クエリの例 query-examples
この節では、データレイクのジャーニーステップイベントに関するクエリを実行する際によく使用される例を示します。 特定のユースケースに進む前に、ジャーニーイベントデータで使用される主な識別子を理解しておくことが重要です。
前提条件 prerequisites
このページでクエリを実行する前に、次の点を確認してください。
- Adobe Experience Platform Query Serviceへのアクセス — Adobe Experience Platform サンドボックスのQuery Serviceにアクセスする必要があります。
- 使用可能なデータセット — クエリのターゲットは
journey_step_eventsデータセットです。 データセットが存在し、Experience Platform/データセットを介してサンドボックスにデータが含まれていることを確認します。 - 正しいジャーニーのバージョン ID – ほとんどのクエリには
journeyVersionIDが必要です。 ジャーニー/[あなたのジャーニー]/プロパティの下にあるJourney Optimizerで検索するか、journeyVersionNameを使用して最初にデータセット内で検索します。 - スキーマフィールド値 — クエリで使用されるフィールドが、対応するスキーマに関連付けられた値を持っていることを確認します。 空のフィールドは、エラーなしで結果を返しません。
<journeyVersionID>、<last x hours>など)を置き換え、実行を選択します。適切なクエリを見つける find-query
クエリで使用するフィールドに、対応するスキーマに関連する値があることを確認します。
主な識別子について key-identifiers
- ID:すべてのステップイベントエントリに対して一意です。 2 つの異なるステップイベントに同じ ID を割り当てることはできません。
- instanceID:instanceID は、ジャーニー実行内のプロファイルに関連付けられるすべてのステップイベントで同一です。 プロファイルがジャーニーに再エントリすると、別の instanceID が使用されます。 この新しい instanceID は、再エントリされたインスタンスのすべてのステップイベント(開始から終了まで)で同じになります。
- profileID:ジャーニー名前空間に対応したプロファイルの ID です。
| note |
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| NOTE |
| トラブルシューティングの目的では、ジャーニーのクエリ時に journeyVersionName ではなく journeyVersionID を使用することをお勧めします。 ジャーニーのプロパティ属性について詳しくは、この節を参照してください。 |
基本的なユースケース/一般的なクエリ common-queries
このクエリでは、指定された時間枠に指定されたジャーニーにエントリした個別のプロファイル数が表示されます。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
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詳しくは、journey_step_events で破棄されたイベントタイプのトラブルシューティングを参照してください。
このクエリは、キャップルールまたは実施要件ルールにより、プロファイルがジャーニーにエントリできない場合に、却下されたルールセットとルール情報を返します。
例
| code language-sql |
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このクエリは、ジャーニー中に破棄され、ジャーニーアクションを受け取らなかったプロファイルのステップイベントの詳細を返します。 これは、クワイエットアワーの制約などのビジネスルールにより、プロファイルが破棄された理由を特定するのに役立ちます。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
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例
| code language-sql |
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クエリ結果には、プロファイルの破棄の理由を特定するのに役立つ主なフィールドが表示されます。
-
actionExecutionError -
businessRuleProfileDiscardedに設定されている場合、ビジネスルールによりプロファイルが破棄されたことを示します。 「eventType」フィールドには、破棄の原因となった特定のビジネスルールに関する追加の詳細が示されます。 -
eventType - 破棄の原因となったビジネスルールのタイプを指定します。
quietHours:クワイエットアワー設定により、プロファイルは破棄されましたforcedDiscardDueToQuietHours:クワイエットアワーに保持されるプロファイルのガードレール制限に達したので、プロファイルは強制的に破棄されました
このクエリは、ジャーニーの各ノードでエラーが発生した個別のプロファイルを、ノード名ごとにグループ化してカウントします。 これには、すべてのタイプのアクション実行エラーと取得エラーが含まれます。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
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このクエリは、ジャーニーから破棄されたイベントの合計数をカウントします。 セグメントエクスポートジョブエラー、Dispatcher による破棄、状態マシンによる破棄など、様々な破棄イベントコードに対してフィルタリングします。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
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このクエリは、指定された時間内の指定されたプロファイルとジャーニーのすべてのステップイベントとサービスイベントを時系列で返します。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
