Référence NRQL

SELECT attribute ...

SELECT function(attribute) ...

Le SELECT spécifie quelle partie d'un type de données vous souhaitez interroger en spécifiant un attribut ou une fonction. Il est suivi d'un ou plusieurs arguments séparés par des virgules. Dans chaque argument vous pouvez :

• Obtenez les valeurs de tous les attributs disponibles en utilisant * comme caractère générique. Par exemple : SELECT * from Transaction.
• Obtenir les valeurs associées à un attribut spécifié ou à plusieurs attributs spécifiés dans une liste séparée par des virgules.
• Obtenez des valeurs agrégées à partir d'un attribut spécifié en sélectionnant une fonction d'agrégateur.
• Étiquetez les résultats renvoyés dans chaque argument avec la clause AS .

Vous pouvez également utiliser SELECT avec des fonctions mathématiques de base.

SELECT average(duration) FROM PageView SINCE 1 week ago

Vous pouvez inclure à la fois le caractère générique * et l'attribut individuel, les fonctions, les expressions mathématiques et les variables NRQL dans la même instruction SELECT. * peut apparaître au début ou à la fin de la liste SELECT , et les colonnes supplémentaires sélectionnées apparaîtront respectivement au début ou à la fin du tableau des résultats :

SELECT *, attribute, function(attribute), attribute1 + attribute2 FROM ...

WITH attribute1 + attribute2 AS attrSum SELECT attrSum, attribute, function(attribute), * FROM ...

SELECT * avec des colonnes supplémentaires

Cette requête renvoie tous les attributs PageView disponibles avec des colonnes supplémentaires au début.

WITH concat('(', asnLatitude, ', ', asnLongitude, ')') AS coordinates
SELECT coordinates, city, connectionSetupDuration + pageRenderingDuration AS partialDuration, *
FROM PageView

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SELECT ...
FROM data type
...

Utilisez la clause FROM pour spécifier le type de données que vous souhaitez interroger. Vous pouvez commencer votre requête avec FROM ou avec SELECT. Vous pouvez fusionner des valeurs pour le même attribut sur plusieurs types de données dans une liste séparée par des virgules.

SELECT count(*) FROM Transaction SINCE 7 days ago

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

SELECT ...
AS 'label'
...

Utilisez la clause AS pour étiqueter un attribut, un agrégateur, une étape dans un entonnoir ou le résultat d'une fonction mathématique avec une chaîne délimitée par des guillemets simples. L'étiquette est utilisée dans le graphique résultant. Notez que les étiquettes de clause AS dans les graphiques de séries chronologiques ne seront pas affichées si une clause FACET est utilisée.

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
...

Utilisez la clause COMPARE WITH pour comparer les valeurs de deux plages horaires différentes.

COMPARE WITH nécessite une instruction SINCE ou UNTIL . Le temps spécifié par COMPARE WITH est relatif au temps spécifié par SINCE ou UNTIL. Par exemple, SINCE 1 day ago COMPARE WITH 1 day ago compare hier avec la veille.

La plage horaire pour la valeurCOMPARE WITH est toujours la même que celle spécifiée par SINCE ou UNTIL. Par exemple, SINCE 2 hours ago COMPARE WITH 4 hours ago peut comparer la période de 15h00 à 17h00 avec la période de 11h00 à 13h00.

COMPARE WITH peut être formaté soit sous forme de graphique linéaire, soit sous forme de panneau d'affichage :

• Avec TIMESERIES, COMPARE WITH crée un graphique linéaire avec la comparaison mappée au fil du temps.
• Sans TIMESERIES, COMPARE WITH génère un panneau d'affichage avec la valeur actuelle et le pourcentage de changement par rapport à la valeur COMPARE WITH .

Example:Cette requête renvoie des données sous forme de graphique linéaire affichant le 95e percentile de la semaine dernière par rapport à la même plage il y a une semaine. D'abord sous forme de valeur unique, puis sous forme de graphique linéaire.

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

Vous pouvez utiliser cette clause avec ces types de données :

• Transaction

• TransactionError

• événement personnalisé signalé via APMAPI d'agent

  L'objectif de EXTRAPOLATE est de compenser mathématiquement les effets de l'échantillonnage des données d'événement par l'agent APM afin que les résultats de la requête représentent plus fidèlement l'activité totale de votre système.

  Cette clause sera utile lorsqu'un agent APM signale tellement d'événements qu'il dépasse souvent ses limites de rapport de cycle de collecte . Lorsque cela se produit, l’agent commence à échantillonner l’événement.

  Lorsque EXTRAPOLATE est utilisé dans une requête NRQL qui prend en charge son utilisation, le rapport entre reported events et total events est utilisé pour extrapoler une approximation proche des données totales non échantillonnées. Lorsqu'il est utilisé dans une requête NRQL qui ne prend pas en charge son utilisation ou qui n'a pas utilisé de données échantillonnées, il n'a aucun effet.

  Important

  Notez que EXTRAPOLATE est particulièrement utile pour les données homogènes (comme le débit ou le taux d'erreur). Ce n'est pas efficace lorsqu'on tente d'extrapoler un nombre de choses distinctes (comme uniqueCount() ou uniques()).

  Cette clause fonctionne uniquement avec les requêtes NRQL qui utilisent l'une des fonctions d'agrégation suivantes :

• apdex

• average

• count

• histogram

• sum

• percentage (si la fonction qu'elle prend comme argument supporte EXTRAPOLATE)

• rate (si la fonction qu'elle prend comme argument supporte EXTRAPOLATE)

• stddev

  Exemple d'extrapolation du débit

  Une requête qui affichera le débit extrapolé d'un service nommé interestingApplication.

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

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  Exemple d'extrapolation du débit sous forme de série chronologique

  Une requête qui affichera le débit extrapolé d'un service nommé interestingApplication par nom de transaction, affiché sous forme de série chronologique.

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

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SELECT ...
FACET attribute
...

Utilisez FACET pour séparer et regrouper vos résultats par valeurs d’attribut. Par exemple, vous pouvez FACET vos données PageView à deviceType pour déterminer quel pourcentage de votre trafic provient des appareils mobiles, des tablettes et des ordinateurs de bureau.

Utilisez la clause LIMIT pour spécifier le nombre de facettes qui apparaissent (la valeur par défaut est 10). Pour un regroupement plus complexe, utilisez FACET CASES. Les clauses FACET prennent en charge jusqu'à cinq attributs, séparés par des virgules.

