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쿼리 예제 query-examples

Last update: Thu Jan 29 2026 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
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이 섹션에서는 데이터 레이크에서 여정 단계 이벤트를 쿼리하는 데 일반적으로 사용되는 예를 제공합니다. 특정 사용 사례로 이동하기 전에 여정 이벤트 데이터에 사용되는 주요 식별자를 이해하는 것이 중요합니다.

쿼리에 사용된 필드에 해당 스키마의 관련 값이 있는지 확인하십시오.

키 식별자 이해 key-identifiers

ID, instanceID 및 profileID 간의 차이점은 무엇입니까
  • id: 모든 단계 이벤트 항목에 대해 고유합니다. 서로 다른 두 단계 이벤트는 동일한 ID를 가질 수 없습니다.
  • instanceID: instanceID는 여정 실행 내의 프로필에 연결된 모든 단계 이벤트에 대해 동일합니다. 프로필이 여정을 다시 입력하면 다른 instanceID가 사용됩니다. 이 새 instanceID는 다시 입력한 인스턴스의 모든 단계 이벤트(시작부터 끝까지)에 대해 동일합니다.
  • profileID: 여정 네임스페이스에 해당하는 프로필의 ID입니다.
note note
NOTE
문제를 해결하려면 여정을 쿼리할 때 journeyVersionName 대신 journeyVersionID를 사용하는 것이 좋습니다. 이 섹션에서 여정 속성 특성 ​에 대해 자세히 알아보세요.

기본 사용 사례/일반 쿼리 common-queries

특정 시간대에 여정에 입력한 프로필 수

이 쿼리는 주어진 시간대에 주어진 여정에 들어간 고유 프로필 수를 제공합니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID)
FROM journey_step_events WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journeyVersionID>'
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeType='start'
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceType = 'unitary'
AND DATE(timestamp) > (now() - interval '<last x hours>' hour);

여정_step_events에서 삭제된 이벤트 유형 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.

프로필이 지정된 여정에 입력되지 않도록 한 규칙

이 쿼리는 최대 한도나 자격 규칙으로 인해 프로필에 여정을 입력할 수 없는 경우 거부된 규칙 집합 및 규칙 정보를 반환합니다.

예

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.rejectedRuleset.ID AS RULESET_ID,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.rejectedRuleset.name AS RULESET_NAME,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.rejectedRuleset.rejectedRules.ID AS RULE_ID,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.rejectedRuleset.rejectedRules.name AS RULE_NAME
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode = 'discard'
AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID='3855072d-79c3-438a-a5c3-c77fd6843812'
AND
    timestamp >= to_date('2025-05-16')
프로필이 여정 작업을 받지 못하게 한 규칙

이 쿼리는 여정 중에 삭제되고 여정 작업을 받지 않은 프로필에 대한 단계 이벤트 세부 사항을 반환합니다. 방해 금지 모드 시간 제한과 같은 비즈니스 규칙으로 인해 프로필이 삭제된 이유를 식별하는 데 도움이 됩니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID,
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID,
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyID,
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID,
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType,
    DATE(timestamp),
    timestamp
FROM journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode = 'discard' AND
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = '<eventType>' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journeyVersionID>' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID = '<instanceID>';

예

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID,
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID,
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyID,
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID,
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType,
    DATE(timestamp),
    timestamp
FROM journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode = 'discard' AND
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = 'quietHours' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '6f21a072-6235-4c39-9f6a-9d9f3f3b2c3a' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID = 'unitary_089dc93a-1970-4875-9660-22433b18e500';

쿼리 결과에 프로필이 삭제된 이유를 식별하는 데 도움이 되는 주요 필드가 표시됩니다.

  • actionExecutionError - businessRuleProfileDiscarded(으)로 설정하면 비즈니스 규칙으로 인해 프로필이 삭제되었음을 나타냅니다. eventType 필드에는 버리기 원인이 된 특정 비즈니스 규칙에 대한 추가 세부 정보가 있습니다.

  • eventType - 버리기 원인이 되는 비즈니스 규칙의 유형을 지정합니다.

    • quietHours: 자동 시간 구성으로 인해 프로필이 삭제되었습니다.
    • forcedDiscardDueToQuietHours: 조용한 시간에 보관된 프로필에 대한 보호 제한에 도달하여 프로필이 강제로 삭제되었습니다.
특정 여정의 각 노드에서 특정 시간 동안 발생한 오류 수

이 쿼리는 노드 이름별로 그룹화된 여정의 각 노드에서 오류가 발생한 개별 프로필을 계산합니다. 여기에는 모든 유형의 작업 실행 오류와 가져오기 오류가 포함됩니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName,
count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID)
FROM journey_step_events
WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID='<journeyVersionID>'
AND DATE(timestamp) > (now() - interval '<last x hours>' hour)
AND
  (_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError is not NULL
    OR _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionErrorCode is not NULL
    OR _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginCode is not NULL
    OR _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginError is not NULL
    OR _experience.journeyOrchestration.stepEvents.fetchError is not NULL
    OR _experience.journeyOrchestration.stepEvents.fetchErrorCode is not NULL
  )
GROUP BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName;
특정 시간대에 특정 여정에서 삭제된 이벤트 수

이 쿼리는 여정에서 삭제된 총 이벤트 수를 계산합니다. 세그먼트 내보내기 작업 오류, Dispatcher 삭제, 상태 시스템 삭제 등 다양한 삭제 이벤트 코드를 필터링합니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
count(_id) AS NUMBER_OF_EVENTS_DISCARDED
FROM journey_step_events
WHERE (
   _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'error'
   OR _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode = 'discard'
   OR _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventCode = 'discard'
   OR _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode is not null
)
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID='<journeyVersionID>'
AND DATE(timestamp) > (now() - interval '<last x hours>' hour);
특정 시간대의 특정 여정에서 특정 프로필에 발생하는 결과