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これらのクエリは、例えば、待機アクティビティに費やされる時間の見積もりに使用できます。 これにより、待機アクティビティを確実に正しく設定できます。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
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データレイクのクエリ
| code language-sql |
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ジャーニーステップイベントデータセットには、すべての stepEvents と serviceEvents が含まれています。 stepEventsは、アクティビティ(イベント、アクションなど)に関連するレポートで使用されます。 プロファイルの詳細を確認できます。 serviceEvents は同じデータセットに保存され、デバッグ目的(エクスペリエンスイベント破棄の理由など)での追加情報を示します。
serviceEvent の詳細を確認するクエリの例を次に示します。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
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|
メッセージ/アクションエラー message-action-errors
このクエリを使用すると、メッセージ/アクションの実行中にジャーニーで発生した各エラーをリストできます。
| code language-sql |
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出力例
| table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 | |
|---|---|
| actionExecutionError | ERROR_COUNT |
| タイムアウト | 145 |
| ErrorConnecting | 87 |
| InvalidResponse | 23 |
このクエリは、ジャーニーでアクションを実行中に発生したすべての異なるエラーと、各エラーが発生した回数(頻度で順序付けされた)を返します。
プロファイルベースのクエリ profile-based-queries
このクエリは、特定のプロファイルとジャーニーの組み合わせに関連付けられたイベントをカウントすることで、特定のプロファイルがジャーニーにエントリしたかどうかを確認します。
| code language-sql |
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出力例
| table 0-row-1 1-row-1 |
|---|
| EVENT_COUNT |
| 3 |
このクエリは、プロファイルがジャーニーにエントリした正確な回数を返します。 0より大きい結果は、プロファイルがジャーニーにエントリしたことを確認します。
方法 1:メッセージの名前がジャーニー内で一意でない場合(複数の場所で使用される場合)。
| code language-sql |
|---|
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出力例
| table 0-row-1 1-row-1 |
|---|
| MESSAGE_SENT_COUNT |
| 1 |
0より大きい結果は、メッセージアクションが正常に実行されたことを確認します。 このクエリは、メッセージアクションがジャーニー側で正常に実行されたかどうかのみを示します。
方法 2:メッセージの名前がジャーニー内で一意の場合。
| code language-sql |
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出力例
| table 0-row-1 1-row-1 |
|---|
| MESSAGE_SENT_COUNT |
| 1 |
クエリは、選択したプロファイルに対してメッセージが正常に呼び出された回数を返します。
このクエリは、過去 30 日以内に特定のプロファイルに対して正常に実行されたすべてのメッセージアクションを、メッセージ名ごとにグループ化して取得します。
| code language-sql |
|---|
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出力例
| table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 | |
|---|---|
| MESSAGE_NAME | MESSAGE_COUNT |
| ウェルカムメール | 1 |
| 商品レコメンデーション | 3 |
| カート放棄リマインダー | 2 |
| 週刊ニュースレター | 4 |
このクエリは、すべてのメッセージのリストと、選択したプロファイルに対してそれらのメッセージが呼び出された回数を返します。
このクエリは、特定のプロファイルが過去 30 日以内ににエントリしたすべてのジャーニーと、各ジャーニーのエントリ数を返します。
| code language-sql |
|---|
|
出力例
| table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 | |
|---|---|
| ジャーニー名 | ENTRY_COUNT |
| ようこそジャーニー v2 | 1 |
| 商品レコメンデーション | 5 |
| リエンゲージメント施策 | 2 |
クエリは、すべてのジャーニー名のリストと、クエリされたプロファイルが各ジャーニーにエントリした回数を返します。
このクエリは、指定された期間にジャーニーにエントリした個別のプロファイルの数の日別の分類を提供します。
| code language-sql |
|---|
|
出力例
| table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 | |
|---|---|
| ENTRY_DATE | PROFILES_COUNT |
| 2024-11-25 | 1,245 |
| 2024-11-24 | 1,189 |
| 2024-11-23 | 15,340 |
| 2024-11-22 | 1,205 |
| 2024-11-21 | 1,167 |
