NRQL 구문, 절 및 함수

SELECT attribute ...

SELECT function(attribute) ...

SELECT 은 속성 또는 함수 를 지정하여 쿼리할 데이터 유형의 부분을 지정합니다. 그 뒤에 쉼표로 구분된 하나 이상의 인수가 옵니다. 각 인수에서 다음을 수행할 수 있습니다.

• * 을 와일드카드로 사용하여 사용 가능한 모든 속성의 값을 가져옵니다. 예: SELECT * from Transaction .
• 지정된 속성 또는 쉼표로 구분된 목록 에 지정된 여러 속성과 관련된 값을 가져옵니다.
• 집계 함수 를 선택하여 지정된 속성에서 집계된 값을 가져옵니다.
• AS 절을 사용하여 각 인수에 반환된 결과에 레이블을 지정합니다.

기본 수학 함수와 함께 SELECT 을 사용할 수도 있습니다.

SELECT average(duration) FROM PageView SINCE 1 week ago

SELECT ...
  FROM data type
  ...

FROM 절을 사용하여 쿼리하려는 데이터 유형 을 지정합니다. FROM 또는 SELECT 로 쿼리를 시작할 수 있습니다. 쉼표로 구분된 목록 의 여러 데이터 유형에서 동일한 속성에 대한 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 사용하여 작은따옴표로 구분된 문자열을 사용하여 속성, 애그리게이터, 유입경로의 단계 또는 수학 함수의 결과에 레이블을 지정합니다. 레이블은 결과 차트에 사용됩니다.

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 절을 사용하여 서로 다른 두 시간 범위의 값을 비교합니다.

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

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

COMPARE WITH 꺾은선형 차트 또는 빌보드 형식을 지정할 수 있습니다.

• TIMESERIES 을 사용하여 COMPARE WITH 은 비교가 시간에 따라 매핑된 선 차트를 만듭니다.
• TIMESERIES 이 없으면 COMPARE WITH 은 현재 값과 COMPARE WITH 값의 백분율 변경으로 빌보드를 생성합니다.

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

SELECT percentile(duration) FROM PageView
  SINCE 1 week ago COMPARE WITH 1 week AGO

SELECT percentile(duration) FROM PageView
  SINCE 1 week ago COMPARE WITH 1 week AGO TIMESERIES AUTO

다음 데이터 유형과 함께 이 절을 사용할 수 있습니다.

• Transaction

• TransactionError

• APM 에이전트 API를 통해 보고된 사용자 지정 이벤트

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

  이 절은 APM 에이전트가 너무 많은 이벤트 를 보고하여 종종 수확 주기 보고 제한을 통과할 때 유용합니다. 이 경우 에이전트는 이벤트를 샘플링하기 시작합니다.

  EXTRAPOLATE 이 사용을 지원하는 NRQL 쿼리에 사용되면 보고된 이벤트 와 총 이벤트 간의 비율을 사용하여 샘플링되지 않은 총 데이터의 근사치를 추정합니다. 사용을 지원하지 않거나 샘플링된 데이터를 사용하지 않은 NRQL 쿼리에서 사용하면 효과가 없습니다.

  중요

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

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

• 정점

• 평균

• 세다

• histogram

• 합집합

• 백분율(인수로 취하는 함수가 EXTRAPOLATE 을 지원하는 경우)

• rate(인수로 취하는 함수가 EXTRAPOLATE 을 지원하는 경우)

• stddev

  처리량 추정의 예

  이름이 interestingApplication 인 서비스의 외삽 처리량을 표시하는 쿼리입니다.

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

  카피

  처리량을 시계열로 추정하는 예

  시계열로 표시되는 트랜잭션 이름별로 이름이 interestingApplication 인 서비스의 추정 처리량을 표시하는 쿼리입니다.

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

  카피

SELECT ...
  FACET attribute
  ...

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

LIMIT 절을 사용하여 표시되는 패싯 수를 지정합니다(기본값은 10). 더 복잡한 그룹화의 경우 FACET CASES 을 사용합니다. FACET 절은 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 선택되고 쿼리 유형에 따라 정렬됩니다.

min() , max() , percentile() , average() 또는 count() 를 선택할 때 FACET 는 이러한 함수를 사용하여 패싯을 선택하고 정렬하는 방법을 결정합니다. 다른 기능 을 선택할 때 FACET 은 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

