Contrôlez vos données avec NRQL

Après avoir terminé le premier tutoriel NRQL, vous avez utilisé count(), average(), sum(), max() et min() pour transformer vos données de manière significative. Mais que faire si vous souhaitez trouver et compter des valeurs uniques ? Pour trouver le nombre de valeurs uniques enregistrées pour un attribut sur une plage de temps spécifiée, vous pouvez utiliser la fonction uniqueCount(). Il vous suffit de fournir l'attribut que nous voulons inspecter comme argument. Par exemple, voici une requête pour afficher tous les appels d'API publics uniques :

SELECT uniqueCount(http.url) 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 day ago

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Pour optimiser les performances des requêtes, la fonction ci-dessus renvoie des résultats approximatifs pour les requêtes qui inspectent plus de 256 valeurs uniques. Pour renvoyer la liste réelle des valeurs uniques pour un attribut sur une plage de temps spécifiée, nous pouvons utiliser la fonction uniques() .

SELECT uniques(http.url) 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 day ago

Pour spécifier une valeur limite différente de la valeur par défaut de 1000, utilisez uniques(attribute[,limit]), qui accepte un maximum de 10 000.

Pour récupérer la valeur la plus récente d'un attribut sur une plage de temps spécifiée, utilisez la fonction latest() . Dans cet exemple de requête, vous pouvez localiser les temps de réponse les plus récents pour un appel d'API au cours du dernier jour. Cela pourrait vous aider à localiser la valeur la plus récente d'une transaction ou d'un service signalé par intermittence.

SELECT latest(duration) 
FROM Public_APICall 
WHERE awsAPI = 'sqs' 
SINCE 1 day ago

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À l’autre bout du spectre, vous pourriez utiliser la fonction earliest() pour obtenir l’effet inverse. Il renverra la valeur la plus ancienne d'un attribut enregistré dans la plage de temps spécifiée. Dans cet exemple de requête, vous pouvez récupérer les temps de réponse les plus anciens pour un appel d'API au cours du dernier jour. Si les données sont rapportées de manière cohérente, cela signalera le point de données de l'événement le plus ancien au cours des dernières 24 heures.

SELECT earliest(duration) 
FROM Public_APICall 
WHERE awsAPI = 'sqs' 
SINCE 1 day ago

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Vous constaterez peut-être que vous avez besoin de pourcentages au lieu de comptages, de sommes, ou de moyennes. L’utilisation de la fonction percentage() vous permet de calculer le pourcentage d’une valeur dans le dataset qui correspond à une condition spécifiée. Cette fonction prend deux arguments : le premier est une fonction d’agrégateur pour votre attribut souhaité, telle que count(). Le second est une condition WHERE pour spécifier le sous-ensemble de données que vous souhaitez soumettre à une requête.

Dans cet exemple de requête, vous pouvez trouver le pourcentage d'appels d'API au cours du dernier jour qui ont eu une durée (ou temps de réponse) supérieure à 100 millisecondes.

SELECT percentage(count(*), WHERE duration > 0.1) 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 day ago

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Il est très courant de visualiser les performances des applications ou les données d'expérience client en utilisant des centiles plutôt que des moyennes. Vous pouvez utiliser la fonction percentile() pour comprendre l’expérience du n-ième percentile.

Par exemple, disons que vous souhaitez savoir quelle a été la pire expérience (durée la plus élevée) de 98 % de vos clients au cours de la dernière journée. Vous pouvez demander à NRDB percentile(duration, 98) des dernières 24 heures.

SELECT percentile(duration,98) 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 day ago

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NRQL prend en charge les opérateurs mathématiques de base. Vous pouvez effectuer des additions (+), des soustractions (-), des multiplications (*), et des divisions (/) à la fois sur les valeurs d’attribut numériques et sur les résultats des fonctions d’agrégateur.

Par exemple, nous capturons à la fois le temps de réponse total (en tant que duration) et le temps de réponse de la base de données (en tant que databaseDuration) lorsque nous enregistrons un événement de transaction. Mais que faire si vous souhaitez trouver le temps moyen passé en dehors du traitement de la base de données ? Vous pourriez commencer par calculer cette valeur pour chaque événement de votre dataset à l’aide d’une requête telle que celle-ci.

SELECT GigabytesIngestedBillable - GigabytesIngestedFree, metric  
FROM NrMTDConsumption 
WHERE productLine IS NOT NULL

Super ! Vous venez d’effectuer des calculs mathématiques de base. Cela est utile pour vous aider à lister des événements individuels. Mais que faire si vous souhaitez connaître la durée moyenne des transactions sans le temps de la base de données ? Vous pouvez également faire de l’arithmétique dans la fonction :

SELECT average(GigabytesIngestedBillable - GigabytesIngestedFree) 
FROM NrMTDConsumption 
WHERE GigabytesIngestedBillable IS NOT NULL

Et maintenant, que se passerait-il si vous vouliez rendre les choses encore plus compliquées en soustrayant, divisant et multipliant dans la même requête pour déterminer la durée sans temps de base de données, en pourcentage du temps global ? Eh bien, vous pouvez ajouter les mathématiques :

SELECT average(GigabytesIngestedBillable - GigabytesIngestedFree) / unitPrice * 100 
FROM NrMTDConsumption 
WHERE GigabytesIngestedBillable IS NOT NULL

À mesure que vous commencez à exécuter des fonctions NRQL plus complexes, vous vous demandez peut-être si vous pouvez rendre les noms affichés pour les attributs de requête plus utiles, en particulier pour ceux qui ne connaissent pas NRQL. Prenons un exemple utilisant ce que vous avez appris dans le tutoriel précédent.

