NRQL でダッシュボードを進化させる

レートを計算する

rate()関数から始めましょう。これにより、時間の経過に伴うイベントの頻度を視覚化でき、より大きな時間枠内の短い期間におけるパターンを特定するのに役立ちます。

以下の例では、過去 1 時間の 5 分ごとのリクエストの平均頻度を、前の 1 時間の 5 分間の平均頻度と比較して確認できます。クエリではSINCE 1 hour agoが使用されていることに注目してください。これは、レートを計算する全体の時間枠です。

SELECT rate(count(*), 5 minutes) 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 hour ago 
COMPARE WITH 1 hour ago

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rate()を使用して、時間間隔を 1 分または 1 秒に設定することで、1 分あたりのリクエスト数または 1 秒あたりのリクエスト数を計算できます。

ファネル チャートでエンド ユーザーの行動を理解する

ファネルチャートは、複数のレコードにわたる属性値の発生を追跡し、多くの人がエンドユーザーの行動を理解するために使用します。特にカスタムアトリビュートを使用する場合に、ユーザーが定義されたパスをどれだけうまく進んでいるかを視覚化するためによく使用されます。

funnel()集計関数を使用すると、別のページに移動する前に特定のページにアクセスしたユーザーの数を視覚化できます。1番目のパラメーターは、カウントする一意のエントリの識別属性です。この場合、New Relicはサイト上の各ユーザーにsession ID属性を割り当てて保持します（ユーザーがCookieを有効にしている場合）。カスタムアトリビュートを使用して、ユーザー独自のセッションIDを設定することもできます。

残りのパラメーターは、ファネルの各ステップの計算方法を決定し、 , WHERE attr OP valueの形式で記述されます。この場合、2 つあります。1 つはホームページにアクセスしたユーザー セッションの数を示し、もう 1 つは他のページに移動したユーザー セッションの数を示します。自分のデータに対してこのようなクエリを試して、何が得られるかを確認してください。

SELECT funnel(awsAPI, WHERE http.url LIKE '%.amazonaws.com', WHERE http.url LIKE '%.us-west%.amazonaws.com') 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 week ago 
UNTIL now

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アグリゲーターフィルター

filter() は、単一のクエリで複数のデータポイントを集約できる汎用性の高い関数であり、関数の結果として返されるイベントをより詳細に制御できます。この例では、filter()を使用して、総トランザクション、総ウェブトランザクション、および総非ウェブトランザクションの個別の値を返します：

SELECT count(*) AS 'All Transactions', filter(count(*), WHERE awsAPI = 'dynamodb') AS 'DynamoDB', filter(count(*), WHERE awsAPI = 'sqs') AS 'SQS' 
FROM Public_APICall SINCE 1 day ago

数値が返されるため、クエリの結果に対して計算を実行することもできます。 たとえば、合計 API コールをすべての API コールで割ると、そのうちの何パーセントが DynamoDB であったかを確認できます。

SELECT filter(count(*), WHERE awsAPI = 'dynamodb') / count(*) AS 'Percent of APIs that are DynamoDB' 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 day ago

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ヒストグラム

ヒストグラムは、単一の平均値としてではなく、頻度バケットごとのデータの分布を示します。これにより、単なる平均だけでなく、頻度によるデータポイントのグループ化を理解できます。histogram()関数は、以下の3つの引数を取ります。

1. プロットする属性 (期間など)。

2. 考慮したい範囲の最大値(1秒以下は「1」など)。

3. データをグループ化するバケットの数。この例では、0 ～ 1 秒のすべての継続時間値のhistogram()グラフを作成し、それらを 50 ミリ秒のバケットにグループ化します。これを行うには、バケットの数に「20」を指定します。1 秒を超えるすべての継続時間が最後のバケットにグループ化されます。

   SELECT histogram(duration, 1, 20) 
   FROM Public_APICall 
   SINCE 1 day ago

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Apdex

apdex()関数は、任意の数値 (期間など) に基づいて Apdex スコアを計算します。カスタム属性値を考慮して、1 つ以上の特定のトランザクションの Apdex を計算できます。アプリケーションの設定を妨げることなく、独自の Apdex-T 値を指定することもできます。この例では、関数に「duration」の属性と 0.01 の Apdex-T 値を指定し、「Apdex of Duration」としてレポートします。

