New Relic の Data explorer が新しくなって Query Builder に統合されて NRQL のクエリ作成がより快適にできるようになりました。今回は新しい Data explorer の特徴と活用方法を紹介します。
今回のポイント
この記事で紹介しているポイントは、次の２つです。
-
新しい Data explorer の特徴を知る
データの確認方法やクエリのカスタマイズ方法等を紹介します。 -
新しい Data explorer の活用方法がわかる
クエリを作成する際に新しい Data explorer を活用するユースケースを紹介します。
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新しい Data explorer の特徴
今回は主に下記5つの特徴を紹介します。
- Query Builder に統合
- Metric、Event、Log、Lookup table の切り替えが可能
- ドリルダウンで属性や値のバリエーションを確認可能
- メニューからRaw Dataを確認
- メニューからクエリをカスタマイズ
Query Builder に統合
Data explorer が Query Builder に統合されました。Query Builder の左にデータベースのアイコンが表示されています。このアイコンを選択すると Data explorer が表示されます。
Data explorer を使用する際は主に下記 4 点の設定が必要です。
1. データタイプの選択
2. アカウントの選択
3. タイムレンジの選択
4. 対象のエンティティの選択（データタイプが Metrics の場合のみ）
選択した条件に合わせて一覧に表示される内容が切り替わります。特にタイムレンジの設定によって一覧に表示されるデータも変わるため、目的のデータが一覧にない場合はタイムレンジを調節してください。
Metric、Event、Log、Lookup table の切り替えが可能
Data explorer はデータタイプを切り替えて使用します。
Logs を選択するとログのパーティション毎に表示されます。
Lookup table を選択するとアップロードした CSV ファイル毎に表示されます。これまでデータを確認する際はアップロードされたものをダウンロードするか、NRQL を使うかのいずれかで対応する必要があったため確認しやすくなりました。
Lookup table の使い方はこちらの記事を参考にしてください。
ドリルダウンで属性や値のバリエーションを確認可能
新しい Data explorer はデータを選択するとドリルダウンでそのデータの持つ属性と値を確認することができるようになりました。
メニューからRaw Dataを確認
新しい Data explorer は 三点リーダーのアクションメニューをクリックして実行可能なアクションを選択ができるようになっています。生データを確認する場合は、データのアクションメニューからRaw dataを選択します。選択すると生データを確認するための NRQL が生成されてデータが表示されます。
メニューからクエリをカスタマイズ
Data explorer に表示されたデータの属性や値を使って NRQL のカスタマイズができるようになっています。
属性
データの属性を選択すると集計関数の選択とデータをグループ化するFACET句の設定が可能です。
属性にはデータ型の情報も表示されており、データ型によってアクションメニューに表示される選択可能な集計関数の内容も変わります。
値
属性の持つ値を選択するとWHERE句の条件を追加することができます。包含（include filter）と除外（exclude filter）の2つの設定が可能です。
具体的なユースケース
Data explorer を使ってデータを探索してNRQLを作成する際の具体的なユースケースを紹介します。
ベースになるクエリを作成する
Data explorer を使ってデータ分析のベースとなる NRQL を作成します。対象のデータを探索して属性から集計関数を選択、値からフィルター条件を追加して絞り込み、FACETでグループ化しています。
集計関数の選択を行うと作成したクエリがリセットされるため、注意してください。
属性名をコピーしてクエリをカスタマイズする
新しい Data explorer の利点の1つがデータを探索しながら NRQL を作成できるという点です。またデータ名、属性名、値をクリップボードにコピーできるため、クエリをカスタマイズするのが簡単になりました。
まとめ
新しい Data explorer を使うことで NRQL の作成が以前よりも格段に簡単になりました。同じ画面上でデータの探索とクエリの作成ができるため、データ構造を覚えていなくてもクエリの作成ができるようになりました。これまでデータ構造がよく分からず NRQL を避けていた方も是非 NRQL の作成とカスタマイズにチャレンジしてみてください！
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