NRQL로 데이터를 제어하세요

첫 번째 NRQL 튜토리얼을 완료한 후, count(), average(), sum(), max() 및 min()을(를) 사용하여 의미 있는 방식으로 데이터를 변환했습니다. 하지만 고유값을 찾고 계산하려면 어떻게 해야 합니까? 지정된 시간 범위 동안 속성에 대해 기록된 고유값의 수를 찾으려면 uniqueCount() 함수를 사용할 수 있습니다. 검사하려는 속성을 인수로 제공하기만 하면 됩니다. 예를 들어, 다음은 모든 고유한 퍼블릭 API 호출을 표시하는 쿼리입니다:

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

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쿼리 성능을 최적화하기 위해 위 함수는 256개 이상의 고유 값을 검사하는 쿼리에 대한 대략적인 결과를 반환합니다. 지정된 기간 동안 속성에 대한 고유 값의 실제 목록을 반환하려면 uniques() 함수를 사용하면 됩니다.

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

기본값인 1,000과 다른 제한 값을 지정하려면 최대 10,000까지 허용하는 uniques(attribute[,limit])을(를) 사용하십시오.

지정된 기간 동안 속성의 최신 값을 검색하려면 latest() 함수를 사용하세요. 이 샘플 쿼리에서는 마지막 날의 API 호출에 대한 가장 최근 응답 시간을 찾을 수 있습니다. 이는 간헐적으로 보고되는 거래 또는 서비스의 최신 값을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

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

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스펙트럼의 반대편에서는 earliest() 함수를 사용하여 그 반대를 달성할 수 있습니다. 지정된 시간 범위에 기록된 속성 중 가장 빠른 값을 반환합니다. 이 샘플 쿼리에서는 마지막 날의 API 호출에 대한 가장 빠른 응답 시간을 검색할 수 있습니다. 데이터가 지속적으로 보고되는 경우 지난 24시간 동안 가장 빠른 이벤트의 데이터 포인트가 보고됩니다.

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

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개수, 합계 또는 평균 대신 백분율이 필요할 수 있습니다. percentage() 함수를 사용하면 지정된 조건과 일치하는 데이터 세트 내 값의 백분율을 계산할 수 있습니다. 이 함수는 두 개의 인수를 사용합니다: 첫 번째는 count()과(와) 같이 원하는 속성에 대한 집계자 함수입니다. 두 번째는 쿼리할 데이터의 하위 세트를 지정하는 WHERE 조건입니다.

이 샘플 쿼리에서는 지난 날 기간(또는 응답 시간)이 100밀리초를 초과한 API 호출의 비율을 확인할 수 있습니다.

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

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평균이 아닌 백분위수를 사용하여 애플리케이션 성능이나 고객 경험 데이터를 보는 것은 매우 일반적입니다. percentile() 함수를 사용하면 n번째 백분위수의 경험을 이해할 수 있습니다.

예를 들어, 지난 하루 동안 고객 경험 중 98% 중 최악의 경험(최고 기간)이 무엇인지 알고 싶다고 가정해 보겠습니다. 지난 24시간 동안의 percentile(duration, 98) 에 대해 NRDB에 요청할 수 있습니다.

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

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NRQL은 기본 수학 연산자를 지원합니다. 숫자 속성 값과 집계자 함수의 결과 모두에 대해 덧셈(+), 뺄셈(-), 곱셈(*) 및 나눗셈(/)을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 트랜잭션 이벤트를 기록할 때 총 응답 시간(duration(으)로)과 데이터베이스 응답 시간(databaseDuration(으)로)을 모두 캡처합니다. 하지만 데이터베이스 처리 외부에서 소요된 평균 시간을 찾으려면 어떻게 해야 합니까? 이와 같은 쿼리를 사용하여 데이터 세트의 각 이벤트에 대해 해당 값을 계산하는 것으로 시작할 수 있습니다.