このクエリは、指定した期間に 1 日ごとにジャーニーにエントリしたプロファイルの数を返します。 プロファイルが別の ID を使用してエントリした場合は、2 回カウントされます。 再エントリが有効になっている場合、別の日にジャーニーに再エントリした場合、プロファイル数が別の日に重複する可能性があります。
詳しくは、journey_step_events で破棄されたイベントタイプのトラブルシューティングを参照してください。
「オーディエンスを読み取り」に関連するクエリ read-segment-queries
このクエリは、ジョブがキューに追加されたタイミングとジョブが完了したタイミングの間の時間差を検出して、オーディエンスエクスポートジョブの期間を計算します。
| code language-sql |
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クエリは、オーディエンスエクスポートジョブがキューに追加された時刻と最終的に終了した時刻との時間差を分単位で返します。
このクエリは、オーディエンスを読み取りアクティビティ中にインスタンス重複エラーにより破棄された個別のプロファイルの数をカウントします。
| code language-sql |
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クエリは、重複していたことが原因でジャーニーによって破棄された、すべてのプロファイル ID を返します。
このクエリは、無効な名前空間があったか、必要な名前空間の ID が欠落していたという理由により破棄されたプロファイルの数を返します。
| code language-sql |
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クエリは、プロファイル ID に無効な名前空間が存在する、もしくはその名前空間の ID がないという理由でジャーニーによって破棄された、すべてのプロファイル ID を返します。
このクエリは、ジャーニーの実行に必要な ID マップが欠落していたという理由により破棄されたプロファイルをカウントします。
| code language-sql |
|---|
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クエリは、ID マップが見つからないという理由でジャーニーによって破棄された、すべてのプロファイル ID を返します。
このクエリは、ジャーニーがテストモードで実行されていたが、プロファイルの testProfile 属性が true に設定されていなかったという理由により破棄されたプロファイルを特定します。
| code language-sql |
|---|
|
クエリは、テストモードで書き出しジョブが実行されたが、プロファイルの testProfile 属性が true に設定されていなかったという理由により、ジャーニーによって破棄されたすべてのプロファイル ID を返します。
このクエリは、ジャーニーの実行中に内部システムエラーにより破棄されたプロファイルの数を返します。
| code language-sql |
|---|
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クエリは、一部の内部エラーが理由でジャーニーによって破棄されたすべてのプロファイル ID を返します。
このクエリは、オーディエンスエクスポートプロセスのすべてのステージに対するセグメントエクスポートジョブの詳細、イベントコード、ステータス、プロファイル数など、オーディエンスを読み取りアクティビティの包括的な概要を提供します。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
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指定されたジャーニーバージョンに関連するすべてのサービスイベントを返します。 次の一連の操作に従うこともできます。
- トピック作成
- エクスポートジョブの作成
- エクスポートジョブの終了(エクスポートされたプロファイルの指標を含む)
- セカンダリ処理の終了
また、次のような問題も検出できます。
- トピックまたはエクスポートジョブ作成時のエラー(オーディエンスのエクスポート API 呼び出しのタイムアウトを含む)
- 停止する可能性があるエクスポートジョブ(特定のジャーニーバージョンで、エクスポートジョブの終了に関するイベントがない場合)
- セカンダリの問題(エクスポートジョブ終了イベントを受け取ったが、セカンダリ処理終了イベントを受け取っていない場合)
重要事項:このクエリでイベントが返されない場合、次のいずれかの理由が原因である可能性があります。
- ジャーニーのバージョンがスケジュールに到達していない
- ジャーニーバージョンでオーケストレーターを呼び出して書き出しジョブをトリガーすると想定されている場合、アップストリームフローで問題(ジャーニーのデプロイメントの問題、ビジネスイベントの問題、スケジューラーに関する問題)が発生します。
このクエリは、トピック作成エラー、API 呼び出しエラー、タイムアウト、失敗したエクスポートジョブなど、オーディエンスを読み取りエラーにに関連する特定のエラーイベントコードをフィルタリングします。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
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|
このクエリは、オーディエンスエクスポートジョブの処理ステータスを取得し、プロファイルエクスポート指標と共にジョブが成功したか失敗したかを示します。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
|---|
|
レコードが返されない場合は、次のいずれかを意味します。
- トピックまたはエクスポートジョブの作成中にエラーが発生しました
- エクスポートジョブがまだ実行中です
このクエリは、破棄されたプロファイル数と書き出しジョブ指標を組み合わせて、個々のエクスポートジョブのオーディエンス書き出しパフォーマンスの完全なビューを提供します。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
|---|
|
このクエリは、特定のジャーニーバージョンのすべての書き出しジョブをまたいだ全体的な指標を集計します。これは、繰り返しジャーニーや、トピックの再利用を含むビジネスイベントによってトリガーされるジャーニーに役立ちます。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