SELECT average(duration-externalDuration) 
FROM Transaction

Vous pouvez utiliser la clause AS après une fonction ou un attribut pour donner au résultat un nom plus lisible et plus significatif. Cela vous aide, vous et votre équipe, à comprendre exactement ce qu’un graphique représente.

SELECT average(duration-externalDuration) 
AS 'Non-External Response Time' 
FROM Transaction

Vous avez maintenant l’habitude d’utiliser des plages de temps avec les clauses SINCE et UNTIL . Mais que faire si vous souhaitez comparer des valeurs provenant de différentes plages de temps ? Vous pouvez y parvenir avec la clause COMPARE WITH .

NRQL utilise SINCE et UNTIL pour définir une période d'intérêt. Ensuite, vous pouvez indiquer la période que vous souhaitez comparer en utilisant une clause COMPARE WITH [time period] AGO contenant une valeur de décalage relative.

Par exemple, dans l'exemple de requête ci-dessous, vous pouvez comparer les données du dernier jour avec les données de la semaine précédente en utilisant un décalage relatif d'il y a 1 semaine.

SELECT average(duration) 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 day ago 
COMPARE WITH 1 week ago

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Pour cartographier la comparaison des valeurs au fil du temps, ajoutez TIMESERIES. Cela crée un graphique linéaire de la comparaison, vous permettant de visualiser comment cette période se compare aux données récentes et de la suivre au fil du temps.

SELECT average(duration) 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 day ago 
COMPARE WITH 1 week ago 
TIMESERIES

Vous pouvez également spécifier plusieurs périodes de temps relatives différentes dans le même format, similaire à UNTIL. Par instance, vous pouvez spécifier 4 WEEKS AGO ou 6 HOURS AGO.

SELECT average(duration) 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 hour ago 
COMPARE WITH 6 hours ago 
TIMESERIES

Vous savez maintenant comment utiliser une clause WHERE pour filtrer les résultats de notre requête. Outre l'utilisation d'opérateurs de comparaison standard, vous pouvez également utiliser LIKE et NOT LIKE si vous souhaitez déterminer si un attribut contient ou non une sous-chaîne spécifiée. Pour ce faire, vous pouvez utiliser le symbole de pourcentage (%) comme caractère générique n’importe où dans la chaîne.

Dans notre exemple de requête, vous pouvez obtenir le nombre de transactions contenant le terme "amazonaws" n’importe où (au début, au milieu, ou à la fin) dans le nom.

SELECT count(*) 
FROM Public_APICall 
WHERE http.url 
LIKE '%amazonaws%' 
FACET http.url 
SINCE 1 day ago

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Si vous modifiez votre requête pour utiliser NOT LIKE à la place, vous obtiendrez le nombre de transactions qui ne contiennent pas le mot choisi (tel que « google », comme ci-dessous) dans leur nom.

SELECT count(*) 
FROM Public_APICall 
WHERE http.url NOT 
LIKE '%google%' 
FACET http.url 
SINCE 1 day ago

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Vous pouvez utiliser % comme caractère générique au début et à la fin, ce qui signifie que New Relic vérifie si la valeur de l’attribut que vous avez choisi contient le terme, tel que "Web" n’importe où dans le texte. De même, vous pourriez utiliser %Web OU Web% pour faire correspondre un élément qui se termine par "Web" ou commence par "Web", respectivement.

Vous pouvez également ajouter le caractère générique entre les chaînes pour une recherche plus précise. Cette requête recherche un nom de transaction qui contient le mot « amazon » suivi de n'importe quel texte, mais qui contient également le terme « .com » suivi d'un nombre quelconque de caractères. Ainsi, les résultats ne seront que des transactions avec « amazon » et « .com » dans le nom.

SELECT count(*) 
FROM Public_APICall 
WHERE http.url NOT 
LIKE '%amazon%.com' 
FACET http.url 
SINCE 1 day ago

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Que faire si vous avez besoin d'une spécificité extrême et que les noms n'ont pas de chaîne commune que vous pouvez faire correspondre à l'aide de caractères génériques ? Les opérateurs IN et NOT IN vous permettent de spécifier un ensemble de valeurs que vous souhaitez vérifier par rapport à un attribut. Au lieu de spécifier plusieurs clauses WHERE avec les opérateurs AND ou OR , vous pouvez simplifier une condition en répertoriant les valeurs entre parenthèses séparées par des virgules.