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

좋습니다! 방금 몇 가지 기본 수학 연산을 수행했습니다. 이는 개별 이벤트를 나열하는 데 유용합니다. 하지만 데이터베이스 시간을 제외한 트랜잭션의 평균 소요 시간을 알고 싶다면 어떻게 해야 합니까? 함수 내에서 산술 연산을 수행할 수도 있습니다:

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

이제 데이터베이스 시간 없이 기간을 전체 시간의 백분율로 계산하기 위해 동일한 쿼리에서 빼기, 나누기, 곱셈을 통해 훨씬 더 복잡해지고 싶다면 어떻게 해야 합니까? 음, 수학을 추가할 수 있습니다:

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

더 복잡한 NRQL 함수를 수행하기 시작하면, 특히 NRQL을 모르는 다른 사람들을 위해 쿼리 속성에 표시되는 이름을 더 유용하게 만들 수 있는지 궁금할 수 있습니다. 이전 튜토리얼에서 배운 내용을 사용하여 예를 살펴보겠습니다.

SELECT average(duration-externalDuration) 
FROM Transaction

함수나 속성 뒤에 AS 절을 사용하여 결과에 더 읽기 쉽고 의미 있는 이름을 지정할 수 있습니다. 이는 팀이 차트가 나타내는 내용을 정확히 이해하는 데 도움이 됩니다.

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

지금까지 SINCE 및 UNTIL 절과 함께 시간 범위를 사용하는 방법을 연습했습니다. 하지만 서로 다른 시간 범위의 값을 비교하려면 어떻게 해야 할까요? COMPARE WITH 절을 사용하여 이를 달성할 수 있습니다.

NRQL은 SINCE 및 UNTIL 사용하여 관심 기간을 정의합니다. 그런 다음 상대 오프셋 값이 포함된 COMPARE WITH [time period] AGO 절을 사용하여 비교하려는 기간을 표시할 수 있습니다.

예를 들어 아래 샘플 쿼리에서는 1주 전의 상대 오프셋을 사용하여 마지막 날의 데이터를 이전 주의 데이터와 비교할 수 있습니다.

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

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시간 경과에 따른 값 비교를 매핑하려면 TIMESERIES 추가하세요. 이렇게 하면 비교에 대한 선 차트가 생성되어 이 기간을 최근 데이터와 어떻게 비교하는지 시각화하고 시간 경과에 따라 추적할 수 있습니다.

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

UNTIL 과 유사하게 동일한 형식으로 다양한 상대 기간을 지정할 수도 있습니다. 예를 들어, 4 WEEKS AGO 또는 6 HOURS AGO 지정할 수 있습니다.

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

이제 WHERE 절을 사용하여 쿼리 결과를 필터링하는 방법을 알았습니다. 표준 비교 연산자를 사용하는 것 외에도 속성에 지정된 하위 문자열이 포함되어 있는지 여부를 찾으려면 LIKE 및 NOT LIKE 사용할 수도 있습니다. 이를 달성하려면 문자열 어디에서나 백분율(%) 기호를 와일드카드로 사용할 수 있습니다.

샘플 쿼리에서는 이름의 어느 곳(시작, 중간 또는 끝)에나 "amazonaws"라는 용어가 포함된 트랜잭션 수를 가져올 수 있습니다.

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

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대신 NOT LIKE 사용하도록 쿼리를 변경하면 이름에 선택한 단어(예: 아래와 같이 'google')가 포함되지 않은 거래 수를 얻게 됩니다.

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

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시작과 끝에 %을(를) 와일드카드로 사용할 수 있습니다. 이는 뉴렐릭이 선택한 속성의 값 텍스트 내 어디에든 "Web"과 같은 용어가 포함되어 있는지 확인함을 의미합니다. 마찬가지로 %Web 또는 Web%를 사용하여 각각 "Web"으로 끝나거나 "Web"으로 시작하는 항목을 일치시킬 수 있습니다.

보다 세분화된 검색을 위해 문자열 사이에 와일드카드를 추가할 수도 있습니다. 이 쿼리는 "amazon"이라는 단어와 텍스트가 포함되어 있고 ".com"이라는 용어도 포함되어 있는 거래 이름을 확인합니다. 그 뒤에는 임의 개수의 문자가 옵니다. 따라서 결과는 이름에 "amazon" 및 ".com"이 포함된 거래만 됩니다.

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

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극도의 특이성이 필요하고 이름에 와일드카드를 사용하여 일치시킬 수 있는 공통 문자열이 없으면 어떻게 합니까? IN 및 NOT IN 연산자를 사용하면 속성에 대해 확인하려는 값 집합을 지정할 수 있습니다. AND 또는 OR 연산자를 사용하여 여러 WHERE 절을 지정하는 대신 쉼표로 구분된 괄호 안에 값을 나열하여 조건을 단순화할 수 있습니다.