|---|
|
このクエリは前のクエリとは異なります。
実行可能なジョブに関係なく(繰り返しジャーニーの場合、トピックの再利用をトリガーしたビジネスイベントなど)、特定のジャーニーバージョンの全体的な指標を返します。
オーディエンスの選定に関連するクエリ segment-qualification-queries
このクエリは、オーディエンス適合ステータスがジャーニーのオーディエンスの選定の設定と一致しなかった理由により破棄されたプロファイルを特定します(例: 「エントリ」に設定されているが、プロファイルは「退出済み」)。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
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例
| code language-sql |
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このクエリは、間違ったオーディエンス適合が原因でジャーニーバージョンによって破棄されたすべてのプロファイル ID を返します。
このクエリは、内部サービスエラーにより、特定のプロファイルに対して破棄されたすべてのオーディエンスの選定イベントまたは外部イベントを取得します。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
|---|
|
例
| code language-sql |
|---|
|
このクエリは、あるプロファイルについてその他の理由で破棄されたすべてのイベント(外部イベント/オーディエンスの選定イベント)を返します。
ビジネスルールに関連するクエリ business-rules-queries
このクエリは、特定のジャーニーの頻度の上限ルールによって破棄されたすべてのプロファイルについて、特定の日付から拒否されたルールセットとルールの詳細を返します。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
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例
| code language-sql |
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このクエリは、ルールセットが一致した場所(null以外のrejectedRuleset.ID)ですべての破棄を返します。 eventCodeReason フィールドには、破棄の副理由が示されます:LOWER_PRIORITY (ジャーニーの調停により破棄されたプロファイル)またはCAP_REACHED (頻度の上限に達したため破棄されたプロファイル)。 この結果は、特定の頻度キャッピングルールセットとルールが、指定された日付の後にプロファイルをジャーニーから除外する原因となったかを示しています。
イベントベースのクエリ event-based-queries
このクエリは、指定された時間枠内に、日付別にグループ化されたビジネスイベントがジャーニーで受信された回数をカウントします。
| code language-sql |
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このクエリは、特定のプロファイルの外部イベントを受信するように設定されたアクティブなジャーニーまたは一致するジャーニーがなかったという理由により、そのイベントが破棄されたタイミングを特定します。
| code language-sql |
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詳しくは、journey_step_events で破棄されたイベントタイプのトラブルシューティングを参照してください。
このクエリは、イベント ID とエラーコードと共に、内部サービスエラーにより、特定のプロファイルに対して破棄された外部イベントを取得します。
| code language-sql |
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詳しくは、journey_step_events で破棄されたイベントタイプのトラブルシューティングを参照してください。
このクエリは、ジャーニーの状態マシンにより破棄されたすべてのイベントをエラーコード別に集計し、破棄の最も一般的な理由を特定するのに役立ちます。
| code language-sql |
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詳しくは、journey_step_events で破棄されたイベントタイプのトラブルシューティングを参照してください。
このクエリは、ジャーニー設定で再エントリが許可されていない際に、プロファイルがジャーニーに再エントリしようとしたという理由により破棄されたすべてのイベントを特定します。
| code language-sql |
|---|
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詳しくは、journey_step_events で破棄されたイベントタイプのトラブルシューティングを参照してください。
魅力的なプロファイルのクエリ engageable-profiles-queries
これらのクエリは、エンゲージメント可能なプロファイル数を監視し、分析するのに役立ちます。 エンゲージメント可能なプロファイルとは、過去12 ヶ月間にジャーニーまたはキャンペーンを通じてエンゲージされた独自のプロファイルです。 エンゲージ可能なプロファイルとライセンスの使用状況について詳しく説明します。
エンゲージ可能なプロファイルのクエリに関するベストプラクティス:
- 各集計フィールドが
GROUP BY句に含まれていないことを確認してください - サンドボックスに存在しないデータセットを参照しない – Platform UIでデータセット名を確認する
- 一意のプロファイルをカウントする際に
distinctを使用すると、ID名前空間間の重複を回避できます LIMITを使用する場合は、ORDER BY句の後のクエリの最後に配置します
このクエリは、特定のジャーニーによってエンゲージされた個別のプロファイルの数を返します。これは、エンゲージ可能なプロファイル数に影響します。
| code language-sql |