이 쿼리는 지정된 시간 동안 지정된 프로필과 여정에 대한 모든 단계 이벤트와 서비스 이벤트를 시간 순서대로 반환합니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
timestamp,
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID,
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID,
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName,
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyNodeProcessed,
_experience.journeyOrchestration.serviceType,
to_json(_experience.journeyOrchestration.profile),
to_json(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents)
FROM journey_step_events
WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID='<journeyVersionID>'
AND DATE(timestamp) > (now() - interval '<last x hours>' hour)
AND
  (
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID='<profileID>'
    OR _experience.journeyOrchestration.profile.ID='<profileID>'
  );
ORDER BY timestamp;
두 노드 사이에 경과된 시간

예를 들어 이러한 쿼리는 대기 활동에 소요된 시간을 예상하는 데 사용할 수 있습니다. 대기 활동이 올바르게 구성되었는지 확인할 수 있습니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
WITH

START_NODE_INFO AS (

    SELECT

        timestamp AS TS_START,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID AS INSTANCE_ID

    FROM

        journey_step_events

    WHERE

        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey version id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName = '<name of node before wait activity>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyNodeProcessed = true

),

END_NODE_INFO AS (

    SELECT

        timestamp AS TS_END,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID AS INSTANCE_ID

    FROM

        journey_step_events

    WHERE

        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey version id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName = '<name of wait activity node>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyNodeProcessed = true

)

SELECT

    T1.INSTANCE_ID AS INSTANCE_ID,
    T1.NODE_NAME AS START_NODE_NAME,
    T2.NODE_NAME AS END_NODE_NAME,
    DATEDIFF(millisecond,T1.TS_START,T2.TS_END) AS ELAPSED_TIME_MS

FROM

    START_NODE_INFO AS T1,
    END_NODE_INFO AS T2

WHERE

    T1.INSTANCE_ID = T2.INSTANCE_ID

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
WITH

START_NODE_INFO AS (

    SELECT

        timestamp AS TS_START,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID AS INSTANCE_ID

    FROM

        journey_step_events

    WHERE

        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey version id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName = '<name of node before wait activity>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyNodeProcessed = true

),

END_NODE_INFO AS (

    SELECT

        timestamp AS TS_END,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID AS INSTANCE_ID

    FROM

        journey_step_events

    WHERE

        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey version id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName = '<name of wait activity node>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyNodeProcessed = true

)

SELECT

    AVG(DATEDIFF(millisecond,T1.TS_START,T2.TS_END)) AS AVERAGE_ELAPSED_TIME,
    MIN(DATEDIFF(millisecond,T1.TS_START,T2.TS_END)) AS MIN_ELAPSED_TIME,
    MAX(DATEDIFF(millisecond,T1.TS_START,T2.TS_END)) AS MAX_ELAPSED_TIME

FROM

    START_NODE_INFO AS T1,
    END_NODE_INFO AS T2

WHERE

    T1.INSTANCE_ID = T2.INSTANCE_ID
serviceEvent 세부 사항을 확인하는 방법

여정 단계 이벤트 데이터 세트에는 모든 stepEvents 및 serviceEvents가 포함되어 있습니다. stepEvents는 여정 프로필의 활동(이벤트, 작업 등)과 관련하여 보고에 사용됩니다. serviceEvents는 동일한 데이터 세트에 저장되며 디버깅 목적을 위한 추가 정보(예: 경험 이벤트가 삭제되는 이유)를 나타냅니다.

다음은 serviceEvent의 세부 사항을 확인하는 쿼리의 예입니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT

     _experience.journeyOrchestration.profile.ID,
     _experience.journeyOrchestration.journey.versionID,
     to_json(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents)

FROM journey_step_event

WHERE _experience.journeyOrchestration.serviceType is not null;

메시지/작업 오류 message-action-errors

accordion
여정에서 발생한 각 오류 목록

이 쿼리를 사용하면 메시지/작업을 실행하는 동안 여정에서 발생하는 각 오류를 나열할 수 있습니다.

code language-sql 
SELECT _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError, count(distinct _id) AS ERROR_COUNT
FROM journey_step_events
WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName = '<message-name>'
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NOT NULL
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey-version-id>'
GROUP BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError
ORDER BY ERROR_COUNT DESC;

샘플 출력

table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2
actionExecutionError ERROR_COUNT
시간 초과 145
연결 오류 87
InvalidResponse 23

이 쿼리는 여정에서 작업을 실행하는 동안 발생한 모든 다른 오류를 빈도별로 정렬된 각 오류가 발생한 횟수 횟수와 함께 반환합니다.

프로필 기반 쿼리 profile-based-queries

프로필이 특정 여정을 입력했는지 확인

이 쿼리는 특정 프로필이 여정 및 여정 조합과 연관된 이벤트를 계산하여 해당 프로필이 이벤트에 입력되었는지 확인합니다.

code language-sql 
SELECT count(distinct _id) AS EVENT_COUNT
FROM journey_step_events
WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey-version-id>'
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID = '<profileID corresponding to the namespace used>';

샘플 출력

table 0-row-1 1-row-1
EVENT_COUNT
3

이 쿼리는 프로필이 여정을 입력한 정확한 횟수를 반환합니다. 0보다 큰 결과는 프로필이 여정에 입력되었음을 확인합니다.