이 샘플 쿼리에서는 하위 유형이 "graph.microsoft.com" 또는 "s3.amazonaws.com"인 트랜잭션 수를 계산할 수 있습니다. 대신 NOT IN 사용하도록 쿼리를 변경하면 하위 유형이 "graph.microsoft.com"이 아닌 트랜잭션 수를 얻게 됩니다. "s3.amazonaws.com"도 아닙니다.

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

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SINCE 및 UNTIL 절은 상대적인 시간 범위에 대한 정보를 제공하는 것 이상의 역할을 합니다. 특정 날짜나 시간을 지정할 수도 있습니다. 다음 샘플 쿼리에서는 YYYY-MM-DD 형식의 SINCE 날짜를 사용할 수 있습니다.

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

지정된 기간 동안의 SLA 보고서를 생성하는 데 이를 사용할 수 있습니다. YYYY-MM-DD HH:MM 형식으로 특정 시간을 포함할 수도 있습니다. 이 쿼리에서는 데이터가 18시로 설정된 것을 확인할 수 있습니다.

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

때로는 에포크(유닉스) 시간으로 이벤트 시간을 받을 수 있습니다. 이러한 값을 다른 날짜 형식으로 수동으로 변환할 필요가 없도록 SINCE 및 UNTIL 절과 함께 에포크 타임스탬프를 사용할 수도 있습니다.

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

NRDB는 일정 기간 동안의 데이터를 표시할 때 사용자가 해당 시간대의 관점에서 데이터를 보길 원한다고 가정합니다. 그러나 여러 국가에 분산된 팀의 경우 위치에 따라 귀하의 오늘이 팀원의 내일일 수도 있고 어제일 수도 있습니다. WITH TIMEZONE 절을 사용하여 데이터를 표시할 시간대를 정의할 수 있습니다. 이는 SINCE 및 UNTIL 절의 값 해석에 영향을 미칩니다.

아래 두 가지 예시 차트를 살펴보세요. 각 쿼리에는 WITH TIMEZONE 사용하여 지정된 시간대가 있습니다. 둘은 8시간 간격이다. 데이터 패턴은 동일하지만 각 시간대에 맞춰 8시간의 오프셋을 가집니다.

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

복잡해 보일 수도 있지만, 시간 기반 코호팅은 단지 데이터를 minuteOf, hourOf, weekOf 등과 같은 시간 기반 그룹으로 구성하는 방법을 의미할 뿐입니다.

기간에 SINCE 절을 사용하면 쿼리된 전체 기간을 검색합니다. 하지만 해당 데이터가 항상 모든 것을 말해주는 것은 아닙니다! 특정 기간 내의 성능을 더 면밀히 분석해야 한다면 어떻게 해야 합니까? 시간 기반 코호트 분석을 사용하면 데이터를 논리적인 시간 기반 그룹으로 추가 분류할 수 있습니다.

FACET 와 다양한 시간 기반 함수(예: hourOf(timestamp)) 중 하나를 조합하여 사용하면 일주일 동안의 데이터를 수집하고 해당 데이터가 발생한 특정 시간을 기준으로 성능을 이해할 수 있습니다. 이를 통해 추세를 파악하고 애플리케이션에 가장 중요한 시기를 식별합니다.

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

위의 쿼리를 실행한 후, 하루 중 시간을 기준으로 가장 느린 응답 시간을 확인할 수 있습니다. 뉴렐릭은 시간을 기준으로 패싯할 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다. 이전 예제에서는 시간별로 그룹화했지만, 요일별로 그룹화하여 어느 요일의 응답 시간이 가장 좋고 가장 나쁜지 확인할 수도 있습니다.

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

이제 특정 날짜에 가장 느린 애플리케이션 기간을 확인할 수 있습니다. 이를 사용하여 "언제 가장 많은 제품을 판매합니까?"와 같은 비즈니스에 중요한 질문에 답할 수 있습니다. 또는 "가입이나 로그인이 가장 많은 때는 언제입니까?"

특정 날짜별로 결과를 그룹화할 수도 있습니다. 이는 SLA 보고서를 고려하거나 특정 기간 동안의 성능 변화를 분석할 때 도움이 됩니다.

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