NRQL でデータを制御する

1番目のNRQLチュートリアルを完了した後、count()、average()、sum()、max()、およびmin()を使用して、データを意味のある方法で変換しました。しかし、ユニーク値を見つけてカウントしたい場合はどうすればよいでしょうか？指定された時間範囲内に記録された属性のユニーク値の数を見つけるには、uniqueCount()関数を使用できます。検査したい属性を引数として指定するだけです。例えば、すべてのユニークなパブリックAPIコールを表示するクエリは次のとおりです：

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

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クエリのパフォーマンスを最適化するために、上記の関数は 256 を超える一意の値を検査するクエリのおおよその結果を返します。指定された時間範囲における属性の一意の値の実際のリストを返すには、 uniques()関数を使用できます。

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

デフォルトの1,000とは異なる制限値を指定するには、最大10,000まで指定できるuniques(attribute[,limit])を使用します。

指定した時間範囲における属性の最新の値を取得するには、 latest()関数を使用します。このサンプル クエリでは、過去 1 日の API 呼び出しの最新の応答時間を見つけることができます。これは、断続的にレポートされるトランザクションまたはサービスの最新の値を見つけるのに役立ちます。

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

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逆に、 earliest()関数を使用すると、その逆のことを実現できます。指定された時間範囲内に記録された属性の最も古い値を返します。このサンプル クエリでは、過去 1 日の API 呼び出しの最も早い応答時間を取得できます。データが一貫してレポートされている場合、過去 24 時間の最も古いイベントのデータ ポイントがレポートされます。

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

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カウント、合計、平均ではなく、パーセンテージが必要になる場合があります。percentage()関数を使用すると、指定した条件に一致するデータセット内の値の割合を計算できます。この関数は2つの引数を取ります：1番目は、count()などの目的の属性に対する集計関数です。2番目は、クエリするデータのサブセットを指定するためのWHERE条件です。

このサンプル クエリでは、過去 1 日の期間 (または応答時間) が 100 ミリ秒を超えた API 呼び出しの割合を見つけることができます。

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

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アプリケーションのパフォーマンスや顧客エクスペリエンスのデータを、平均ではなくパーセンタイルを使用して表示するのが非常に一般的です。percentile()関数を使用すると、n 番目のパーセンタイルのエクスペリエンスを理解できます。

たとえば、過去 1 日の顧客エクスペリエンスの 98% のうち、最悪のエクスペリエンス (最長期間) を知りたいとします。過去 24 時間から NRDB にpercentile(duration, 98)を要求できます。

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

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NRQLは基本的な数学演算子をサポートしています。数値属性値と集計関数の結果の両方に対して、足し算（+）、引き算（-）、掛け算（*）、割り算（/）を実行できます。

たとえば、トランザクションイベントを記録する際、合計レスポンスタイム（durationとして）とデータベースのレスポンスタイム（databaseDurationとして）の両方をキャプチャします。しかし、データベース処理以外に費やされた平均時間を調べたい場合はどうすればよいでしょうか？まずは、次のようなクエリを使用して、データセット内の各イベントのその値を計算することから始めることができます。

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

素晴らしい！基本的な計算を実行しました。これは、個々のイベントを一覧表示するのに役立ちます。しかし、データベースの時間を除いたトランザクションの平均所要時間を知りたい場合はどうすればよいでしょうか？関数内で計算を行うこともできます：

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

さて、同じクエリ内で減算、除算、乗算をさらに複雑にして、データベース時間を除いた時間を全体時間のパーセンテージとして計算したい場合はどうすればよいでしょうか?さて、次の計算を追加できます。

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

より複雑なNRQL関数を実行するようになると、特にNRQLを知らない他のユーザーのために、クエリ属性に表示される名前をよりわかりやすくできないかと考えるかもしれません。前のチュートリアルで学習した内容を使用した例を見てみましょう。

SELECT average(duration-externalDuration) 
FROM Transaction

関数または属性の後にAS句を使用すると、結果により読みやすく意味のある名前を付けることができます。これにより、チャートが正確に何を表しているかをチーム全体で理解しやすくなります。

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

ここまでで、 SINCEとUNTIL句で時間範囲を使用する練習をしました。しかし、異なる時間範囲の値を比較したい場合はどうすればよいでしょうか?これは、 COMPARE WITH句を使用して実現できます。

NRQL は、 SINCEとUNTILを使用して対象期間を定義します。次に、相対オフセット値を含むCOMPARE WITH [time period] AGO句を使用して、比較する期間を指定できます。

たとえば、以下のサンプル クエリでは、1 週間前の相対オフセットを使用して、前日のデータと前の週のデータを比較できます。

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

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時間の経過に伴う値の比較をマッピングするには、 TIMESERIESを追加します。これにより、比較の折れ線グラフが作成され、この期間が最近のデータとどのように比較されるかを視覚化し、長期にわたって追跡できるようになります。

