スケジューリングされたクエリからの分析メトリックの作成
このページでは、スケジューリングされたクエリから分析メトリックを作成する方法について説明します。
分析検索を繰り返し実行して値をモニタする場合は、検索からメトリックを作成できます。検索は 1 分に 1 回実行され、結果がメトリックとしてレポートされます。およびをトリガーする正常性ルールを使用して、通常の方法でメトリックにアラートを作成できます。分析メトリックリストは検索可能です。
すべての分析イベントタイプ(ブラウザ、モバイル、トランザクション、ログ、カスタム)に対してメトリックを作成できます。
次の表に示す関数の分析検索からメトリックを作成できます。経時的なメトリックデータの精度経時的なメトリックデータの精度
| 機能 | メトリック ロールアップ タイプ | 例 |
|---|---|---|
| count(* | field_name) | sum | SELECT count( activeMacUsers) FROM dummyTransactions |
|
distinctcount(field_name) | average | SELECT distinctcount(activeMacUsers) FROM dummyTransactions |
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sum(numeric_field_name) | sum | SELECT sum(responseTime)where userExperience = "NORMAL" FROM transactions |
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avg(numeric_field_name) |
average | SELECT avg(responseTime) FROM transactions |
| min(numeric_field_name) |
average | SELECT min(responseTime) FROM transactions |
|
max(numeric_field_name) |
average | SELECT max(responseTime) FROM transactions |
| (exp1)/(exp2) | average |
SELECT (count(activeMacUsers)) / (avg(activeWindowsUsers)) FROM dummyTransactionsSELECT (avg(responseTime)*2)/((avg(segments.transactionTime)+3)/2) FROM transactionsSELECT (sum(responseTime)*2)/(filter(sum(responseTime), where userExperience = "NORMAL") + 0.5) FROM transactions 注: 式の各側はカッコで囲む必要があります。
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