쿼리에서 AS 키워드를 사용하여 패싯의 이름을 지정하려면 FACET ... AS 을 사용합니다. 이 절은 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 CASES 을 사용하여 FACET 에서 가능한 것보다 더 복잡한 조건으로 데이터를 분류합니다. 여러 조건을 쉼표 , 로 구분합니다. 예를 들어, PageView 데이터 및 FACET CASES 를 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 함수 를 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 절의 첫 번째 집계입니다. FACET ... ORDER BY 을 사용하면 ORDER BY 수정자와 함께 집계 함수를 추가하여 패싯 선택 방법을 지정하여 이 기본 동작을 재정의할 수 있습니다. 특히 이 절은 LIMIT 절에 의해 제한되기 전에 최종 결과에서 패싯이 선택되는 우선 순위를 재정의합니다. 이 절은 쿼리에 사용할 수 있지만 경고 또는 스트리밍에는 사용할 수 없습니다.

이 예에서는 FACET ... ORDER BY 을 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 BY 이 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)

SELECT ...
  LIMIT count
  ...

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

LIMIT 절에 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 절을 사용하여 SELECT * 또는 SELECT column 쿼리에서 반환된 행 부분을 제어합니다. LIMIT 절과 마찬가지로 OFFSET 는 단일 정수 값을 인수로 사용합니다. OFFSET 은 쿼리에서 선택한 행이 반환되기 전에 건너뛸 행 수를 설정합니다. 이것은 LIMIT 에 의해 제한됩니다.

OFFSET 행은 가장 최근 레코드부터 건너뜁니다.

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

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

이 쿼리는 기간별로 트랜잭션을 정렬합니다.

FROM Transaction SELECT appName, duration ORDER BY duration

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

SHOW EVENT TYPES...

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

SHOW EVENT TYPES SINCE 1 day ago

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

기본값 은 1시간 전 입니다.

SINCE 절을 사용하여 반환된 데이터에 대한 시간 범위의 시작을 정의합니다. 쿼리에는 시간대를 지정할 수 있지만 결과에는 지정할 수 없습니다. NRQL 결과는 시스템 시간을 기반으로 합니다.

NRQL을 사용할 때 UTC 타임스탬프 또는 상대 시간 범위를 설정할 수 있습니다.

• 타임스탬프는 YYYY-MM-DD HH:MM:SS ZZZZ 형식을 사용합니다. 예를 들어, FROM Transaction SELECT count(*) SINCE '2021-12-25 00:00:00 +0000' UNTIL '2021-12-25 23:59:59 +0000' .
• YESTERDAY , TODAY , SUNDAY , MONDAY , TUESDAY , WEDNESDAY , THURSDAY , FRIDAY , SATURDAY 상대 시간 범위를 지원합니다. 예: SINCE YESTERDAY UNTIL NOW .
• YEAR , QUARTER , MONTH , WEEK , DAY , HOUR , MINUTE , SECOND 도 지원합니다. 이러한 경우 SINCE 을 THIS 또는 LAST 와 결합할 수 있습니다. 예를 들어, SINCE LAST MONTH UNTIL THIS WEEK . SINCE 3 WEEKS AGO UNTIL 10 MINUTES AGO 에서와 같이 AGO 를 포함할 수도 있습니다.

SLIDE BY 절은 슬라이딩 윈도우라는 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 선 그래프를 매끄럽게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

SLIDE BY 을 사용하려면 쿼리에서 TIMESERIES 절 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 2에서 시작합니다. 분 등이 있습니다.

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

SLIDE BY 을(를) 사용할 수 있는 방법과 시기에 대한 자세한 내용은 슬라이딩 창으로 더 부드러운 차트 만들기 를 참조하세요. 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 절을 사용하여 데이터를 지정된 기간으로 분류된 시계열로 반환합니다. TIMESERIES 은 특정 차트를 트리거하는 데 사용되므로 기본값이 없습니다.

시간 범위를 나타내려면 integer units 을 사용합니다. 예를 들어:

• 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 와 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
  ...

기본값 은 NOW 입니다. 기본값 이외의 끝점을 지정하려면 UNTIL 만 사용하십시오.

UNTIL 절을 사용하여 데이터를 반환할 시간 범위의 끝을 정의합니다. 시간 범위가 지정되면 데이터가 보존되며 시간 범위가 종료된 후 검토할 수 있습니다.

자세한 정보 및 예 는 시간 선택기를 사용하여 시간 설정 조정을 참조하십시오.

WHERE 절을 사용하여 결과를 필터링합니다. NRQL은 절에서 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.
• SQL 조인을 시뮬레이션 하려면 WHERE 또는 FACET 절에서 맞춤 속성을 사용하세요.

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 메트릭 을 참조하십시오.

SELECT ... WITH TIMEZONE (selected zone)
  ...