Les facettes sont triées par ordre décroissant en fonction du premier champ que vous fournissez dans la clause SELECT . Si vous effectuez un facettage sur un attribut avec plus de 5 000 valeurs uniques, un sous-ensemble de valeurs de facette est sélectionné et trié en fonction du type de requête. Notez que si un graphique de séries chronologiques ne renvoie aucune donnée (correspondance NRQL sans données correspondantes, NRQL non valide, etc.), il affichera uniquement une ligne plate avec l'étiquette correspondant à la première table de la clause FROM .

Lors de la sélection de min(), max(), percentile(), average() ou count(), FACET utilise ces fonctions pour déterminer comment les facettes sont sélectionnées et triées. Lorsque vous sélectionnez une autre fonction, FACET utilise la fréquence de l'attribut sur lequel vous effectuez le facettage pour déterminer comment les facettes sont sélectionnées et triées.

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

Utilisez FACET ... AS pour nommer les facettes en utilisant le mot-clé AS dans la requête. Cette clause est utile pour ajouter des noms plus clairs ou simplifiés pour les facettes dans vos résultats. Il peut également être utilisé pour renommer des facettes dans une requête d'agrégation imbriquée .

FACET ... AS la requête modifiera les noms des facettes dans les résultats (lorsqu'ils apparaissent comme en-têtes dans les tableaux, par exemple), mais pas les noms des facettes eux-mêmes.

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

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

Utilisez FACET CASES pour décomposer vos données selon des conditions plus complexes que possible avec FACET. Séparez les conditions multiples par une virgule ,. Par exemple, vous pouvez interroger vos données PageView et FACET CASES dans des catégories telles que moins d'une seconde, de 1 à 10 secondes et plus de 10 secondes. Vous pouvez combiner plusieurs attributs dans vos cas et étiqueter les cas avec le sélecteur AS . Les points de données seront ajoutés à un seul cas de facette au plus, le premier cas de facette auquel ils correspondent.

Vous pouvez également utiliser une fonction temporelle avec votre attribut et utiliser l'opérateur OR pour facetter les résultats qui ne correspondent à aucun de vos cas spécifiés.

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

Dans NRQL, la valeur par défaut est que la première agrégation dans la clause SELECT guide la sélection des facettes dans une requête. FACET ... ORDER BY vous permet de remplacer ce comportement par défaut en ajoutant une fonction d'agrégation avec le modificateur ORDER BY pour spécifier comment les facettes sont sélectionnées. Plus précisément, la clause remplacera la priorité selon laquelle les facettes sont choisies pour figurer dans le résultat final avant d'être limitées par la clause LIMIT . Cette clause peut être utilisée dans les requêtes mais pas pour les alertes ou le streaming.

Cet exemple montre comment utiliser FACET ... ORDER BY pour trouver les durées moyennes des transactions d'application, en affichant les 10 durées les plus élevées (limite par défaut) par application ayant la taille de réponse la plus élevée. Dans ce cas, si FACET ... ORDER BY n'est pas utilisé, les résultats de la requête afficheront à la place les 10 premiers par durée la plus élevée, la taille de la réponse n'étant pas pertinente pour la sélection de l'application.

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

Gardez à l’esprit que si vous utilisez la clause FACET ... ORDER BY , vous ne pouvez pas modifier l’ordre de tri en ajoutant les modificateurs ASC et DESC . Par défaut, cette clause utilise DESC.

Utilisez la clause JOIN pour combiner les données d’un type d’événement avec les résultats d’une sous-requête basée sur un attribut ou une clé commune.

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

Il existe quelques règles simples pour les jointures de sous-requêtes :

• La clause JOIN doit toujours suivre immédiatement la clause FROM .
• La préfixation d'un type de jointure (INNER ou LEFT) est facultative. Lorsqu'il est omis, le type de jointure par défaut est INNER.
• Les parenthèses contenant une sous-requête doivent immédiatement suivre JOIN.
• La clause ON doit immédiatement suivre la sous-requête.

Restrictions et limitations à prendre en compte :

• La sous-requête jointe continuera d'avoir une valeur par défaut LIMIT de 10, avec un maximum LIMIT de 5 000. Notez que le LIMIT de la requête externe n'affecte pas la requête interne.
• L'utilisation de TIMESERIES dans la sous-requête jointe n'est pas prise en charge. Si votre requête externe utilise TIMESERIES, gardez à l'esprit que la sous-requête jointe fournira un seul résultat pour toute la durée de la requête.
• Comme toutes les sous-requêtes, les sous-requêtes jointes ne peuvent pas être utilisées en condition d'alerte.
• Bien que SELECT * soit pris en charge dans la requête parent, il n'est pas pris en charge dans la sous-requête jointe.
• La cardinalité de la jointure est limitée à 1 : 100, ce qui signifie qu'une seule clé de jointure ne peut pas correspondre à plus de cent lignes dans le résultat de la sous-requête.

Pour un examen approfondi de la clause JOIN , veuillez consulter le didacticiel sur les jointures de sous-requêtes NRQL .

INNER JOIN avec une sous-requête à facettes

Cette requête trouve le nombre d'événements à facettes par browserTransactionName à partir du type d'événement PageView , puis par currentUrl à partir du type d'événement PageAction . Cela joint les deux types d'événements en fonction des valeurs d'attribut session communes.

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

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LEFT JOIN avec une sous-requête à facettes

Cet exemple interroge les mêmes données que l'exemple à facettes INNER JOIN , mais en tant que requête LEFT JOIN , les résultats incluent des éléments de la table PageView qui n'ont pas de valeurs session correspondantes dans les résultats de la sous-requête PageAction .

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

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INNER JOIN avec une sous-requête non agrégée

Ici, nous effectuons une sous-requête non agrégée, ligne par ligne, avec la requête externe trouvant le nombre d'événements à facettes par currentUrl à partir du type d'événement PageAction , puis par browserTransactionNamed à partir du type d'événement PageView . Cela joint les deux types d'événements en fonction des valeurs d'attribut session communes.

Notez que la valeur session 34d5ce6acf4c60be a deux valeurs browserTransactionName du type d'événement PageView de la sous-requête, ajoutant des lignes supplémentaires au résultat.

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

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SELECT ...
LIMIT count
...

Utilisez la clause LIMIT pour contrôler le nombre maximal de valeurs de facette renvoyées par la requête FACET ou le nombre maximal d'éléments renvoyés par la requête SELECT * . Cette clause prend une seule valeur entière comme argument. Si la clause LIMIT n'est pas spécifiée ou si aucune valeur n'est fournie, la limite par défaut est de 10 pour la requête FACET et de 100 dans le cas de la requête SELECT * .