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

UNTILと同様に、同じ形式でさまざまな相対期間を指定することもできます。たとえば、 4 WEEKS AGOまたは6 HOURS AGOを指定できます。

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

これで、 WHERE句を使用してクエリの結果をフィルタリングする方法がわかりました。標準の比較演算子を使用する以外に、属性に指定された部分文字列が含まれているかどうかを確認する場合は、 LIKEとNOT LIKEを使用することもできます。これを実現するには、文字列内の任意の場所でパーセント ( % ) 記号をワイルドカードとして使用できます。

サンプルクエリでは、名前のどこか（先頭、中間、または末尾）に"amazonaws"という用語が含まれるトランザクションの数を取得できます。

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

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代わりにNOT LIKEを使用するようにクエリを変更すると、選択した単語 (以下の「google」など) が名前に含まれないトランザクションの数が取得されます。

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

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先頭と末尾にワイルドカードとして%を使用できます。これは、選択した属性の値に、テキスト内の任意の場所にある「Web」などの用語が含まれているかどうかをNew Relicがチェックすることを意味します。同様に、%WebまたはWeb%を使用して、それぞれ「Web」で終わるもの、または「Web」で始まるものに一致させることもできます。

より絞り込んだ検索を行うために、文字列の間にワイルドカードを追加することもできます。このクエリは、「amazon」という単語の後に任意のテキストが続き、その後に「.com」という単語も含まれるトランザクション名をチェックします。その後に任意の数の文字が続きます。したがって、結果は名前に「amazon」と「.com」が含まれるトランザクションのみになります。

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

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極端な特異性が必要で、ワイルドカードを使用して一致できる共通の文字列が名前にない場合はどうすればよいでしょうか?IN演算子とNOT IN演算子を使用すると、属性に対してチェックする値のセットを指定できます。AND演算子またはOR演算子を使用して複数のWHERE句を指定する代わりに、括弧内の値をカンマで区切ってリストすることで条件を簡素化できます。

このサンプル クエリでは、サブタイプが「graph.microsoft.com」または「s3.amazonaws.com」であるトランザクションの数をカウントできます。代わりにNOT INを使用するようにクエリを変更すると、サブタイプが "graph.microsoft.com" ではないトランザクションの数が取得されます。「s3.amazonaws.com」でもありません。

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

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SINCE句とUNTIL句は、相対的な時間範囲に関する情報を提供するだけではありません：特定の日付や時刻を指定することもできます。以下のサンプルクエリでは、YYYY-MM-DD形式のSINCEの日付を使用できます。

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

これを使用して、指定した期間のSLAレポートを作成できます。YYYY-MM-DD HH:MMの形式で特定の時間を含めることもできます。このクエリでは、データが午後6時に設定されていることを確認できます。

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

イベント時間をエポック（unix）時間で受け取ることがあります。SINCEおよびUNTIL句でエポックタイムスタンプを使用することもできるため、これらの値を手動で別の日付形式に変換する必要はありません。

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

NRDB は、一定期間にわたるデータを表示する場合、ユーザーがタイムゾーンの観点からデータを表示することを想定しています。しかし、国際チームが分散している場合、チームメイトの所在地に応じて、あなたの今日が明日、あるいは昨日になる可能性があります。WITH TIMEZONE句を使用して、データを表示するタイムゾーンを定義できます。これは、 SINCEとUNTIL句の値の解釈に影響します。

以下の 2 つのグラフの例を考えてみましょう。各クエリには、 WITH TIMEZONEを使用して指定されたタイムゾーンがあります。両者の時差は8時間です。データのパターンは同じですが、それぞれのタイムゾーンに合わせて 8 時間オフセットしていることに注目してください。

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

複雑に聞こえるかもしれませんが、時間ベースのコホートは、単にデータをminuteOf 、 hourOf 、 weekOfなどの時間ベースのグループに整理する方法を意味します。

期間に対してSINCE句を使用すると、クエリされた期間全体の長さを取得できます。しかし、そのデータが常に全体像を物語っているとは限りません！特定の期間内のパフォーマンスをより詳細に分析する必要がある場合はどうすればよいでしょうか？時間ベースのコホートを使用すると、データを論理的で時間ベースのグループにさらに分類できます。

FACETと多くの時間ベースの関数 ( hourOf(timestamp)など) の 1 つを組み合わせて使用すると、1 週間分のデータを取得し、発生した特定の時間に基づいてパフォーマンスを把握できます。これにより傾向が明らかになり、アプリケーションにとって最もクリティカルな時期が特定されます。

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

上記のクエリを実行すると、時間帯ごとの最も遅いレスポンスタイムを確認できます。New Relicは、時間に基づいてファセットするためのさまざまなオプションを提供します。前の例では時間ごとにグループ化していますが、曜日ごとにグループ化して、どの曜日のレスポンスタイムが最も良く、どの曜日が最も悪いかを判断することもできます。

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

特定の日のアプリケーションの最も遅い期間を確認できるようになりました。これを使用して、「製品が最も多く売れるのはいつですか?」などのビジネスクリティカルな質問に答えることができます。または「サインアップまたはログインが最も多いのはいつですか?」

結果を特定の日付でグループ化することもできます。これは、SLA レポートを検討する場合や、一定期間のパフォーマンスの変化を分析する場合に役立ちます。

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