Lensでデータをクエリする

Lens書き込みビルダー、 Notebooks 、カスタムダッシュ**ボード**に書き込むことができます。 このページでは、各プラットフォームでデータをクエリする方法について説明します。

前提条件

始める前に:

• データ ソースをクエリするために必要な権限があることを確認します。
• 外部データ ソースをクエリする必要がある場合は、 connectorsが設定されていることを確認してください。

クエリビルダーでクエリを実行する

1. one.newrelic.comに移動します。
2. ページの下部にあるドロワーから、 Query your dataコンソールを開きます。
3. クエリ エディターで、クエリ言語としてLens data (SQL)を選択します。
4. NRDB データをクエリする場合は、アカウント セレクターからアカウントを選択します。 その他のdata connectorsは組織レベルで使用可能であり、アカウントの選択は必要ありません。
5. テーブル参照形式を使用して SQL クエリを記述します。 connection_name.schema.table
6. Runをクリックします。クエリ結果に基づいてグラフが表示されます。

クエリを保存 Notebooks

ノートブックは、クエリ、視覚化、マークダウン ドキュメントを組み合わせた共有可能なドキュメントです。

1. one.newrelic.comに移動します。
2. ページの下部にあるドロワーから、 Query your dataコンソールを開きます。
3. Notebooksの横にあるトグルを有効にします。ページの下部に、 + SQLボタンが表示されます。
4. SQL ブロックを追加するには、 + SQLをクリックします。
5. NRDB データをクエリする場合は、アカウント セレクターからアカウントを選択します。 その他のdata connectorsは組織レベルで使用可能であり、アカウントの選択は必要ありません。
6. テーブル参照形式を使用して SQL クエリを記述します。 connection_name.schema.table
7. Runをクリックします。クエリ結果に基づいてグラフが表示されます。
8. Saveをクリックします。

詳しいガイダンスについては、ノートブックのドキュメントを参照してください。

カスタムダッシュボードでのクエリ

カスタムダッシュボードに SQL ベースのグラフを追加できます。

1. one.newrelic.com > Dashboardsに移動します。
2. 新しいダッシュボードを作成するか、既存のダッシュボードを開きます。
3. + Add widgetをクリックしてグラフの種類を選択します。
4. クエリ エディターで、クエリ言語としてLens data (SQL)を選択します。
5. NRDB データをクエリする場合は、アカウント セレクターからアカウントを選択します。 その他のdata connectorsは組織レベルで使用可能であり、アカウントの選択は必要ありません。
6. テーブル参照形式を使用して SQL クエリを記述します。 connection_name.schema.table
7. Runをクリックします。クエリ結果に基づいてグラフが表示されます。
8. Add to dashboardをクリックします。詳細については、カスタムダッシュボードのドキュメントを参照してください。

SQL構文

Lens ANSI SQL を使用してデータ ソースをクエリするため、データベース固有のクエリ言語を学習する必要はありません。

表参照形式

Lensでクエリを記述する場合は、次の形式を使用してテーブルを参照します。

connection_name.schema.table

例えば：

• telemetry.Transaction - テレメトリー (NRDB) からのテーブルを書きます connector
• snowflake.sales.orders - 「sales」スキーマ内の「snowflake」という名前のSnowflake connectorから注文テーブルをクエリします
• gsheets.default.employees - 「gsheets」という名前のGoogle Sheets connectorをクエリします

サポートされているSQL文

Lens 以下を含む標準 ANSI SQL ステートメントをサポートします。

• SELECT - 1つまたは複数のテーブルからデータをクエリする
• JOIN - 複数のテーブルからのデータを結合する（データベース間の結合を含む）
• WHERE - 結果をフィルタリング
• GROUP BY - 集計データ
• ORDER BY - 結果を並べ替える
• LIMIT - 返される行数を制限する
• WITH (CTE) - 複雑なクエリのための共通テーブル式を定義する

パフォーマンスのヒント

• フィルターを早期に使用する: 処理されるデータの量を減らすためにWHERE句を適用します。
• 結果を制限する: データを探索するときに返される行を制限するには、 LIMITを使用します。
• materialized viewsを検討してください: 頻繁に実行される複雑なクエリの場合は、 materialized viewを作成します。
• 結合を最適化: 大きなテーブルを結合する場合は、可能な場合は結合前にデータをフィルターします。

NRQLとのクエリ構文の違いと例

Lens NRQL の代わりに ANSI SQL を使用します。次の例は、主な違いと一般的なクエリ パターンを示しています。

FROM PageViewTiming
SELECT count(*)
FACET enduser.id

SELECT "enduser.id", count(*)
FROM telemetry.PageViewTiming
GROUP BY "enduser.id"

FROM PageViewTiming
SELECT count(*)
SINCE 1 day ago

SELECT count(*)
FROM telemetry.PageViewTiming
WHERE timestamp > current_date - INTERVAL '1' DAY

WITH orders AS (
  SELECT
    to_unixtime(date(date_parse(order_date, '%Y-%m-%d'))) as dt,
    count(*) as orders
  FROM gsheets.default.orders
  GROUP BY 1
)
SELECT *
FROM orders
WHERE dt >= to_unixtime(date('2025-10-19'))
  AND dt <= to_unixtime(date('2025-10-21'))
ORDER BY dt ASC

WITH sf AS (
  SELECT DISTINCT user_id, assigned_success_manager
  FROM demogorgon.default.relibank_opportunity_matrix
)
SELECT
  sf.assigned_success_manager,
  MAX(nrdb.largestContentfulPaint)
FROM telemetry.PageViewTiming nrdb
LEFT JOIN sf ON nrdb."enduser.id" = sf.user_id
WHERE timingName = 'largestContentfulPaint'
  AND nrdb.timestamp > current_date - INTERVAL '1' DAY
GROUP BY sf.assigned_success_manager

SELECT *
FROM mv.weekly_performance_summary
WHERE week_number = 42

SELECT
  mv.store_id,
  mv.total_sales,
  s.store_name,
  s.region
FROM mv.store_sales_mv mv
JOIN snowflake.retail.stores s ON mv.store_id = s.store_id
WHERE mv.total_sales > 10000

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