SELECT apdex(duration, 0.1) AS 'Apdex Of Duration' 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 week ago

TIMESERIES演算子を追加して、時系列でデータをチャート化することもできます。Apdexのsatisfied、tolerating、frustratedの閾値もプロットされることに注意してください。

SELECT apdex(duration, 0.1) AS 'Apdex Of Duration' 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 week ago 
TIMESERIES

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以前に学習したように、FACETはデータをセグメント化し、異なるグループ化された視点からデータを理解するのに役立ちます（異なるレスポンスコードに基づく平均応答時間の確認など）。FACETを使用すると、NRDBは提供された属性の値に基づいてデータをグループに編成します。しかし、HTTPレスポンスコードの200と201など、異なる値を一緒にグループ化したい場合はどうすればよいでしょうか？

FACET CASES() ファセット バケットを分割する方法を選択できるようにすることで、この問題を解決します。演算子は、 WHERE attr OP value形式で任意の数のパラメータを受け取ります。以下の例では、「amazon」、「google」、「microsoft」で始まるhttp.urlのすべてのトランザクションをバケットに分類します。また、エラー応答コードなどに対してこれを実行して、可読性を高め、アプリケーションで何が起こっているかを理解しやすくする方法でデータをグループ化することもできます。

SELECT count(*) 
FROM Public_APICall 
FACET CASES(WHERE http.url LIKE '%amazon%', WHERE http.url LIKE '%google%', WHERE http.url LIKE '%microsoft%')

ご覧のとおり、これらのグループ化には価値がありますが、読みにくい場合があります。以前のチュートリアルで学んだことを使用して、これらを整理しましょう：

SELECT count(*) 
FROM Public_APICall 
FACET CASES(WHERE http.url LIKE '%amazon%' AS 'Amazon', WHERE http.url LIKE '%google%' AS 'Google', WHERE http.url LIKE '%microsoft%' AS 'Microsoft')

次に、New Relicの顧客のほとんどが気づいていない機能について説明します：イベントタイプへのフィルタリングです！これまでは、単一のソースからデータを取得するクエリを作成してきました。しかし、2つの異なるイベントタイプとして保存されている2つのデータポイントをプロットしたい場合はどうすればよいでしょうか？NRDBデータのクエリは単一のイベントタイプに制限されておらず、カンマで区切ることで異なるイベントタイプからクエリを実行できます。

SELECT count(*) AS 'Combined Events' 
FROM NrdbQuery, NrDailyUsage 
SINCE 1 day ago

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これをさらに便利にするために、 eventType()関数はレコードがどのイベント タイプに由来するかを示します。これを使用してデータ出力を制御できます。この例では、 TransactionとPageViewのイベントを組み合わせた合計数と、 TransactionとPageViewのみの合計を確認できます。

SELECT count(*) AS 'Combined Events', filter(count(*), WHERE eventType() = 'PageView') AS 'Page Views', filter(count(*), WHERE eventType()='Transaction') AS 'Transactions' 
FROM Transaction, PageView 
SINCE 1 day ago

これをさらに詳しく見てみましょう。 count(*)は、 TransactionとPageViewの両方のイベントの合計数を示します。ただし、最近学習したアグリゲータ関数filter()を使用して、何かユニークなことを行うことができます。クエリにはWHERE eventType()='PageView'があり、フィルター関数を呼び出して、合計結果セットの一部としてイベント タイプを監視します。次に、フィルタリングして、それらの特定のイベントのみを表示します。TIMESERIESを追加して、直接比較できる 2 つのデータ ポイントを折れ線グラフで視覚化することもできます。

SELECT count(*) AS 'Combined Events', filter(count(*), WHERE eventType() = 'PageView') AS 'Page Views', filter(count(*), WHERE eventType()='Transaction') AS 'Transactions'
FROM Transaction
SINCE 1 day ago 
TIMESERIES max