프로필에 특정 메시지가 전송되었는지 확인

방법 1: 메시지 이름이 여정에서 고유하지 않은 경우(여러 위치에서 사용됨).

code language-sql 
SELECT count(distinct _id) AS MESSAGE_SENT_COUNT
FROM journey_step_events
WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeID = '<NodeId in the UI corresponding to the message>'
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey-version-id>'
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID = '<profileID corresponding to the namespace used>';

샘플 출력

table 0-row-1 1-row-1
MESSAGE_SENT_COUNT
1

메시지 작업이 성공적으로 실행되었음을 확인하는 결과가 0보다 큽니다. 이 쿼리는 메시지 작업이 여정 측에서 성공적으로 실행되었는지 여부만 알려줍니다.

방법 2: 메시지 이름이 여정에서 고유한 경우.

code language-sql 
SELECT count(distinct _id) AS MESSAGE_SENT_COUNT
FROM journey_step_events
WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName = '<NodeName in the UI corresponding to the message>'
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey-version-id>'
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID = '<profileID corresponding to the namespace used>';

샘플 출력

table 0-row-1 1-row-1
MESSAGE_SENT_COUNT
1

쿼리는 선택한 프로필에 대해 메시지가 성공적으로 호출된 횟수를 반환합니다.

지난 30일 동안 프로필에서 받은 모든 메시지 찾기

이 쿼리는 지난 30일 이내에 특정 프로필에 대해 성공적으로 실행된 모든 메시지 작업을 메시지 이름별로 그룹화하여 검색합니다.

code language-sql 
SELECT _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS MESSAGE_NAME,
       count(distinct _id) AS MESSAGE_COUNT
FROM journey_step_events
WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeType = 'action'
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID = '<profileID corresponding to the namespace used>'
AND timestamp > (now() - interval '30' day)
GROUP BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName
ORDER BY MESSAGE_COUNT DESC;

샘플 출력

table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2
메시지 이름 MESSAGE_COUNT
환영 전자 메일 1
제품 추천 3
장바구니 포기 알림 2
주간 뉴스레터 4

이 쿼리는 선택한 프로필에 대해 호출된 카운트와 함께 모든 메시지 목록을 반환합니다.

지난 30일 동안 프로필이 입력한 모든 여정 찾기

이 쿼리는 각 여정에 대한 항목 수와 함께 특정 프로필이 지난 30일 이내에 입력한 모든 여정을 반환합니다.

code language-sql 
SELECT _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName AS JOURNEY_NAME,
       count(distinct _id) AS ENTRY_COUNT
FROM journey_step_events
WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeType = 'start'
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID = '<profileID corresponding to the namespace used>'
AND timestamp > (now() - interval '30' day)
GROUP BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName
ORDER BY ENTRY_COUNT DESC;

샘플 출력

table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2
여정 이름 ENTRY_COUNT
시작 여정 v2 1
제품 추천 5
재참여 캠페인 2

쿼리는 모든 여정 이름 목록을 쿼리된 프로필이 각 여정에 입력한 횟수와 함께 반환합니다.

매일 여정에 적합한 프로필 수

이 쿼리는 지정된 기간 동안 여정에 입력된 고유 프로필 수에 대한 일일 분류를 제공합니다.

code language-sql 
SELECT DATE(timestamp) AS ENTRY_DATE,
       count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID) AS PROFILES_COUNT
FROM journey_step_events
WHERE DATE(timestamp) > (now() - interval '<last x days>' day)
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey-version-id>'
GROUP BY DATE(timestamp)
ORDER BY DATE(timestamp) DESC;

샘플 출력

table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2
ENTRY_DATE PROFILES_COUNT
2024년 11월 25일 1,245
2024년 11월 24일 1,189
2024년 11월 23일 15,340
2024년 11월 22일 1,205
2024년 11월 21일 1,167

쿼리는 정의된 기간 동안 매일 여정에 입력한 프로필 수를 반환합니다. 프로필이 여러 ID를 통해 입력된 경우 두 번 계산됩니다. 재입력이 활성화된 경우 다른 날에 여정을 다시 입력한 경우 다른 날에 프로필 수가 중복될 수 있습니다.

여정_step_events에서 삭제된 이벤트 유형 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.

대상자 읽기 관련 쿼리 read-segment-queries

대상자 내보내기 작업을 완료하는 데 걸린 시간

이 쿼리는 작업이 큐에 있는 시간과 작업이 완료된 시간 사이의 시간 차이를 찾아 대상 내보내기 작업의 기간을 계산합니다.

code language-sql 
select DATEDIFF (minute,
              (select timestamp
                where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.status = 'queued') ,
              (select timestamp
                where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.status = 'finished')) AS export_job_runtime;

쿼리는 대상 내보내기 작업이 큐에 추가된 시간과 최종적으로 종료되는 시간 사이의 시간 차이를 분 단위로 반환합니다.

중복 항목이므로 여정에서 버린 프로필 수입니다.

이 쿼리는 대상자 읽기 작업 동안 인스턴스 복제 오류로 인해 삭제된 개별 프로필 수를 계산합니다.

code language-sql 
SELECT count(distinct _experience.journeyOrchestration.profile.ID) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'ERROR_INSTANCE_DUPLICATION'

쿼리는 여정이 중복되었기 때문에 삭제한 모든 프로필 ID를 반환합니다.

잘못된 네임스페이스로 인해 여정에서 삭제된 프로필 수입니다.