Dans cet exemple de requête, vous pouvez compter le nombre de transactions dont le sous-type est « graph.microsoft.com » ou « s3.amazonaws.com ». Si vous modifiez la requête pour utiliser NOT IN à la place, vous obtiendrez le nombre de transactions dont le sous-type n'est ni « graph.microsoft.com » ni "s3.amazonaws.com".

SELECT count(*) 
FROM Public_APICall 
WHERE http.url IN ('graph.microsoft.com', 's3.amazonaws.com') 
SINCE 1 day ago

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Les clauses SINCE et UNTIL font plus que vous donner des informations sur les plages de temps relatives : vous pouvez également leur fournir une date ou une heure spécifique. Dans l’exemple de requête suivant, vous pouvez utiliser une date SINCE au format YYYY-MM-DD.

SELECT average(duration) 
FROM Public_APICall SINCE '2023-10-28' 
TIMESERIES MAX

Vous pouvez l’utiliser pour créer des rapports SLA pour une période de temps spécifiée. Vous pouvez même inclure une heure spécifique avec le format YYYY-MM-DD HH:MM. Dans cette requête, vous pouvez voir que les données sont définies à 18 h 00.

SELECT average(duration) 
FROM Public_APICall SINCE '2023-10-28 18:00' 
TIMESERIES MAX

Parfois, vous pouvez recevoir une heure d’événement au format epoch (unix). Vous pouvez également utiliser des horodatages epoch avec les clauses SINCE et UNTIL afin de ne pas avoir à convertir manuellement ces valeurs dans un autre format de date.

SELECT average(duration) 
FROM Public_APICall SINCE 1698525489519 UNTIL 1698698289519 
TIMESERIES MAX

Lorsque NRDB affiche des données sur une période donnée, il suppose que vous souhaitez voir les données du point de vue de votre fuseau horaire. Mais avec des équipes internationales dispersées, votre aujourd'hui pourrait être le demain ou le hier d'un coéquipier, selon leur emplacement. Vous pouvez utiliser la clause WITH TIMEZONE pour définir un fuseau horaire à partir duquel afficher les données. Cela affecte l'interprétation des valeurs dans les clauses SINCE et UNTIL .

Considérez les deux exemples de graphiques ci-dessous. Chaque requête a un fuseau horaire spécifié à l'aide de WITH TIMEZONE. Les deux sont à 8 heures d'intervalle. Notez que le modèle de données est le même, mais décalé de 8 heures pour s'aligner sur chaque fuseau horaire respectif :

SELECT count(*) 
FROM Public_APICall 
SINCE yesterday 
UNTIL today WITH TIMEZONE 'America/Los_Angeles' 
TIMESERIES

SELECT count(*) 
FROM Public_APICall 
SINCE yesterday 
UNTIL today WITH TIMEZONE 'Europe/London' 
TIMESERIES

Même si cela peut paraître complexe, la cohorte basée sur le temps signifie simplement un moyen d'organiser les données en groupes basés sur le temps tels que minuteOf, hourOf, weekOf, etc.

Lorsque vous utilisez la clause SINCE pour des durées, vous récupérez toute la durée de la requête. Mais ces données ne racontent pas toujours toute l’histoire ! Et si vous avez besoin d’analyser de plus près les performances sur une période donnée ? Avec le regroupement par cohortes temporelles, vous pouvez trier davantage les données en groupes logiques basés sur le temps.

En utilisant une combinaison de FACET et l'une des nombreuses fonctions basées sur le temps (telles que hourOf(timestamp)), vous pouvez prendre une semaine de données et comprendre les performances en fonction de l'heure spécifique à laquelle elles se sont produites. Cela révèle les tendances et identifie les moments les plus critiques pour vos applications :

SELECT average(duration) 
FROM Public_APICall 
FACET hourOf(timestamp) 
SINCE 1 week ago

Après avoir exécuté la requête ci-dessus, vous pouvez voir le temps de réponse le plus lent en fonction de l’heure de la journée. New Relic fournit de nombreuses options différentes pour créer des facettes en fonction du temps. L’exemple précédent regroupe par heure, mais vous pouvez également regrouper par jour de la semaine pour déterminer quels jours ont les meilleurs et les pires temps de réponse.

SELECT average(duration) 
FROM Public_APICall 
FACET weekdayOf(timestamp) 
SINCE 1 week ago

Vous pouvez désormais voir les périodes les plus lentes de vos applications à un jour précis. Vous pouvez l'utiliser pour répondre à des questions essentielles pour l'entreprise, telles que « Quand vendons-nous le plus de produits ? », ou "Quand avons-nous le plus d'inscriptions ou de connexions ?".

Vous pouvez également regrouper les résultats par une date spécifique. Cela est utile lors de l'examen des rapports SLA ou de l'analyse des changements de performances sur une période donnée.

SELECT average(duration) 
FROM Public_APICall 
FACET dateOf(timestamp) 
SINCE 1 week ago