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このクエリは、過去12か月間に特定のジャーニーが エンゲージ可能なプロファイル 件に貢献した一意のプロファイル数を把握するのに役立ちます。
このクエリは、過去12か月間に組織内の各ジャーニーがエンゲージしたユニーク プロファイルの数を示し、 エンゲージ可能なプロファイル 数に最も貢献しているジャーニーを特定するのに役立ちます。
| code language-sql |
|---|
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出力例
| table 0-row-3 1-row-3 2-row-3 3-row-3 | ||
|---|---|---|
| ジャーニー_VERSION_ID | ジャーニー名 | ENGAGED_PROFILES |
| 67b14482-143e-4f83-9cf5-cfec0fca3d26 | ようこそCampaign v2 | 125,450 |
| a3c21b89-456d-4e21-b8f3-9a8e7c6d5432 | 製品リリースジャーニー | 98,230 |
| f9e8d7c6-b5a4-3210-9876-543210fedcba | リエンゲージメントフロー | 45,670 |
このアウトプットは、最もエンゲージメントの高いプロファイルを特定し、エンゲージメント可能なプロファイルの数に最も大きく貢献するジャーニーを特定するのに役立ちます。
| note |
|---|
| NOTE |
このクエリはjourneyVersionIDとjourneyVersionNameの両方でグループ化されます。 両方のフィールドは、クエリで選択されているため、GROUP BY句に含める必要があります。 GROUP BY句からフィールドを省略すると、クエリが失敗します。 |
このクエリでは、新しくエンゲージしたプロファイルの日次の内訳を提供し、 エンゲージ可能なプロファイル 数の急増を特定するのに役立ちます。
| code language-sql |
|---|
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出力例
| table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 | |
|---|---|
| ENGAGEMENT_DATE | ENGAGED_PROFILES |
| 2024-11-25 | 8,450 |
| 2024-11-24 | 7,820 |
| 2024-11-23 | 125,340 |
| 2024-11-22 | 9,230 |
| 2024-11-21 | 8,670 |
このアウトプットは、日々のトレンドをモニターし、大量のプロファイルがいつエンゲージされているのかを特定するのに役立ちます。 この例では、11月23日に、典型的な毎日のエンゲージメント(約8,000個のプロファイル)と比較して、大幅なスパイク(125,340個のプロファイル)が表示されます。これは、どのジャーニーまたはキャンペーンが エンゲージメントプロファイル 数の増加を引き起こしたかを把握するための調査が必要です。
このクエリは、最近多数の新しいプロファイルをエンゲージしたジャーニーを特定するのに役立ちます。これは、 エンゲージ可能なプロファイル 数の急激な増加を説明します。
| code language-sql |
|---|
|
出力例
| table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 | |||
|---|---|---|---|
| ジャーニー_VERSION_ID | ジャーニー名 | ENGAGEMENT_DATE | ENGAGED_PROFILES |
| 67b14482-143e-4f83-9cf5-cfec0fca3d26 | Black Friday キャンペーン | 2024-11-23 | 125,340 |
| a3c21b89-456d-4e21-b8f3-9a8e7c6d5432 | 製品リリースジャーニー | 2024-11-22 | 45,230 |
| f9e8d7c6-b5a4-3210-9876-543210fedcba | ホリデーニュースレター | 2024-11-21 | 32,150 |
過去7日間に1日あたり1,000人を超えるプロファイルにエンゲージしたジャーニーをフィルタリングします。 出力には、大規模なプロファイルエンゲージメントに関与する特定のジャーニーと日付が示されます。 ニーズに応じてHAVING句のしきい値を調整します(例:しきい値が大きい場合は> 1000を> 10000に変更します)。
このクエリでは、過去12か月間にすべてのジャーニーをまたいでエンゲージされたユニークなプロファイルの数を提供し、ジャーニーベースのエンゲージメントの概要を示します。
| code language-sql |
|---|
|
出力例
| table 0-row-1 1-row-1 |
|---|
| TOTAL_ENGAGED_PROFILES |
| 2,547,890 |
この単一の数値は、過去12か月間に少なくとも1つのジャーニーがエンゲージしたユニークプロファイルの合計数を表します。
| note |
|---|
| NOTE |
| このクエリでは、ジャーニーステップイベントデータセット内の個別のプロファイル IDをカウントします。 ライセンス使用状況ダッシュボード に表示される実際のエンゲージ可能プロファイル数は、キャンペーンやジャーニー以外のJourney Optimizer機能を通じてエンゲージされたプロファイルも含まれているため、若干異なる場合があります。 |
一般的なジャーニーベースのクエリ journey-based-queries
このクエリは、アクティビティがあった一意のジャーニーバージョンの日別の数を返すので、ジャーニー実行パターンの推移を理解するのに役立ちます。
| code language-sql |
|---|
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出力例
| table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 | |
|---|---|
| ACTIVITY_DATE | ACTIVE_ジャーニー |
| 2024-11-25 | 12 |
| 2024-11-24 | 15 |
| 2024-11-23 | 14 |