이 쿼리는 잘못된 네임스페이스가 있거나 필요한 네임스페이스에 대한 ID가 누락되었기 때문에 삭제된 프로필 수를 반환합니다.

code language-sql 
SELECT count(*) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'ERROR_INSTANCE_BAD_NAMESPACE'

이 쿼리는 잘못된 네임스페이스가 있거나 해당 네임스페이스에 대한 ID가 없기 때문에 여정에서 삭제된 모든 프로필 ID를 반환합니다.

ID 맵이 없어 여정에서 삭제된 프로필 수입니다.

이 쿼리는 여정 실행에 필요한 ID 맵이 누락되었기 때문에 삭제된 프로필을 계산합니다.

code language-sql 
SELECT count(*) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'ERROR_INSTANCE_NO_IDENTITY_MAP'

이 쿼리는 ID 맵이 누락되었기 때문에 여정이 삭제한 모든 프로필 ID를 반환합니다.

여정이 테스트 여정에 있고 프로필이 테스트 프로필이 아니기 때문에 테스트 노드에서 삭제된 프로필 수입니다

이 쿼리는 여정이 테스트 모드에서 실행 중이지만 프로필에 testProfile 특성이 true로 설정되지 않은 프로필을 식별합니다.

code language-sql 
SELECT count(distinct _experience.journeyOrchestration.profile.ID) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'ERROR_INSTANCE_NOT_A_TEST_PROFILE'

내보내기 작업이 테스트 모드에서 실행되었지만 프로필에 testProfile 특성이 true로 설정되지 않았으므로 여정에서 삭제된 모든 프로필 ID가 쿼리에서 반환됩니다.

내부 오류로 인해 여정에서 삭제된 프로필 수입니다

이 쿼리는 여정 실행 중 내부 시스템 오류로 인해 삭제된 프로필 수를 반환합니다.

code language-sql 
SELECT count(distinct _experience.journeyOrchestration.profile.ID) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'ERROR_INSTANCE_INTERNAL'

이 쿼리는 일부 내부 오류로 인해 여정에서 삭제된 모든 프로필 ID를 반환합니다.

주어진 여정 버전에 대한 대상자 읽기 개요

이 쿼리는 대상 내보내기 프로세스의 모든 단계에 대한 세그먼트 내보내기 작업 세부 사항, 이벤트 코드, 상태 및 프로필 카운트를 포함하여 대상 읽기 활동에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode           AS EVENT_CODE,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportSegmentID     AS SEGMENT_ID,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.ID                  AS EXPORTJOB_ID,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.status              AS EXPORTJOB_STATUS,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountTotal    AS TOTAL_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountRealized AS SUCCESS_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountFailed   AS FAILED_EXPORTED_PROFILES_COUNT
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventType = 'segmenttrigger-orchestrator'

지정된 여정 버전과 관련된 모든 서비스 이벤트를 반환합니다. 다음과 같은 작업 체인을 따를 수 있습니다.

  • 주제 만들기
  • 내보내기 작업 생성
  • 내보내기 작업 종료(내보낸 프로필에 대한 지표 사용)
  • 작업자 처리 종료

또한 다음과 같은 문제도 감지할 수 있습니다.

  • 주제 또는 내보내기 작업 생성 오류(대상 내보내기 API 호출에 대한 시간 초과 포함)
  • 중단 가능한 내보내기 작업(주어진 여정 버전에 대해 내보내기 작업 종료와 관련된 이벤트가 없는 경우)
  • 작업자 문제, 내보내기 작업 종료 이벤트를 수신했지만 작업자 처리 종료 이벤트가 없는 경우

중요: 이 쿼리에서 반환된 이벤트가 없는 경우 다음 이유 중 하나가 원인일 수 있습니다.

  • 여정 버전이 일정에 도달하지 않았습니다.
  • 여정 버전에서 orchestrator를 호출하여 내보내기 작업을 트리거해야 하는 경우 업스트림 플로우에서 문제가 발생했습니다. 여정 배포 문제, 비즈니스 이벤트 또는 스케줄러 문제.
주어진 여정 버전에 대한 대상자 읽기 오류 가져오기

이 쿼리는 주제 생성 오류, API 호출 오류, 시간 초과 및 실패한 내보내기 작업과 같은 대상 읽기 실패와 관련된 특정 오류 이벤트 코드를 필터링합니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode           AS EVENT_CODE,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportSegmentID     AS SEGMENT_ID,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.ID                  AS EXPORTJOB_ID,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.status              AS EXPORTJOB_STATUS,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountTotal    AS TOTAL_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountRealized AS SUCCESS_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountFailed   AS FAILED_EXPORTED_PROFILES_COUNT
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventType = 'segmenttrigger-orchestrator' AND
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode IN (
        'ERROR_TOPIC_CREATION',
        'ERROR_EXPORTJOB_APICALL',
        'ERROR_EXPORTJOB_APICALL_TIMEOUT',
        'ERROR_EXPORTJOB_FAILED'
    )
내보내기 작업 처리 상태 가져오기

이 쿼리는 대상자 내보내기 작업의 처리 상태를 검색하여 프로필 내보내기 지표와 함께 성공 또는 실패 여부를 보여 줍니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode           AS EVENT_CODE,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportSegmentID     AS SEGMENT_ID,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.ID                  AS EXPORTJOB_ID,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.status              AS EXPORTJOB_STATUS,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountTotal    AS TOTAL_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountRealized AS SUCCESS_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountFailed   AS FAILED_EXPORTED_PROFILES_COUNT
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventType = 'segmenttrigger-orchestrator' AND
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode IN (
        'INFO_EXPORTJOB_SUCCEEDED',
        'ERROR_EXPORTJOB_FAILED'
    )

레코드가 반환되지 않으면 다음 중 하나를 의미합니다.