기본적으로 쿼리 결과는 사용 중인 브라우저의 시간대에 표시됩니다.

WITH TIMEZONE 절을 사용하여 아직 지정된 시간대가 없는 쿼리의 날짜 또는 시간에 대한 시간대를 선택합니다.

예를 들어 쿼리 절 SINCE Monday UNTIL Tuesday WITH TIMEZONE 'America/New_York' 은 월요일 자정(동부 표준시)부터 화요일 자정(동부 표준시)까지 기록된 데이터를 반환합니다.

자세한 정보와 예 는 대시보드 및 차트에서 시간 범위 설정을 참조하십시오.

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

apdex 함수를 사용하여 단일 거래 또는 모든 거래에 대한 Apdex 점수 를 반환합니다. 속성 은 duration 또는 backendDuration 와 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 t 는 초 단위 임계값이 됩니다.

apdex() 함수에서 반환된 Apdex 점수는 실행 시간에만 기반합니다. APM 오류는 고려하지 않습니다. 트랜잭션에 오류가 포함되어 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 name 을 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.

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

세 가지 인수가 필요합니다.

• 속성 이름

• 샘플 범위의 최대값입니다. 모든 이상치는 최종 버킷에 나타납니다.

• 총 버킷 수

  자세한 내용과 예는 데이터를 버킷으로 분할 을 참조하십시오.

bucketPercentile() 함수는 Prometheus의 histogram_quantile 함수에 해당하는 NRQL입니다. 차원 메트릭 데이터와 함께 사용하기 위한 것입니다. quantile 대신 New Relic은 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 측정항목을 쿼리해야 합니다.

예를 들어, NRQL을 사용하는 <basename> prometheus_http_request_duration_seconds 과 함께 Prometheus 히스토그램에서 백분위수를 계산하려면 bucketPercentile(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket, 50) 를 사용합니다. _bucket이 <basename> 끝에 접미사로 추가되는 방식에 유의하세요.

자세한 내용 은 Prometheus.io 문서 를 참조하세요.

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

세 개의 인수가 필요하며 모두 선택 사항입니다.

• 측정항목 이름: 있는 경우 cardinality() 은 지정된 측정항목만 계산합니다.

• 포함: 있는 경우 포함 목록은 카디널리티 계산을 해당 속성으로 제한합니다.

• 제외: 존재하는 경우 제외 목록으로 인해 카디널리티 계산에서 해당 속성이 무시됩니다.

  SELECT cardinality(metric_name, include:{attribute_list}, exclude:{attribute_list})

  카피

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

derivative() 주어진 데이터 세트의 변화율을 찾습니다. 변화율은 도함수를 근사화하기 위해 선형 최소 자승 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 interval 은 변화율이 계산되는 기간입니다. 예를 들어, derivative(attributeName, 1 minute) 은 분당 변경 비율을 반환합니다.

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() 을 해당 속성으로 제한합니다.

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

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

  카피

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

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

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.

minuteOf() 함수를 사용하여 유효한 타임스탬프 값을 보유하는 속성의 분 부분(0-59초)만 추출합니다.

mod() 함수를 사용하여 제공된 숫자 속성 값(첫 번째 인수 또는 피제수)을 숫자 값(두 번째 인수 또는 제수)으로 나눈 후 바닥 계수를 반환합니다. 이 모듈로 연산은 WHERE 절 조건 내에서 결과의 임의 하위 집합으로 필터링하거나 FACET 절 내에서 결과 집합을 세분화하는 방법으로 사용할 수 있습니다.

FROM Transaction SELECT * WHERE mod(port, 2) = 1

FROM NrDailyUsage SELECT uniques(hostId, 10000) SINCE 1 day AGO FACET mod(hostId, 10)

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

첫 번째 인수에는 원하는 속성에 대한 집계 함수 가 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.

TIMESERIES 을 사용하여 시간 경과에 따라 매핑된 백분위수가 있는 꺾은선형 차트를 생성합니다.

• 백분위수에 대한 집계 값을 표시하는 빌보드 및 속성 시트를 생성하려면 TIMESERIES 을 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 꺾은선형 차트를 생성합니다.

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

  카피

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

• time interval 은 쿼리가 앞으로 얼마나 멀리 볼 것인지입니다. 예를 들어, predictLinear(attributeName, 1 hour) 은 쿼리 시간 창에서 1시간 후의 선형 예측입니다.
• 일반적으로 predictLinear() 은 디스크 공간과 같이 지속적으로 증가하는 값이나 큰 추세에 대한 예측에 유용합니다.
• predictLinear() 은 선형 회귀이므로 쿼리되는 데이터세트에 익숙하면 정확한 장기 예측을 보장하는 데 도움이 됩니다.
• 기하급수적으로, 대수적으로 또는 기타 비선형 수단에 의해 증가하는 데이터 세트는 매우 단기 예측에서만 성공할 가능성이 높습니다.
• New Relic은 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.