NULL値のカウント

必要な形式でデータが報告されないことがあります。例えば、計算を行うために整数として必要な場合に、整数が文字列として返されることがあります。または、データ内でNULLの結果が0を表す場合があります。NRQLは、これらのケースを処理する関数を提供します。

NULL 属性の値は、すぐに使用できるデータとカスタム データの両方に表示できます。count()やaverage()などのアグリゲータを使用すると、NRQL は計算からNULL値を自動的に削除し、 NULL値のないイベントに対してのみ関数を実行します。NRQL では、 OR value句を使用して計算で予期しないNULL値を考慮できます。たとえば、 cartValue属性のNULL値が 0 としてカウントされるようにしたい場合は、クエリでcartValue OR 0を使用できます。

この例では、「http.url」でcount()を実行しています。「http.url」の回数のみをカウントします値があります。ただし、クエリにOR 'Null'を追加すると、「http.url」が含まれるすべてのトランザクションをカウントできます。が存在し、それらもNULL値です。

SELECT count(duration) AS 'Events With Durations', count(http.url OR 'Null') AS 'Events With and Without URL' 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 day ago

ダッシュボードの作成を進めるために必要なすべてをほぼ学習しました。次に、強制を使用する方法を学びます。

強制

NRQL は自動的に強制を適用しません。これは、文字列として保存された float を他の文字列と同様に扱い、 sum()やaverage()のような数学関数と一緒に使用できないことを意味します。この動作をオーバーライドするには、 boolean()またはnumeric()を使用して引数をブール値または数値に変換します。この例では、「duration」のaverage()関数は、この属性が文字列であるため値を提供しません。ただし、 numeric(duration)使用して属性を数値に変換すると、 average()関数を正常に使用できます。

SELECT average(numeric(duration)) AS 'Ensuring stored value is treated as numeric', average(duration) AS 'Non-Converted Attribute' 
FROM Public_APICall 
SINCE 1 day ago

もう1つの一般的な例は、文字列として誤ってフォーマットされることが多いBOOLEAN（TRUEまたはFALSE）値です。このような場合は、ソースがデータを送信する方法を変更して、適切なブール値にすることができます。または、boolean()関数を使用することもできます。以下のクエリ例は同じ結果を返しますが、これはエージェントがBOOLEANとして送信する値を使用しているためです。属性が文字列"TRUE"であった場合、boolean()はそれを適切なブール形式に変換し、クエリが意図したとおりに実行されるようにします。

SELECT count(boolean(sampleDataSet)), count(sampleDataSet)  
FROM Public_APICall 
SINCE 24 hours ago

string()関数を使用して、ブール値と数値を文字列に変換することもできます。数値を浮動小数点数として使用すると、オプションのprecision引数を使用して文字列の小数点以下の桁数を制限できます。このクエリは、小数点以下 3 桁までに制限された文字列として期間値を返します。

SELECT string(duration, precision: 3) 
FROM Public_APICall 
SINCE 24 hours ago

属性の戻り値の末尾または先頭にテキストを追加する必要がある場合があります。これは、concat()関数を使用して実現できます。concat()関数には、文字列に連結するための引数を最大20個指定できます。

SELECT concat('The duration of ', http.url, ' is ', duration, ' seconds') 
FROM Public_APICall

連結された属性の値内の浮動小数点数に使用する小数点以下の桁数を制限できます。これを行うには、オプションのprecision:引数を最後の値として使用します。この例では、秒を示すために「s」を追加し、値を小数点以下 3 桁に制限します。

SELECT http.url, concat(duration, 's', precision: 3) 
FROM Public_APICall

New Relicは、http(s)で始まる値を、クリックして新しいページを開くことができるリンクとして自動的に表示します。つまり、動的URLがエンティティの関連ページを開くことができるソリューションへのインテグレーションを作成できます。次の例は、属性値によってクエリパラメーターの値を設定するURLの例を示しています。

SELECT http.url, concat('https://www.example.com/?appId=', api, '&error=', error) AS 'URL' 
FROM Public_APICall

concat()関数を使用すると、場所の都市と国などの値を組み合わせたり、必要に応じて追加の文字列を先頭または末尾に追加してデータを表示したりできます。