  • 주제 또는 내보내기 작업을 만드는 동안 오류가 발생했습니다.
  • 내보내기 작업이 아직 실행 중입니다.
각 내보내기 작업에 대한 디스카드 및 내보내기 작업 지표를 포함하여 내보낸 프로필에 대한 지표를 가져옵니다

이 쿼리는 삭제된 프로필 카운트와 내보내기 작업 지표를 결합하여 각 개별 내보내기 작업에 대한 대상 내보내기 성능의 전체 보기를 제공합니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
WITH

DISCARDED_EXPORTED_PROFILES AS (

    SELECT
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.ID AS EXPORTJOB_ID,
        count(distinct _experience.journeyOrchestration.profile.ID) AS DISCARDED_PROFILES_COUNT
    FROM
        journey_step_events
    WHERE
        _experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode IN (
            'ERROR_INSTANCE_DUPLICATION',
            'ERROR_INSTANCE_BAD_NAMESPACE',
            'ERROR_INSTANCE_NO_IDENTITY_MAP',
            'ERROR_INSTANCE_NOT_A_TEST_PROFILE',
            'ERROR_INSTANCE_INTERNAL'
        )
    GROUP BY
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.ID

),

SEGMENT_EXPORT_METRICS AS (

    SELECT
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.ID AS EXPORTJOB_ID,
        sum(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountTotal) AS TOTAL_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
        sum(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountRealized) AS SUCCESS_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
        sum(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountFailed) AS FAILED_EXPORTED_PROFILES_COUNT
    FROM
        journey_step_events
    WHERE
        _experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventType = 'segmenttrigger-orchestrator' AND
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode IN (
            'INFO_EXPORTJOB_SUCCEEDED',
            'ERROR_EXPORTJOB_FAILED'
        )
    GROUP BY
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.ID

)

SELECT
    sum(T2.TOTAL_EXPORTED_PROFILES_COUNT),
    sum(T2.SUCCESS_EXPORTED_PROFILES_COUNT),
    sum(T2.FAILED_EXPORTED_PROFILES_COUNT),
    sum(T1.DISCARDED_PROFILES_COUNT)
FROM
    DISCARDED_EXPORTED_PROFILES AS T1,
    SEGMENT_EXPORT_METRICS AS T2
WHERE T1.EXPORTJOB_ID = T2.EXPORTJOB_ID
모든 내보내기 작업에서 집계된 지표(대상 내보내기 작업 및 취소) 가져오기

이 쿼리는 주어진 여정 버전에 대한 모든 내보내기 작업의 전체 지표를 집계하며, 반복 여정 또는 항목 재사용이 있는 비즈니스 이벤트가 트리거된 여정에 유용합니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
WITH

DISCARDED_EXPORTED_PROFILES AS (

    SELECT
        _experience.journeyOrchestration.journey.versionID AS JOURNEYVERSION_ID,
        count(distinct _experience.journeyOrchestration.profile.ID) AS DISCARDED_PROFILES_COUNT
    FROM
        journey_step_events
    WHERE
        _experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode IN (
            'ERROR_INSTANCE_DUPLICATION',
            'ERROR_INSTANCE_BAD_NAMESPACE',
            'ERROR_INSTANCE_NO_IDENTITY_MAP',
            'ERROR_INSTANCE_NOT_A_TEST_PROFILE',
            'ERROR_INSTANCE_INTERNAL'
        )
    GROUP BY
        _experience.journeyOrchestration.journey.versionID
),

SEGMENT_EXPORT_METRICS AS (

    SELECT
        _experience.journeyOrchestration.journey.versionID AS JOURNEYVERSION_ID,
        sum(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountTotal) AS TOTAL_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
        sum(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountRealized) AS SUCCESS_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
        sum(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountFailed) AS FAILED_EXPORTED_PROFILES_COUNT
    FROM
        journey_step_events
    WHERE
        _experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventType = 'segmenttrigger-orchestrator' AND
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode IN (
            'INFO_EXPORTJOB_SUCCEEDED',
            'ERROR_EXPORTJOB_FAILED'
        )
    GROUP BY
          _experience.journeyOrchestration.journey.versionID

)

SELECT
    sum(T2.TOTAL_EXPORTED_PROFILES_COUNT),
    sum(T2.SUCCESS_EXPORTED_PROFILES_COUNT),
    sum(T2.FAILED_EXPORTED_PROFILES_COUNT),
    sum(T1.DISCARDED_PROFILES_COUNT)
FROM
    DISCARDED_EXPORTED_PROFILES AS T1,
    SEGMENT_EXPORT_METRICS AS T2
WHERE T1.JOURNEYVERSION_ID = T2.JOURNEYVERSION_ID

이 쿼리는 이전 쿼리와 다릅니다.

지정된 여정 버전에 대한 전체 지표를 반환합니다(반복 여정의 경우 비즈니스 이벤트가 항목 재사용을 활용하여 트리거됨).

대상 자격 관련 쿼리 segment-qualification-queries

구성된 대상자 구현과 다른 대상자 실현으로 인해 프로필이 삭제되었습니다.

이 쿼리는 대상 실현 상태가 여정의 대상 자격 구성과 일치하지 않아 삭제된 프로필을 식별합니다(예: "입력"에 대해 구성되었지만 프로필이 "종료됨").

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT DATE(timestamp),  _experience.journeyOrchestration.profile.ID
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = 'ERROR_SEGMENT_REALISATION_CONDITION_MISMATCH'

예

code language-sql 
SELECT DATE(timestamp),  _experience.journeyOrchestration.profile.ID
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = 'a868f3c9-4888-46ac-a274-94cdf1c4159d' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = 'ERROR_SEGMENT_REALISATION_CONDITION_MISMATCH'

이 쿼리는 잘못된 대상 인식으로 인해 여정 버전에서 삭제된 모든 프로필 ID를 반환합니다.