La valeur maximale autorisée pour la clause LIMIT est 5 000. la requête peut utiliser la clause LIMIT MAX au lieu d'une valeur spécifique, qui correspond automatiquement par défaut à la valeur maximale actuelle. Vous pouvez l'utiliser si vous souhaitez toujours publier le nombre maximum de résultats, même s'il change à l'avenir. Si vous souhaitez que le comportement de votre requête reste inchangé, spécifiez une valeur explicite au lieu d'utiliser LIMIT MAX.

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

SELECT ...
LIMIT count OFFSET count
...

Utilisez la clause OFFSET avec LIMIT pour contrôler la partie des lignes renvoyées par la requête SELECT * ou SELECT column . Comme la clause LIMIT , OFFSET prend une seule valeur entière comme argument. OFFSET définit le nombre de lignes à ignorer avant que les lignes sélectionnées de votre requête ne soient renvoyées. Ceci est limité par LIMIT.

OFFSET les lignes sont ignorées à partir de l'enregistrement le plus récent.

Par exemple, la requête SELECT interestingValue FROM Minute_Report LIMIT 5 OFFSET 1 renvoie les 5 dernières valeurs de Minute_Report à l’exception de la plus récente.

La clause ORDER BY vous permet de spécifier comment vous souhaitez trier les résultats de votre requête dans une requête qui sélectionne l'attribut événement par ligne.

Cette requête ordonne deux attributs de transaction spécifiques par durée.

FROM Transaction SELECT appName, duration ORDER BY duration

L'ordre de tri par défaut est croissant, mais cela peut être modifié en ajoutant les modificateurs ASC ou DESC .

Cette requête classe tous les attributs de transaction par durée dans l'ordre décroissant.

FROM Transaction SELECT * ORDER BY duration DESC

FROM Transaction SELECT count(*) WHERE error IS TRUE TIMESERIES PREDICT
...

Avec la clause PREDICT , vous pouvez ajouter des prédictions de tendances de données futures dans des graphiques linéaires basés sur des données historiques. Tenez compte des points suivants lorsque vous utilisez cette clause :

• S'applique uniquement aux requêtes avec une clause TIMESERIES .
• Utilise TIMESERIES <time period> comme intervalle pour les points de données prédits.
• Ne prend pas en charge les données d'intervalle de temps métrique en mode Aperçu public.

Personnalisation

Vous pouvez personnaliser les prédictions en définissant manuellement les hyperparamètres du modèle d'entraînement et en ajoutant les mots-clés USING et BY . Pour en savoir plus sur NRQL et sa syntaxe, reportez-vous à la documentation NRQL.

FROM Transaction SELECT count(*) WHERE error IS TRUE TIMESERIES PREDICT BY 30 minutes

FROM Transaction SELECT count(*) WHERE error IS TRUE TIMESERIES PREDICT USING 2 days

Exemple de requête avec la clause PREDICT spécifiant des hyperparamètres personnalisés et ajoutant les mots-clés BY et USING :

FROM Transaction SELECT count(*) WHERE error IS TRUE TIMESERIES PREDICT holtwinters(seasonality: AUTO, alpha: 0.2) BY 1 hour USING 2 hours

Cette requête définit la saisonnalité sur la détection automatique et met l'accent sur les données historiques en ajustant le facteur de lissage de niveau. Il prédit une heure dans le futur et entraîne le modèle en utilisant la longueur de la fenêtre de requête ainsi que les deux heures précédentes de données historiques.

Pour en savoir plus sur comment et quand vous pouvez utiliser PREDICT, reportez-vous à Prédictions NRQL.

SHOW EVENT TYPES...

SHOW EVENT TYPES renverra une liste de tous les types de données présents dans votre compte pour une plage horaire spécifique. Il est utilisé comme première clause dans une requête au lieu de SELECT.

SHOW EVENT TYPES SINCE 1 day ago

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

La valeur default est 1 hour ago.

Utilisez la clause SINCE pour définir le début inclusif d’une plage horaire pour les données renvoyées. Vous pouvez spécifier un fuseau horaire pour la requête mais pas pour les résultats. Les résultats NRQL sont basés sur l'heure de votre système.

Lorsque vous utilisez NRQL, vous pouvez définir un horodatage UTC, une heure relative ou une chaîne DateTime . Voir Spécification d'une heure.

Voir aussi :

• Définition de la plage horaire d'une requête
• JUSQU'À

La clause SLIDE BY prend en charge une fonctionnalité connue sous le nom de fenêtres coulissantes. Avec les fenêtres coulissantes, les données SLIDE BY sont collectées dans des « fenêtres » de temps qui se chevauchent les unes avec les autres. Ces fenêtres peuvent aider à lisser les graphiques linéaires avec beaucoup de variations dans les cas où l'agrégat mobile (comme une moyenne mobile) est plus important que les agrégats provenant de fenêtres temporelles étroites.

Pour utiliser SLIDE BY, placez-le dans une requête après la clause TIMESERIES . Par exemple, cette requête extrait des données dans des fenêtres de 5 minutes avec un intervalle SLIDE BY de 1 minute, ce qui signifie que chaque fenêtre dure 5 minutes, mais la fenêtre 1 commence à 0 minute, la fenêtre 2 commence à 1 minute, la fenêtre 3 commence à 2 minutes, et ainsi de suite.

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

Pour en savoir plus sur comment et quand vous pouvez utiliser SLIDE BY, voir Créer des graphiques plus fluides avec des fenêtres coulissantes. Ou regardez cette courte vidéo (environ (3:20 minutes).

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
...

Utilisez la clause TIMESERIES pour renvoyer des données sous forme de série chronologique répartie sur une période donnée. Étant donné que TIMESERIES est utilisé pour déclencher certains graphiques, il n’y a pas de valeur par défaut.

Pour indiquer la plage horaire, utilisez integer units. Par exemple:

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

TIMESERIES peut être combiné avec des arguments tels que MAX, AUTO et SLIDE BY pour personnaliser davantage les résultats de la requête, comme indiqué dans les exemples ci-dessous.

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
...

Utilisez la clause UNTIL pour définir la fin de la plage horaire à laquelle s'adresser. La valeur est exclusive, ce qui signifie que la plage horaire ira jusqu'à l'instant spécifié dans le temps, mais ne l'inclura pas.

La valeur default est NOW. Utilisez uniquement UNTIL pour spécifier un point de terminaison autre que celui par défaut.

Voir aussi :

• Définition de la plage horaire d'une requête
• DEPUIS

Utilisez la clause WHERE pour filtrer les résultats. NRQL renvoie les résultats qui remplissent les conditions que vous spécifiez dans la clause.

