Lens로 데이터 쿼리

쿼리 빌더, Notebooks 및 사용자 정의 대시보드 에서 Lens 쿼리를 작성할 수 있습니다. 이 페이지에서는 각 플랫폼에서 데이터를 조회하는 방법을 설명합니다.

전제 조건

시작하기 전에:

• 쿼리 데이터 소스에 필요한 권한이 있는지 확인하십시오.
• 외부 데이터 소스를 쿼리해야 하는 경우 connectors 이 설정되어 있는지 확인하십시오.

쿼리 빌더에서 쿼리

1. one.newrelic.com 으)로 이동합니다.
2. 페이지 하단의 서랍에서 Query your data 콘솔을 엽니다.
3. 쿼리 편집기에서 쿼리 언어로 Lens data (SQL) 선택합니다.
4. NRDB 데이터를 조회하려면 계정 선택기에서 계정을 선택하세요. 기타 data connectors 은 조직 수준에서 사용 가능하며 계정 선택이 필요하지 않습니다.
5. 테이블 참조 형식을 사용하여 SQL 쿼리를 작성하세요. connection_name.schema.table
6. Run 클릭하세요. 차트는 사용자의 쿼리 결과를 기반으로 표시됩니다.

쿼리를 저장하세요 Notebooks

노트북은 쿼리, 시각화 및 마크다운 문서를 결합한 공유 가능한 문서입니다.

1. one.newrelic.com 으)로 이동합니다.
2. 페이지 하단의 서랍에서 Query your data 콘솔을 엽니다.
3. Notebooks 옆의 토글을 활성화하세요. 페이지 하단에 + SQL 버튼이 나타납니다.
4. + SQL 클릭하여 SQL 블록을 추가하세요.
5. NRDB 데이터를 조회하려면 계정 선택기에서 계정을 선택하세요. 기타 data connectors 은 조직 수준에서 사용 가능하며 계정 선택이 필요하지 않습니다.
6. 테이블 참조 형식을 사용하여 SQL 쿼리를 작성하세요. connection_name.schema.table
7. Run 클릭하세요. 차트는 사용자의 쿼리 결과를 기반으로 표시됩니다.
8. Save 을(를) 클릭합니다.

더 자세한 안내는 노트북 설명서를 참조하세요.

맞춤형 대시보드의 쿼리

사용자 정의 대시보드 에 SQL 기반 차트를 추가할 수 있습니다.

1. one.newrelic.com > Dashboards 으)로 이동합니다.
2. 새 대시보드를 만들 거나 기존 대시보드를 엽니다.
3. + Add widget 클릭하고 차트 유형을 선택하세요.
4. 쿼리 편집기에서 쿼리 언어로 Lens data (SQL) 선택합니다.
5. NRDB 데이터를 조회하려면 계정 선택기에서 계정을 선택하세요. 기타 data connectors 은 조직 수준에서 사용 가능하며 계정 선택이 필요하지 않습니다.
6. 테이블 참조 형식을 사용하여 SQL 쿼리를 작성하세요. connection_name.schema.table
7. Run 클릭하세요. 차트는 사용자의 쿼리 결과를 기반으로 표시됩니다.
8. Add to dashboard 클릭하세요. 자세한 지침은 맞춤형 대시보드 설명서를 참조하세요.

SQL 구문

Lens ANSI SQL을 사용하여 데이터 소스를 쿼리하므로 데이터베이스별 쿼리 언어를 배울 필요가 없습니다.

테이블 참조 형식

Lens 에 쿼리를 작성할 때는 다음 형식을 사용하여 테이블을 참조하십시오.

connection_name.schema.table

예를 들어:

• telemetry.Transaction - NRDB(텔레메트리)의 프로세서 테이블 connector
• snowflake.sales.orders - "sales" 스키마에 있는 "snowflake"라는 이름의 Snowflake connector 에서 orders 테이블을 쿼리합니다.
• gsheets.default.employees - "gsheets"라는 이름의 Google Sheets connector 을 쿼리합니다.

지원되는 SQL 문

Lens 표준 ANSI SQL 문을 지원합니다.

• SELECT - 하나 이상의 테이블에서 가져온 데이터
• JOIN - 여러 테이블의 데이터를 결합합니다(데이터베이스 간 조인 포함).
• WHERE - 검색 결과 필터링
• GROUP BY - 집계 데이터
• ORDER BY - 결과 정렬
• LIMIT - 반환되는 행 수를 제한합니다.
• WITH (공통 테이블 표현식) - 복잡한 쿼리를 위한 공통 테이블 표현식을 정의합니다.

성능 향상 팁

• 필터를 일찍 사용하세요: WHERE 절을 적용하여 처리되는 데이터 양을 줄이세요.
• 결과 제한: 데이터 탐색 시 반환되는 행 수를 제한하려면 LIMIT 사용하세요.
• materialized views고려하세요: 자주 실행되는 복잡한 쿼리의 경우 materialized view 을 생성하세요.
• 조인 최적화: 대규모 테이블을 조인할 때, 가능하면 조인 전에 데이터를 필터링하십시오.

NRQL과의 쿼리 구문 차이점 및 예시

Lens NRQL 대신 ANSI SQL을 사용합니다. 다음 예시는 주요 차이점과 일반적인 쿼리 패턴을 보여줍니다.

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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