특정 프로필에 대한 다른 이유로 삭제된 대상 자격 이벤트

이 쿼리는 내부 서비스 오류로 인해 특정 프로필에 대해 삭제된 모든 대상 자격 또는 외부 이벤트를 검색합니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT DATE(timestamp),  _experience.journeyOrchestration.profile.ID, _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.projectionID
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.profile.ID = '<profile-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode = 'discard' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = 'ERROR_SERVICE_INTERNAL';

예

code language-sql 
SELECT DATE(timestamp),  _experience.journeyOrchestration.profile.ID, _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.projectionID
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.profile.ID = 'mandee@adobe.com' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode = 'discard' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = 'ERROR_SERVICE_INTERNAL';

이 쿼리는 프로필에 대한 다른 이유로 인해 삭제된 모든 이벤트(외부 이벤트/대상 자격 이벤트)를 반환합니다.

이벤트 기반 쿼리 event-based-queries

여정에 대한 비즈니스 이벤트가 수신되었는지 확인

이 쿼리는 지정된 기간 내에 날짜별로 그룹화된 여정이 비즈니스 이벤트를 받은 횟수를 계산합니다.

code language-sql 
SELECT DATE(timestamp), count(distinct _id)
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName = '<node-name-corresponding-to-business-event>' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeType = 'start' AND
WHERE DATE(timestamp) > (now() - interval '<last x hours>' hour)
관련 여정을 찾을 수 없어 프로필의 외부 이벤트가 삭제되었는지 확인

이 쿼리는 특정 여정에 대한 외부 이벤트가 해당 이벤트를 수신하도록 구성된 활성 이벤트나 일치하는 프로필이 없기 때문에 삭제된 시점을 식별합니다.

code language-sql 
SELECT _experience.journeyOrchestration.profile.ID, DATE(timestamp) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventID = '<eventId>' AND
_experience.journeyOrchestration.profile.ID = '<profileID>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode = 'discard' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = 'EVENT_WITH_NO_JOURNEY'

여정_step_events에서 삭제된 이벤트 유형 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.

다른 이유로 인해 프로필의 외부 이벤트가 무시되었는지 확인

이 쿼리는 이벤트 ID 및 오류 코드와 함께 내부 서비스 오류로 인해 특정 프로필에 대해 삭제된 외부 이벤트를 검색합니다.

code language-sql 
SELECT _experience.journeyOrchestration.profile.ID, DATE(timestamp), _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventID, _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.profile.ID='<profileID>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventID='<eventID>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode = 'discard' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = 'ERROR_SERVICE_INTERNAL';

여정_step_events에서 삭제된 이벤트 유형 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.

errorCode로 stateMachine에서 삭제한 모든 이벤트 수를 확인합니다.

이 쿼리는 여정 상태 시스템에서 무시된 모든 이벤트를 집계하며, 가장 일반적인 삭제 이유를 식별하는 데 도움이 되도록 오류 코드별로 그룹화됩니다.

code language-sql 
SELECT _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventCode, COUNT() FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventType = 'discard' GROUP BY _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventCode

여정_step_events에서 삭제된 이벤트 유형 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.

재입력이 허용되지 않아 삭제된 모든 이벤트 확인

이 쿼리는 여정 구성에서 재입력이 허용되지 않은 경우 프로필이 여정 재입력을 시도하여 삭제된 모든 이벤트를 식별합니다.

code language-sql 
SELECT DATE(timestamp), _experience.journeyOrchestration.profile.ID,
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID,
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventCode
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventType = 'discard' AND _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventCode='reentranceNotAllowed'

여정_step_events에서 삭제된 이벤트 유형 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.

참여 가능한 프로필에 대한 쿼리 engageable-profiles-queries

이러한 쿼리는 참여 가능한 프로필 수를 모니터링하고 분석하는 데 도움이 됩니다. 참여 가능 프로필은 지난 12개월 동안 여정 또는 캠페인을 통해 참여했던 고유한 프로필입니다. 참여 가능한 프로필 및 라이선스 사용에 대해 자세히 알아보세요.

IMPORTANT
참여 가능한 프로필 쿼리 모범 사례:
  • 집계되지 않는 각 필드가 GROUP BY 절에 포함되어 있는지 확인합니다.
  • 샌드박스에 존재하지 않는 데이터 세트를 참조하지 마십시오. Platform UI에서 데이터 세트 이름 확인
  • ID 네임스페이스 전체에서 중복을 방지하려면 고유 프로필을 계산할 때 distinct을(를) 사용합니다.
  • LIMIT을(를) 사용하는 경우 ORDER BY 절 뒤에 쿼리의 끝에 배치하십시오.
특정 여정에 연결된 고유 프로필 수

이 쿼리는 특정 여정에 의해 처리된 고유 프로필 수를 반환하며, 이는 참여 가능한 프로필 수에 기여합니다.

code language-sql 
SELECT count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID) AS ENGAGED_PROFILES
FROM journey_step_events
WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journeyVersionID>'
AND timestamp > (now() - interval '12' month);

이 쿼리는 지난 12개월 동안 특정 여정이 참여 가능한 프로필 수에 기여한 고유 프로필 수를 이해하는 데 도움이 됩니다.

지난 12개월 동안 여정 당 참여한 프로필 수

이 쿼리는 지난 12개월 동안 조직의 각 여정이 관여한 고유한 프로필 수를 보여주며 참여 가능한 프로필 수에 가장 많이 기여하는 여정을 식별하는 데 도움이 됩니다.