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

• Si vous spécifiez plusieurs conditions, séparez les conditions par les opérateurs AND ou OR.

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

Pour plus d'informations sur l'interrogation des données métriques, voir requête métriques.

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

Utilisez la clause WITH ... AS pour définir des variables NRQL afin de stocker des valeurs sous forme de variables pouvant être référencées n'importe où dans la requête. Quelques règles et conseils :

• La clause WITH ... AS peut être placée avant, entre ou directement après la clause FROM ou SELECT
• Seules les fonctions par ligne (par exemple, capture()) peuvent être définies comme variable. les fonctions d'agrégation, telles que average(), ne sont pas prises en charge.
• Un seul WITH peut être utilisé, mais vous pouvez utiliser plusieurs variables NRQL à condition qu'elles soient séparées par une virgule.
• Si une variable NRQL définie utilise le même nom qu'un attribut existant, la variable aura la priorité.
• Les noms de variables ne peuvent pas inclure le symbole % .

Voici quelques exemples de requêtes :

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)
...

Utilisez la clause WITH TIMEZONE pour sélectionner un fuseau horaire pour une date ou une heure dans la requête pour laquelle aucun fuseau horaire n'a déjà été spécifié.

Si vous incluez la clause WITH TIMEZONE sans spécifier de fuseau horaire dans une date et une heure, les clauses since et until restent dans le fuseau horaire fourni.

Si vous n'incluez pas la clause WITH TIMEZONE , mais que vous incluez un fuseau horaire dans une chaîne de date et d'heure, votre fuseau horaire de chaîne de date et d'heure est conservé.

Par exemple, la clause de requête SINCE Monday UNTIL Tuesday WITH TIMEZONE 'America/New_York' renvoie les données enregistrées du lundi à minuit, heure américaine/New York, jusqu'au mardi à minuit, heure américaine/New York.

Voici quelques exemples de clauses de durée de requête :

• Aucun fuseau horaire dans la chaîne de date et d'heure à l'aide de la clause WITH TIMEZONE :

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

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  Cela se résout comme "beginTime": "2022-05-19T07:00:00Z" et "endTime": "2022-05-19T19:00:00Z".

• Fuseau horaire dans la chaîne de date et d'heure, sans utiliser la clause WITH TIMEZONE :

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

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  Cela se résout comme "beginTime": "2022-05-19T00:00:00Z" et "endTime": "2022-05-19T17:00:00Z".

• Fuseau horaire dans la chaîne de date et d'heure, en utilisant la clause WITH TIMEZONE America/Los Angeles, qui est -0700 pendant l'heure d'été :

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

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  Cela se résout comme "beginTime": "2022-05-19T07:00:00Z" et "endTime": "2022-05-19T19:00:00Z".

Consultez la liste des identifiants de zone disponibles.

Voir Définir la plage horaire sur le dashboard et les graphiques pour obtenir des informations détaillées et des exemples.

Utilisez la fonction aggregationendtime() pour renvoyer l’heure de l’agrégation concernée. Plus précisément, pour un agrégat donné, la fonction aggregationendtime() fournit l’horodatage de la fin de la période de cet agrégat. Par exemple, dans une requête de série chronologique, pour un point de données qui englobe une heure de données, la fonction renverrait l'horodatage de la fin de cette période horaire.

Utilisez la fonction apdex pour renvoyer un score Apdex pour une seule transaction ou pour toutes vos transactions. Le score par défaut Apdex est de 0,5 seconde. L'attribut peut être n'importe quel attribut basé sur le temps de réponse, tel que duration ou backendDuration. L'argument t: définit un seuil Apdex T dans la même unité de temps que l'attribut choisi. Par instance, si l'attribut est mesuré en secondes, t sera un seuil en secondes.

Le score Apdex renvoyé par la fonction apdex() est basé uniquement sur le temps d'exécution. Il ne tient pas compte des erreurs APM. Si une transaction contient une erreur mais se termine dans Apdex T ou moins, cette transaction sera considérée comme satisfaisante par la fonction apdex () .

Obtenez Apdex pour des clients spécifiques

Si vous avez défini des attributs personnalisés, vous pouvez filtrer en fonction de ces attributs. Par exemple, vous pouvez monitorer l'Apdex pour un client particulièrement important :

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

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Obtenir l'Apdex pour une transaction spécifique

Utilisez l'attribut name pour renvoyer un score pour une transaction spécifique ou renvoyez un Apdex global en omettant name. Cette requête renvoie un score Apdex pour la transaction Controller/notes/index au cours de la dernière heure :

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

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Obtenez l'Apdex global de votre application

Cet exemple de requête renvoie un Apdex global pour l'application au cours des trois dernières semaines :

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

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Utilisez la fonction average() pour renvoyer la valeur moyenne d'un attribut. Il prend un seul nom d'attribut comme argument. Si une valeur de l'attribut n'est pas numérique, elle sera ignorée lors de l'agrégation. Si les données correspondant aux conditions de la requête ne sont pas trouvées ou si aucune valeur numérique n'est renvoyée par la requête, elle renverra une valeur nulle.

La fonction bucketPercentile() est l'équivalent NRQL de la fonction histogram_quantile dans Prometheus. Il est destiné à être utilisé avec des données métriques dimensionnelles. Au lieu du quantile, New Relic renvoie le percentile, qui est le quantile * 100.

Utilisez la fonction bucketPercentile() pour calculer le quantile à partir des données d'histogramme au format Prometheus.

Il prend le nom du bucket comme argument et indique le centile le long des limites du bucket :

SELECT bucketPercentile(duration_bucket) FROM Metric SINCE 1 day ago

En option, vous pouvez ajouter des spécifications percentile comme argument :

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

Étant donné que plusieurs métriques sont utilisées pour constituer les données de l'histogramme Prometheus , vous devez interroger des métriques Prometheus spécifiques en termes de <basename> associé.

Par exemple, pour calculer le centile à partir d'un histogramme Prometheus , avec <basename> prometheus_http_request_duration_seconds en utilisant NRQL, utilisez bucketPercentile(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket, 50). Notez comment _bucket est ajouté à la fin de <basename> comme suffixe.

Consultez la documentation Prometheus.io pour plus d'informations.

Utilisez la fonction cardinality() pour obtenir le nombre de combinaisons de toutes les dimensions (attribut) sur une métrique.