• TIMESERIES 을 사용하여 시간에 따라 매핑된 요율이 있는 꺾은선형 차트를 생성합니다.

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

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

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

  카피

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

round() 함수를 사용하여 속성의 반올림된 값을 반환합니다.

선택적으로 round() 은 두 번째 인수 to_nearest 를 사용하여 첫 번째 인수를 두 번째 인수의 가장 가까운 배수로 반올림할 수 있습니다. to_nearest 는 소수일 수 있습니다.

SELECT round(n [, to_nearest])

stddev() 함수를 사용하여 지정된 시간 범위에 걸쳐 숫자 속성에 대해 하나의 표준 편차 를 반환합니다. 단일 인수가 필요합니다. 속성이 숫자가 아니면 0 값을 반환합니다.

stdvar() 함수를 사용하여 지정된 시간 범위에 대한 숫자 속성의 표준 분산 을 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. 첫 번째 인수 이후의 인수는 무시됩니다. 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 절과 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 리턴합니다. 따라서 데이터 세트에 5,000개의 고유 속성 값이 있고 제한이 1,000으로 설정된 경우 연산자는 빈도에 관계없이 발견한 처음 1,000개의 고유 값을 반환합니다.

쿼리 결과에서 반환할 수 있는 최대 값 수는 uniques() 제한 facet 제한의 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)

RE2 구문 이 있는 정규식을 사용하여 속성에서 값을 추출하려면 capture() 을 사용합니다.

두 가지 인수가 필요합니다.

• 속성 이름

• 캡처 구문이 있는 정규식. NRQL의 정규 표현식은 Python과 유사한 구문 r'...' 을 사용합니다.

  캡처할 때 지정된 이름이 지정된 경우 RE2 명명된 캡처 구문 ...(?P<name> pattern )... 을 사용하여 포함된 패턴을 캡처합니다. 현재 하나의 캡처 그룹만 지원됩니다.

  쿼리 결과를 개선하기 위해 정규식 캡처를 사용 하는 방법을 읽어보세요.

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

  자세한 내용은 아래 예를 참조하세요.

  capture() SELECT 절 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

  카피

  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

  카피

  capture() FACET 절 조건 내에서

  다음은 캡처된 HTTP 메서드에 의해 패싯됩니다.

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

  카피

  capture() WHERE 절 조건 내에서

  다음은 캡처된 작업 이름이 ExampleJob 인 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

  카피

  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

  카피

accountId() 함수를 사용하여 쿼리된 데이터와 연결된 계정 ID 를 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

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

단일 인수가 필요합니다. 첫 번째 인수 이후의 인수는 무시됩니다.

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

SELECT earliest(countryCode) FROM PageView FACET userAgentName

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

FACET 절에서 eventType() 함수를 사용하여 선택한 데이터 유형별로 결과를 분류하거나 WHERE 절에서 결과를 특정 데이터 유형으로 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

filter() 함수를 사용하여 SELECT 문의 집계 함수 중 하나에 대한 결과를 제한합니다. filter() 을 FACET 또는 TIMESERIES 와 함께 사용할 수 있습니다. 필터는 SELECT filter(sum(x), WHERE attribute='a') AS 'A', filter(sum(x), WHERE attribute='b') AS 'B' ... 와 같은 여러 집계를 선택할 때만 유용합니다. 그렇지 않으면 표준 WHERE 절을 사용하는 것이 좋습니다.

제안 코드를 사용한 구매 분석

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

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

자세한 내용과 예는 유입경로 문서 를 참조하십시오.

getField() 함수를 사용하여 측정항목 데이터 와 같은 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

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

• 속성 이름

• 샘플 범위의 최대값

• 총 버킷 수(1-500개 포함)

  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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  New Relic 분포 지표

  histogram() 분포 측정항목 을 입력으로 수락합니다.

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

  카피

  FACET 절이 있는 히스토그램

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

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

  카피

keyset() 을 사용하면 주어진 시간 범위 동안 주어진 데이터 유형에 대한 모든 속성을 볼 수 있습니다. 인수가 필요하지 않습니다. 문자열 유형 키, 숫자 유형 키, 부울 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. 첫 번째 인수 이후의 인수는 무시됩니다.

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

SELECT latest(countryCode) FROM PageView FACET userAgentName