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID AS JOURNEY_VERSION_ID,
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName AS JOURNEY_NAME,
    count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID) AS ENGAGED_PROFILES
FROM journey_step_events
WHERE timestamp > (now() - interval '12' month)
GROUP BY
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID,
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName
ORDER BY ENGAGED_PROFILES DESC;

샘플 출력

table 0-row-3 1-row-3 2-row-3 3-row-3
여정 버전 ID 여정 이름 참여 프로필
67b14482-143e-4f83-9cf5-cfec0fca3d26 Campaign v2 시작 125,450
a3c21b89-456d-4e21-b8f3-9a8e7c6d5432 제품 출시 여정 98,230
f9e8d7c6-b5a4-3210-9876-543210fedcba 재참여 흐름 45,670

이 출력을 통해 가장 많은 프로필에 관심을 두고 있으며 참여 가능한 여정 수에 가장 큰 영향을 주는 프로필을 식별할 수 있습니다.

note note
NOTE
이 쿼리는 journeyVersionID과(와) journeyVersionName 모두로 그룹화됩니다. 두 필드는 쿼리에서 선택되었으므로 GROUP BY 절에 포함되어야 합니다. GROUP BY 절에서 필드를 생략하면 쿼리가 실패합니다.
지난 30일 동안 매일 여정에 참여한 프로필 수

이 쿼리는 새로 참여한 프로필의 일일 분류를 제공하여 참여 가능한 프로필 수의 스파이크를 식별하는 데 도움이 됩니다.

code language-sql 
SELECT
    DATE(timestamp) AS ENGAGEMENT_DATE,
    count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID) AS ENGAGED_PROFILES
FROM journey_step_events
WHERE timestamp > (now() - interval '30' day)
GROUP BY DATE(timestamp)
ORDER BY ENGAGEMENT_DATE DESC;

샘플 출력

table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2
ENGAGEMENT_DATE 참여 프로필
2024년 11월 25일 8,450
2024년 11월 24일 7,820
2024년 11월 23일 125,340
2024년 11월 22일 9,230
2024년 11월 21일 8,670

이 출력을 통해 일일 트렌드를 모니터링하고 많은 수의 프로필이 참여 중인 시기를 식별할 수 있습니다. 이 예제에서 11월 23일은 일반적인 일일 참여(프로필 약 8,000개)와 비교하여 상당한 스파이크(프로필 125,340개)를 보여 줍니다. 이는 여정 또는 캠페인으로 인해 참여 가능한 프로필 수가 증가한 이유를 파악하기 위한 조사를 보장합니다.

최근 대규모 대상자가 참여했던 여정 식별

이 쿼리는 최근 기간 동안 많은 수의 새 프로필에 참여한 여정을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이로 인해 참여 가능한 프로필 수가 갑자기 증가할 수 있습니다.

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID AS JOURNEY_VERSION_ID,
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName AS JOURNEY_NAME,
    DATE(timestamp) AS ENGAGEMENT_DATE,
    count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID) AS ENGAGED_PROFILES
FROM journey_step_events
WHERE timestamp > (now() - interval '7' day)
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeType = 'start'
GROUP BY
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID,
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName,
    DATE(timestamp)
HAVING count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID) > 1000
ORDER BY ENGAGEMENT_DATE DESC, ENGAGED_PROFILES DESC;

샘플 출력

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4
여정 버전 ID 여정 이름 ENGAGEMENT_DATE 참여 프로필
67b14482-143e-4f83-9cf5-cfec0fca3d26 블랙 프라이데이 캠페인 2024년 11월 23일 125,340
a3c21b89-456d-4e21-b8f3-9a8e7c6d5432 제품 출시 여정 2024년 11월 22일 45,230
f9e8d7c6-b5a4-3210-9876-543210fedcba 휴일 뉴스레터 2024년 11월 21일 32,150

이 쿼리는 지난 7일 동안 하루에 1,000개 이상의 프로필을 사용한 여정을 필터링합니다. 큰 프로필 참여를 담당하는 특정 여정 및 날짜가 출력됩니다. 필요에 따라 HAVING 절 임계값을 조정합니다(예: 더 큰 임계값의 경우 > 1000을(를) > 10000(으)로 변경).

지난 12개월 동안 모든 여정에 연결된 총 고유 프로필

이 쿼리는 지난 12개월 동안 모든 여정에서 연결된 고유한 프로필 수를 제공하며, 여정 기반 연결에 대한 개요를 제공합니다.

code language-sql 
SELECT count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID) AS TOTAL_ENGAGED_PROFILES
FROM journey_step_events
WHERE timestamp > (now() - interval '12' month);

샘플 출력

table 0-row-1 1-row-1
총 참여 프로필 수
2,547,890

이 단일 숫자는 지난 12개월 동안 최소 한 명의 여정이 관여한 총 고유 프로필 수를 나타냅니다.

note note
NOTE
이 쿼리는 여정 단계 이벤트 데이터 세트에서 고유한 프로필 ID를 계산합니다. 라이선스 사용 대시보드에 표시된 실제 참여 가능 프로필 수는 여정 이외의 캠페인 및 기타 Journey Optimizer 기능을 통해 참여한 프로필도 포함하므로 약간 다를 수 있습니다.

