 구문 예	결과 설명	결과
  'valueA'	키의 값 반환	"test"
  '["valueA"]'	키의 값 반환	"test"
  '[valueA, valueC]'	키 값 목록 반환	["test", [...]]
  'valueB.nestedValue2'	키의 값 반환	100
  'valueC[0]'	인덱스 0의 목록 값 반환	{"id": 1…}
  'valueC[0,2]'	인덱스 0과 2의 목록 값 반환	[{"id": 1…}, {"id": 3…}]
  'valueC[0:2]'	두 번째 인덱스의 값을 제외하고 첫 번째 인덱스에서 두 번째 인덱스까지의 목록 값 범위 반환. 이 경우 인덱스 0과 1의 목록 값 반환	[{"id": 1…}, {"id": 2…}]
  'valueC[:2]'	두 번째 인덱스의 값을 제외하고 처음부터 두 번째 인덱스까지 목록 값의 범위 반환. 이 경우 인덱스 0과 1의 목록 값 반환	[{"id": 1…}, {"id": 2…}]
  'valueC[:-2]'	마지막 n을 제외한 모든 목록 값 반환. 여기서 n은 콜론 뒤의 음수(예: [:-n]). 이 경우 인덱스 0의 목록 값 반환	[{"id": 1…}]
  'valueC[1:]'	지정된 인덱스부터 목록 끝까지의 목록 값 범위 반환. 이 경우 인덱스 1과 2의 목록 값 반환	[{"id": 2…}, {"id": 3…}]
  'valueC[-1:]'	마지막 n개의 목록 값 반환. 여기서 n은 콜론 앞의 음수(예: [-N:]). 이 경우 인덱스 2의 목록 값 반환	[{"id": 3…}]
  'valueC[*]'	모든 목록 값 반환	[{"id": 1…}, {"id": 2…},{"id": 3…}]
  'valueC[*].id'	모든 목록 구성원에서 지정된 키 값 반환. 이 경우 "id" 키 값	[1, 2, 3]
  'valueC[*]["label", other]'	모든 목록 구성원에서 지정된 키 반환. 이 경우 “label”과 “other” 키 값	[["A", 7],…]

  예:

  기본 예

  다음 쿼리는 jsonString 속성 내의 JSON 문자열을 구문 분석합니다.

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

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  이 쿼리는 역직렬화된 JSON 문자열을 반환합니다.

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

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  로그 메시지에서 특정 값을 구문 분석합니다.

  일반적인 문제는 로그 메시지 내에 구조화된 많은 데이터가 숨겨져 있다는 것입니다. aparse() 및 jparse()를 활용하면 노이즈를 제거하고 특정 값을 찾을 수 있습니다.

  다음 쿼리는

  1. aparse()를 호출하여 logMessage 속성에서 JSON 데이터를 추출합니다.

  2. jparse() 및 user.name 경로 매개변수를 사용하여 추출된 JSON 데이터에서 user.name 필드를 구문 분석합니다.

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

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  JSON 문자열에서 여러 중첩 값의 구문 분석

  다음 쿼리는 jsonString 속성 내의 개체 목록에서 각 id 필드를 구문 분석하고 이러한 값을 배열로 출력합니다.

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

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  위 쿼리는 [5, 10]을 반환합니다.

  관련 함수: mapKeys(), mapValues()