Il faut trois arguments, tous facultatifs :

• nom de la métrique : si présent, cardinality() calcule uniquement la métrique spécifiée.
• Inclure : si elle est présente, la liste d'inclusion restreint le calcul de cardinalité à ces attributs.
• Exclure : si elle est présente, la liste d'exclusion entraîne l'ignorance de ces attributs dans le calcul de cardinalité.

cdfPercentage() est une implémentation de la fonction de distribution cumulative, renvoyant des pourcentages de valeurs attribute dont la valeur est inférieure ou égale à un ou plusieurs thresholds.

cdfPercentage() agrégats sur son argument attribute , qui peut être soit un attribut numérique, soit un attribut de métrique de distribution. Les types mixtes dans une requête sont acceptés. Les autres types (tels que les chaînes) sont ignorés. Jusqu'à 10 seuils peuvent être spécifiés.

FROM PageView SELECT cdfPercentage(firstPaint, 0.5, 1.0)

Utilisez la fonction count() pour renvoyer le nombre d’enregistrements disponibles. Il prend un seul argument ; soit *, un attribut ou une valeur constante. Actuellement, il suit le comportement SQL typique et compte tous les enregistrements qui ont des valeurs pour son argument.

Étant donné que count(*) ne nomme pas d'attribut spécifique, les résultats seront formatés dans le format « humaniser » par défaut.

derivative() trouve le taux de changement pour un ensemble de données donné. Le taux de variation est calculé à l’aide d’une régression linéaire des moindres carrés pour approximer la dérivée. Étant donné que ce calcul nécessite la comparaison de plusieurs points de données, si un seul point de données est inclus dans la plage d'évaluation, le calcul est indéterminé et ne fonctionnera pas, ce qui donnera une valeur null .

Le time interval est la période pour laquelle le taux de variation est calculé. Par exemple, derivative(attributeName, 1 minute) renverra le taux de variation par minute.

Utilisez la fonction earliest() pour renvoyer la valeur la plus ancienne d’un attribut sur la plage de temps spécifiée.

Il faut un seul argument.

S'il est utilisé conjointement avec un FACET , il renverra la valeur la plus ancienne d'un attribut pour chacune des facettes résultantes.

SELECT earliest(countryCode) FROM PageView FACET userAgentName

Utilisez la fonction filter() pour limiter les résultats de l'une des fonctions d'agrégation dans votre instruction SELECT . Vous pouvez utiliser filter() en conjonction avec FACET ou TIMESERIES. Le filtre n'est utile que lors de la sélection de plusieurs agrégations différentes telles que :

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

Sinon, il est préférable d’utiliser simplement la clause standard WHERE .

Analyser les achats qui ont utilisé des codes promotionnels

Vous pouvez utiliser filter() pour comparer les articles achetés dans un ensemble de transactions pour ceux qui utilisent un code d'offre par rapport à ceux qui ne l'utilisent pas :

Utilisez la fonction funnel() pour générer un graphique entonnoirs. Il prend un attribut comme premier argument. Vous spécifiez ensuite les étapes sous forme de clauses WHERE (avec des clauses AS facultatives pour les étiquettes) séparées par des virgules.

Pour plus de détails et d'exemples, consultez la documentation des entonnoirs.

Utilisez la fonction histogram() pour générer un histogramme, utile pour visualiser la distribution d'un ensemble de données. Il divise l'ensemble de données en un nombre spécifié de compartiments et compte le nombre de points de données qui tombent dans chaque compartiment.

Arguments:

• attribute Le premier argument est obligatoire et spécifie l’attribut pour lequel compter les valeurs qui se situent dans chaque plage de compartiments d’histogramme.

• width: Indique la largeur de la plage d'échantillons. La valeur maximale de la plage est la valeur de l'argument start plus cette valeur width .

  • Lors de l'utilisation d'arguments positionnels (non étiquetés), width est le deuxième argument.
  • Défaut: 10

• buckets: Nombre total de buckets (entre 1 et 500, inclus).

  • Lors de l'utilisation d'arguments positionnels (non étiquetés), buckets est le troisième argument.
  • Défaut: 40

• start: Le début de la plage de l'histogramme.

  • Lors de l'utilisation d'arguments positionnels (non étiquetés), start est le quatrième argument.
  • Défaut: 0

  Note

  Les valeurs qui se situent en dehors de la plage d’histogramme définie sont incluses dans le premier ou le dernier compartiment. Le premier décompte comprendra les éléments qui sont plus petits que la plage de l'histogramme, et le dernier décompte comprendra les éléments qui sont plus grands que la plage de l'histogramme. Pour exclure ces valeurs des résultats de l'histogramme, incluez un filtre dans la clause where de la requête. (Exemple : WHERE attribute >= [start] AND attribute <= [start + width])

  histogramme du temps de réponse de PageView événement

  Cette requête génère un histogramme de temps de réponse allant jusqu'à 10 secondes sur 40 buckets. Cela signifie que chaque bucket couvre une plage de valeurs de 0,25 seconde. (10 / 40 = 0,25). Toutes les valeurs de durée supérieures à 10 secondes sont incluses dans le dernier compartiment. Si la durée pouvait être inférieure à zéro, ces valeurs seraient incluses dans le premier compartiment.

  SELECT histogram(duration) FROM PageView SINCE 1 week ago

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  histogramme avec une largeur : 5, buckets : 10

  Ces requêtes équivalentes aboutissent à un histogramme de temps de réponse allant jusqu'à 5 secondes sur 10 buckets.

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

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

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  histogramme avec largeur : 3, compartiments : 3, début : 1

  Ces requêtes équivalentes aboutissent à un histogramme de temps de réponse allant de 1 à 4 secondes sur 3 buckets.

  Voici une répartition des buckets :

  	Seau 1	Seau 2	Seau 3
  Gamme de godets	1 à 2	2 à 3	3 à 4
  Valeurs comptées	< 2	≥ 2 et < 3	≥ 3

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

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

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  Compartiments d'histogramme Prometheus

  histogram() accepte les compartiments d'histogramme Prometheus :

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

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  Nétrique de distribution de New Relic

  histogram() accepte la métrique de distribution comme entrée :

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

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  histogramme avec une clause FACET

  Utilisez histogram() avec une clause FACET pour générer un graphique de carte thermique :

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

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L'utilisation de keyset() vous permettra de voir tous les attributs d'un type de données donné sur une plage de temps donnée. Il n'y a pas d'arguments à cela. Il renvoie une structure JSON contenant des groupes de clés de type chaîne, de clés de type numérique, de clés de type booléen et toutes les clés.

SELECT keyset() FROM PageView SINCE 1 day ago

Utilisez la fonction latest() pour renvoyer la valeur la plus récente d’un attribut sur une plage de temps spécifiée.

Il faut un seul argument.

Si utilisé conjointement avec un FACET , il renverra la valeur la plus récente d'un attribut pour chacune des facettes résultantes.