| 2024-11-22 | 11 |
| 2024-11-21 | 13 |
このクエリは、指定した期間に 1 日にトリガーされた一意のジャーニーの数を返します。 1 つのジャーニーが複数日でトリガーされる場合は、1 日につき 1 回とカウントされます。
ジャーニーインスタンスに対するクエリ journey-instances-queries
このクエリは、共通テーブル式(CTE)を使用して、ノードを通過したがまだ次のノードに進んでいないプロファイルを見つけることで、ジャーニーの特定のノードで現在待機しているプロファイルを特定します。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
|---|
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例
| code language-sql |
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このクエリは、完了、エラー、タイムアウト、キャップエラーによる終了を含む、指定された期間中に退出したジャーニーインスタンスをカウントします。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
|---|
|
例
| code language-sql |
|---|
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このクエリは、ジャーニーの退出の詳細な分類を提供し、退出したインスタンスごとにノード名と退出ステータスを表示して、プロファイルがジャーニーを退出した場所と理由を特定するのに役立ちます。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
|---|
|
例
| code language-sql |
|---|
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カスタムアクションパフォーマンス指標に関連するクエリ query-custom-action
このクエリは、カスタム HTTP アクションのパフォーマンス指標を提供します。これには、合計呼び出し数、成功した呼び出し数、タイプ別のエラー数(4xx、5xx、タイムアウト、キャッピング)、各エンドポイントの 1 秒あたりのリクエストのスループットが含まれます。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
|---|
|
例
| code language-sql |
|---|
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このクエリは、前のクエリと同じパフォーマンス指標を提供しますが、時系列として整理され、エンドポイントのパフォーマンスが分単位の精度で時間の経過と共にどのように変化するかを示します。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
|---|
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例
| code language-sql |
|---|
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このクエリは、カスタムアクションエンドポイントの応答時間のパーセンタイルを計算し、待ち時間の配分を理解し、様々なパーセンタイルしきい値でのパフォーマンスの異常値を特定するのに役立ちます。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
|---|
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例
| code language-sql |
|---|
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このクエリは、時系列として整理された待ち時間パーセンタイルを提供するので、エンドポイントの応答時間が様々なパーセンタイルレベルで時間の経過と共にどのように変化するかを追跡できます。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
|---|
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例
| code language-sql |
|---|
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このクエリは、スロットルされたエンドポイントのキューの待ち時間を分析し、50 パーセンタイルと 95 パーセンタイルの待ち時間を表示して、スロットルがカスタムアクションに与える影響を理解するのに役立ちます。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
|---|
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例
| code language-sql |
|---|
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このクエリは、キューの待ち時間パーセンタイルを時系列で提供し、スロットルが各エンドポイントの待ち時間に時間の経過と共にどのように影響するかを監視できます。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
|---|
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例
| code language-sql |
|---|
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このクエリは、再試行に関する情報を含む、エラータイプとエラーコード別にグループ化された、特定のエンドポイントのエラーの詳細な分類を提供します。
データレイクのクエリ
| code language-sql |
|---|
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例
| code language-sql |
|---|
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