SELECT latest(countryCode) FROM PageView FACET userAgentName

Utilisez la fonction latestrate() pour renvoyer le taux de variation d’une valeur en fonction des 2 derniers points de données. Il prend l'attribut en question comme premier argument et l'unité de temps pour le taux résultant comme deuxième argument. La fonction renvoie un résultat en unités de change in attribute/time interval.

Cette fonction peut être utile pour fournir le taux de changement le plus récent d'un attribut afin de voir les tendances de pointe.

SELECT latestrate(duration, 1 SECOND) FROM PageView

Utilisez la fonction max() pour renvoyer la valeur maximale enregistrée d’un attribut numérique sur la plage de temps spécifiée. Il prend un seul nom d'attribut comme argument. Si une valeur de l'attribut n'est pas numérique, elle sera ignorée lors de l'agrégation. Si les données correspondant aux conditions de la requête ne sont pas trouvées ou si aucune valeur numérique n'est renvoyée par la requête, elle renverra une valeur nulle.

Utilisez la fonction median() pour renvoyer la médiane ou le 50e percentile d'un attribut. Pour plus d'informations sur la requête percentile , voir percentile().

SELECT median(duration) FROM PageView TIMESERIES AUTO

Médiane dans une clause JOIN :

• Étant donné que la médiane est simplement un raccourci pour percentile(attribute, 50), un résultat median() issu d'une sous-requête jointe est un type de données composé, qui mappe le 50e percentile à sa valeur calculée.

  Pour référencer la valeur médiane réelle dans la requête externe, vous pouvez utiliser la fonction getField() . Notez que la clé mappée est une représentation sous forme de chaîne d'une valeur double, donc pour median() c'est '50.0'.

  Requête médiane jointe

  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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Utilisez la fonction min() pour renvoyer la valeur minimale enregistrée d’un attribut numérique sur la plage de temps spécifiée. Il prend un seul nom d'attribut comme argument. Si une valeur de l'attribut n'est pas numérique, elle sera ignorée lors de l'agrégation. Si les données correspondant aux conditions de la requête ne sont pas trouvées ou si aucune valeur numérique n'est renvoyée par la requête, elle renverra une valeur nulle.

Utilisez la fonction percentage() pour renvoyer le pourcentage d'un ensemble de données cible qui correspond à une condition.

Cette fonction attend exactement deux arguments (les arguments après les deux premiers sont ignorés). Le premier argument nécessite une fonction agrégateur contre l'attribut souhaité. Si l'attribut n'est pas numérique, cette fonction renvoie une valeur de 100 %. Le deuxième argument nécessite une clause WHERE .

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

Utilisez la fonction percentile() pour renvoyer la valeur approximative d'un attribut à un percentile donné. Il nécessite un attribut et peut prendre n’importe quel nombre d’arguments représentant des points percentile . La fonction percentile() permet d'afficher le centile avec jusqu'à trois chiffres après la virgule décimale, offrant ainsi une plus grande précision. le seuil de centile peut être spécifié sous forme de valeurs décimales, mais sachez que pour la plupart des ensembles de données, les centiles plus proches de 0,1 l'un de l'autre ne seront pas résolus.

Utilisez TIMESERIES pour générer un graphique linéaire avec un centile mappé au fil du temps.

• Omettez TIMESERIES pour générer un panneau d’affichage et une feuille d’attributs affichant les valeurs agrégées pour le centile.

  Si aucun percentile n'est répertorié, la valeur par défaut est le 95e percentile. Pour renvoyer uniquement la valeur du 50e percentile, la médiane, vous pouvez également utiliser median().

  Requête percentile de base

  Cette requête générera un graphique linéaire avec des lignes pour les 5e, 50e et 95e percentile.

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

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  percentile dans une clause JOIN :

• Lorsque vous utilisez un centile dans une sous-requête jointe, veuillez noter que les résultats de la sous-requête sont un type de données composé, qui mappe chaque percentile à sa valeur calculée.

  Pour référencer l’une des valeurs percentile individuelles dans la requête externe, vous pouvez utiliser la fonction getField() . Notez que la clé mappée est une représentation sous forme de chaîne d'une valeur double, vous devez donc ajouter .0 aux entiers. Par exemple, la clé du 95e percentile est '95.0'.

  Requête percentile joint

  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() est une extension de la fonction derivative() . Il utilise une méthode similaire à la régression linéaire des moindres carrés pour prédire les valeurs futures d'un ensemble de données.

• Le time interval indique jusqu'où la requête regardera dans le futur. Par exemple, predictLinear(attributeName, 1 hour) est une prédiction linéaire d'une heure dans le futur de la fenêtre temporelle de la requête.
• En général, predictLinear() est utile pour les valeurs en croissance continue comme l'espace disque ou les prévisions sur les grandes tendances.
• Étant donné que predictLinear() est une régression linéaire, la familiarité avec l’ensemble de données interrogé permet de garantir des prévisions précises à long terme.
• Tout ensemble de données qui croît de manière exponentielle, logarithmique ou par d’autres moyens non linéaires ne sera probablement efficace que dans les prédictions à très court terme.
• New Relic recommande de ne pas utiliser predictLinear dans la requête TIMESERIES . Cela est dû au fait que chaque bucket effectuera une prédiction individuelle en fonction de sa période relative dans la requête, ce qui signifie qu'une telle requête n'affichera pas les prédictions à partir de la fin de la série chronologique.

Utilisez la fonction rate() pour visualiser la fréquence ou le taux d’une requête donnée par intervalle de temps. Par exemple, vous souhaiterez peut-être connaître le nombre de pages vues par minute sur une période d'une heure ou le nombre de sessions uniques sur votre site par heure sur une période d'une journée.

• Utilisez TIMESERIES pour générer un graphique linéaire avec les taux cartographiés au fil du temps.

• Omettez TIMESERIES pour générer un panneau d'affichage affichant une valeur de taux unique moyennée au fil du temps.

  Voici une requête de base qui générera un graphique linéaire indiquant le taux de débit des transactions APM par 10 minutes au cours des 6 dernières heures :

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

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  Voici une courte vidéo (3:21 minutes) expliquant comment utiliser rate pour comparer des données sur différentes fenêtres temporelles :

Utilisez la fonction stdvar() pour renvoyer la variance standard d’un attribut numérique sur la plage de temps spécifiée.

Il faut un seul argument. Si l'attribut n'est pas numérique, il renverra une valeur de zéro.

Utilisez la fonction sum() pour renvoyer la somme des valeurs enregistrées d’un attribut numérique sur la plage de temps spécifiée.

Il faut un seul argument. Si l'attribut n'est pas numérique, il renverra une valeur de zéro.

Utilisez la fonction uniqueCount() pour renvoyer le nombre de valeurs uniques enregistrées pour un attribut sur la plage de temps spécifiée.

Utilisez la fonction uniques() pour renvoyer une liste de valeurs uniques enregistrées pour un attribut sur la plage de temps spécifiée. Lorsqu'il est utilisé avec la clause facet , une liste de valeurs d'attribut uniques sera renvoyée pour chaque valeur de facette.

Le paramètre limit est facultatif. Lorsque cette valeur n'est pas fournie, la limite par défaut de 1 000 valeurs d'attribut uniques par facette est appliquée. Vous pouvez spécifier une valeur limit différente, jusqu'à un maximum de 10 000. La fonction uniques() renverra le premier ensemble de valeurs d'attribut uniques découvertes, jusqu'à ce que la limite soit atteinte. Par conséquent, si vous avez 5 000 valeurs d'attribut uniques dans votre ensemble de données et que la limite est définie sur 1 000, l'opérateur renverra les 1 000 premières valeurs uniques qu'il découvre, quelle que soit leur fréquence.

Le nombre maximal de valeurs pouvant être renvoyées dans un résultat de requête est le produit de la limite uniques() multiplié par la limite facet . Dans la requête suivante, le nombre maximal théorique de valeurs pouvant être renvoyées est de 5 millions (5 000 x 1 000).

En fonction de l'ensemble de données interrogé et de la complexité de la requête, les limites de protection de la mémoire peuvent empêcher l'exécution d'une requête très volumineuse.

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

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

Utilisez la fonction accountId() pour renvoyer l’ ID de compte associé aux données de requête. Cette fonction ne prend aucun argument. Voici quelques exemples de requêtes :

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

Utilisez la fonction d'analyse d'ancrage, aparse() pour extraire des valeurs spécifiques d'une chaîne. Il s'agit d'une alternative à capture().

aparse() prend deux arguments :

• Un attribut de chaîne

• Une chaîne de modèle avec des chaînes d'ancrage et des caractères d'extraction. Par exemple, vous pouvez utiliser www.*.com pour extraire le domaine d’une URL.

  Lors de l'utilisation de aparse(), la chaîne de modèle doit contenir des ancres, comme www. et .com ci-dessus, pour identifier l'emplacement de la chaîne extraite prévue, notée par *.

  aparse() utilise les caractères suivants dans les chaînes de modèle :

• %: Caractère générique non capturant, comme vous le verrez dans la clause LIKE

• *: Capture de caractères génériques, similaire à l'utilisation de la capture d'expressions régulières

  En pratique, les chaînes d'ancrage apparaissent souvent au milieu d'un attribut de chaîne, et non au début ou à la fin.

  Dans ce cas, utilisez le caractère générique % pour ignorer les valeurs indésirables : par exemple, %www.*.com%.

  Comme capture(), tous les résultats de aparse() sont des chaînes. Pour utiliser ces résultats dans des fonctions mathématiques, ils doivent être convertis avec la fonction numeric() .

  Remarque : aparse() n'est pas sensible à la casse.

  Utilisation de base

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

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  aparse() valeurs spécifiques

  Pour extraire une valeur du milieu d'une chaîne, utilisez le caractère générique non capturant, %, au début et à la fin de la chaîne de modèle. Par exemple:

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

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  aparse() valeurs multiples

  Lors de l’extraction de plusieurs valeurs en tant que variables, notez que l’ordre est important. Par exemple:

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

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  Pour en savoir plus sur les variables, consultez Variables NRQL.

Utilisez la fonction blob() sur un attribut de type blob pour renvoyer une chaîne codée en base 64 de cet attribut.

Cette fonction présente les restrictions suivantes :

• la requête contenant des appels à blob() a une valeur maximale de LIMIT de 20

• blob() ne peut pas être appelé dans la clause WHERE d'une requête

• blob() ne peut pas être utilisé dans une requête à facettes ou une requête de séries chronologiques

  Pour plus d'informations sur la manière dont cela est utilisé dans le logging, voir Rechercher des données dans les logs longs (blobs).

  Pour décoder un blob codé en base 64, consultez la fonctiondecode() .

  Utilisation blob() sur un log étendu

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

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Utilisez la fonction buckets() pour regrouper les données divisées par une clause FACET dans des compartiments basés sur des plages. Vous pouvez effectuer un regroupement en fonction de n'importe quel attribut stocké sous forme de valeur numérique dans la base de données New Relic.

Il faut trois arguments :

• Nom de l'attribut

• Valeur maximale de la plage d'échantillons (toute valeur hors norme apparaîtra dans le compartiment final)

• Nombre total de seaux

  Pour plus d’informations et d’exemples, voir Diviser vos données en compartiments.

Utilisez la fonction concat() pour renvoyer la chaîne résultant de la concaténation de ses arguments.

Jusqu'à 20 arguments de types numériques, booléens, uplet ou éventail peuvent être fournis. Les arguments nuls et les arguments de types non pris en charge sont ignorés. Si aucun argument n'est fourni, le résultat est une chaîne vide.

L'argument de précision facultatif peut être fourni afin de limiter le nombre de décimales incluses lors de la concaténation de valeurs numériques à virgule flottante.

La chaîne résultante peut avoir une longueur maximale de 4096 caractères.

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')

Utilisez la fonction convert() pour effectuer une conversion d’unité entre les unités fournies sur la valeur d’entrée donnée.

Les unités et abréviations courantes pour le temps, la longueur, le poids, le volume et les données sont prises en charge à l'aide des normes UCUM pour s'aligner sur les spécifications OpenTelemetry. Pour plus de commodité, les abréviations standardisées sont complétées par quelques alternatives en langage naturel comme ft en plus de ft_us, kilobytes et µs.

Les unités sont sensibles à la casse. Toutes les unités sont en minuscules, sauf si leur spécification exige qu'elles soient en majuscules. Par exemple, les unités de données 'bits' sont valides pour les bits et 'By' doivent avoir une majuscule B pour les octets.

La plus grande unité de temps est le year julien, qui vaut toujours 365,25 jours.

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'

Utilisez capture() pour extraire des valeurs d'un attribut à l'aide d'expressions régulières avec la syntaxe RE2.

Il faut deux arguments :

• Nom de l'attribut

• Expression régulière avec syntaxe de capture (les expressions régulières dans NRQL utilisent une syntaxe de type Python, r'...')

  Lors de la capture, utilisez la syntaxe de capture nommée RE2 ...(?P<name> pattern )... pour capturer le modèle contenu, étant donné le nom spécifié.

  Plusieurs valeurs peuvent être capturées en spécifiant des groupes de capture supplémentaires dans des expressions régulières. Par exemple: ...(?P<name1> pattern1)...(?P<name2> pattern2)...

  Remarque : lors de la capture de plusieurs valeurs, chaque instruction de capture peut comporter jusqu'à 16 groupes de capture et chaque requête NRQL peut comporter jusqu'à 5 instructions de capture.

  Découvrez comment utiliser la capture regex pour améliorer les résultats de votre requête.

  Conseil

  Les expressions régulières doivent correspondre à l'intégralité de son entrée. Si une expression de capture n'extrait pas les résultats attendus, vérifiez si elle a besoin .* au début ou à la fin, ce qui est le modèle pour une expression régulière de correspondance partielle. Cependant, la correspondance partielle de l'expression régulière peut entraîner l'exécution d'une requête lente.

  Voici une courte vidéo (3:05 minutes) montrant comment utiliser capture() pour améliorer la lisibilité dashboard :

  Pour plus d'informations, voir les exemples ci-dessous :

  capture() dans une condition de clause SELECT

  Ce qui suit sélectionnera le nom de domaine du site Web, en supprimant https:// et tous les chemins suivant le .com

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

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  Ce qui suit ne capturera que le premier mot du message d’erreur.

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

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  capture() dans une condition de clause FACET

  Ce qui suit sera facetté par la méthode HTTP capturée.

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

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  capture() dans une condition de clause WHERE

  Ce qui suit filtrera les résultats en fonction de l'événement de log avec l'attribut message qui correspond aux expressions régulières où le nom du travail capturé est ExampleJob.

  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() avec une distribution numérique

  Ce qui suit capturera la somme du temps CPU à partir des lignes log . Vous devez explicitement convertir en numérique pour effectuer des opérations mathématiques.

  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() valeurs multiples avec des variables NRQL

  Dans cet exemple, les variables NRQL sont utilisées pour stocker plusieurs valeurs capturées à partir d'un message de log.

  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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  En savoir plus sur les variables NRQL ici.

Utilisez decode() pour effectuer des conversions en base 64 sur des chaînes et des blobs. La valeur d'entrée (le premier argument) sera décodée à l'aide de la norme base-64 spécifiée par l'encodage (le deuxième argument).

Les valeurs de chaîne suivantes sont des paramètres d’encodage pris en charge :

• 'base64' : utilise la norme RFC4648 base-64

• 'base64mime' : utilise la norme RFC2045 base-64 (MIME)

• 'base64url' : utilise la norme RFC4648 base-64 avec un alphabet sécurisé pour les URL et les noms de fichiers

  Comme blob() n'est pas autorisé dans les clauses WHERE ou FACET , decode() avec les types blob n'est pas pris en charge dans la clause WHERE ou pour les requêtes à facettes.

  Pour encoder des chaînes, voir la fonctionencode() .

  Utilisation decode() sur un attribut de chaîne

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

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  Utilisation de decode() dans un FACET

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

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  Utilisation decode() dans une clause WHERE

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

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  Utilisation decode() avec un attribut de type blob

  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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Utilisez la fonction dimensions() pour renvoyer toutes les valeurs dimensionnelles sur un type de données.

Vous pouvez explicitement inclure ou exclure un attribut spécifique à l'aide des arguments facultatifs :

• include: si présent, la liste d'inclusion limite dimensions() à ces attributs.

• exclude: si présent, le calcul dimensions() ignore ces attributs.

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

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  Lorsqu'il est utilisé avec une clause FACET, dimensions() produit une série temporelle unique pour toutes les facettes disponibles sur le type d'événement, de la même manière que Prometheus se comporte avec une requête non agrégée.

Utilisez encode() pour effectuer des conversions en base 64 sur des chaînes. La valeur d'entrée (le premier argument) sera codée à l'aide de la norme base-64 spécifiée par l'encodage (le deuxième argument).

Les valeurs de chaîne suivantes sont des paramètres d’encodage pris en charge :

• 'base64' : utilise la norme RFC4648 base-64

• 'base64mime' : utilise la norme RFC2045 base-64 (MIME)

• 'base64url' : utilise la norme RFC4648 base-64 avec un alphabet sécurisé pour les URL et les noms de fichiers

  Pour décoder des chaînes ou des blobs, consultez la fonctiondecode() . encode() n'est pas pris en charge pour les blobs.

  Utilisation encode() sur un attribut

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

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Utilisez la fonction cidrAddress() pour obtenir l’adresse réseau de base à partir d’une adresse IP CIDR.

cidrAddress() prend les arguments suivants :

• attribute - Une valeur de chaîne qui contient soit une adresse IP seule, soit avec une longueur de préfixe en notation CIDR.

  • Il peut s'agir d'un attribut de chaîne ou d'une chaîne littérale entre guillemets.
  • L'adresse IP doit être une adresse IPv4.

• number - Une valeur entière qui représente la longueur du préfixe.

  • Il peut s'agir d'un attribut entier ou d'une valeur entière.
  • Si le paramètre d'attribut est en notation CIDR, ce paramètre est facultatif et a priorité sur la longueur de préfixe fournie dans la chaîne CIDR.

• cidrFormat - Une valeur booléenne facultative utilisée pour déterminer si la sortie de l'adresse réseau doit être formatée en notation CIDR. La valeur par défaut sera vraie.

  La fonction cidrAddress() renverra une valeur tant que les paramètres d'attribut et de numéro contiennent une adresse IP et une longueur de préfixe valides. Si le paramètre d'entrée n'est pas valide, cidrAddress() renverra null.

  Trouvez les sous-réseaux qui traitent le plus requests

  La requête suivante renvoie les sous-réseaux qui traitent le plus requests du type d'événement SyntheticRequest .

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

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  Cela renverrait des réponses dans un format comme :

  Adresse Cidr de l'adresse IP du serveur	Compter
  10.0.0.0/24	6 000
  10.10.1.0/24	4k
  10.0.14.0/24	1 000

  Interroger toutes les adresses IP qui existent dans une plage CIDR

  Cette requête renvoie toutes les adresses IP de l'attribut serverIPAddress qui existent dans la plage CIDR de 10.0.0.0 à 10.0.0.255.

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

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  Filtrer les adresses IP qui existent dans une plage CIDR spécifique à partir des résultats de la requête

  Cette requête renvoie un nombre de tous les enregistrements tout en excluant les enregistrements qui contiennent une valeur serverIPAddress comprise dans la plage CIDR de 10.0.0.0/24 ou 10.10.1.0/24.

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

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