일반적인 여정 기반 쿼리 journey-based-queries

일별 활성 여정 수

이 쿼리는 활동이 있는 고유한 여정 버전의 일별 수를 반환하므로 시간에 따른 여정 실행 패턴을 이해하는 데 도움이 됩니다.

code language-sql 
SELECT DATE(timestamp) AS ACTIVITY_DATE,
       count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID) AS ACTIVE_JOURNEYS
FROM journey_step_events
WHERE DATE(timestamp) > (now() - interval '<last x days>' day)
GROUP BY DATE(timestamp)
ORDER BY DATE(timestamp) DESC;

샘플 출력

table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2
ACTIVITY_DATE 활성 여정
2024년 11월 25일 12
2024년 11월 24일 15
2024년 11월 23일 14
2024년 11월 22일 11
2024년 11월 21일 13

쿼리는 정의된 기간 동안 매일 트리거된 고유한 여정 수를 반환합니다. 여러 날에 트리거되는 단일 여정은 하루에 한 번 계산됩니다.

여정 인스턴스의 쿼리 journey-instances-queries

특정 시간 동안 특정 상태에 있는 프로필 수

이 쿼리는 CTE(공통 테이블 표현식)를 사용하여 노드를 통과했지만 아직 다음 노드로 진행되지 않은 프로필을 찾아 여정의 특정 노드에서 현재 대기 중인 프로필을 식별합니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
WITH

INSTANCES_PASSED_IN_ALL_NODES_WITH_DETAILS AS (

    SELECT
        STEP_EVENTS.timestamp AS TS,
        STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
        STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID AS ID
    FROM
        journey_step_events AS STEP_EVENTS
    WHERE
        STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName = '<journey version name>'

),

INSTANCES_PASSED_IN_NODE_WITH_DETAILS AS (

    SELECT
        T1.TS AS TS,
        T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_ALL_NODES_WITH_DETAILS AS T1
    WHERE
        T1.NODE_NAME = '<specific node name>' AND
        <filter on time for profile in specific node>

),

INSTANCES_PASSED_IN_NEXT_NODES AS (

    SELECT
        T1.TS AS TS,
        T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_ALL_NODES_WITH_DETAILS AS T1
    WHERE
        T1.NODE_NAME in (<list of next node names from the specific node>)

),

INSTANCES_PASSED_IN_NODE_NOT_PASSED_IN_NODES AS (

    SELECT
        distinct T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_NODE_WITH_DETAILS AS T1

    EXCEPT

    SELECT
        distinct T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_NEXT_NODES AS T1

)

SELECT
    DATE_FORMAT(T1.TS,'<date pattern>') AS DATETIME,
    count(T1.ID) AS INSTANCES_COUNT
FROM
    INSTANCES_PASSED_IN_NODE_WITH_DETAILS AS T1,
    INSTANCES_PASSED_IN_NODE_NOT_PASSED_IN_NODES AS T2
WHERE
    T1.ID = T2.ID
GROUP BY
    DATETIME
ORDER BY
    DATETIME DESC

예

code language-sql 
WITH

INSTANCES_PASSED_IN_ALL_NODES_WITH_DETAILS AS (

    SELECT
        STEP_EVENTS.timestamp AS TS,
        STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
        STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID AS ID
    FROM
        journey_step_events AS STEP_EVENTS
    WHERE
        STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName = 'Journey20009'

),

INSTANCES_PASSED_IN_NODE_WITH_DETAILS AS (

    SELECT
        T1.TS AS TS,
        T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_ALL_NODES_WITH_DETAILS AS T1
    WHERE
        T1.NODE_NAME = 'slack_bso_tests - test1' AND
        T1.TS > (now() - interval '18 hour')

),

INSTANCES_PASSED_IN_NEXT_NODES AS (

    SELECT
        T1.TS AS TS,
        T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_ALL_NODES_WITH_DETAILS AS T1
    WHERE
        T1.NODE_NAME in ('slack_bso_tests - test2')

),

INSTANCES_PASSED_IN_NODE_NOT_PASSED_IN_NODES AS (

    SELECT
        distinct T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_NODE_WITH_DETAILS AS T1

    EXCEPT

    SELECT
        distinct T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_NEXT_NODES AS T1

)

SELECT
    DATE_FORMAT(T1.TS,'yyyy/MM/dd HH:mm') AS DATETIME,
    count(T1.ID) AS INSTANCES_COUNT
FROM
    INSTANCES_PASSED_IN_NODE_WITH_DETAILS AS T1,
    INSTANCES_PASSED_IN_NODE_NOT_PASSED_IN_NODES AS T2
WHERE
    T1.ID = T2.ID
GROUP BY
    DATETIME
ORDER BY
    DATETIME DESC
특정 기간에 여정을 종료한 프로필 수입니다.

이 쿼리는 완료, 오류, 시간 초과 또는 최대 가용량 오류로 인한 종료를 포함하여 지정된 기간 동안 종료된 여정 인스턴스를 계산합니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
    DATE_FORMAT(STEP_EVENTS.timestamp,'yyyy/MM/dd HH:mm') AS DATETIME,
    count(STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID) AS EXITED_INSTANCES_COUNT
FROM
    journey_step_events AS STEP_EVENTS
WHERE
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName = '<journey version name>' AND
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.stepStatus in ('endStep', 'error', 'timedOut', 'cappingError') AND
    <timestamp filter>
GROUP BY
    DATETIME
ORDER BY
    DATETIME DESC

예

code language-sql 
SELECT
    DATE_FORMAT(STEP_EVENTS.timestamp,'yyyy/MM/dd HH:mm') AS DATETIME,
    count(STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID) AS EXITED_INSTANCES_COUNT
FROM
    journey_step_events AS STEP_EVENTS
WHERE
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName = 'Journey20009' AND
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.stepStatus in ('endStep', 'error', 'timedOut', 'cappingError') AND
    STEP_EVENTS.timestamp > (now() - interval '22 hour')
GROUP BY
    DATETIME
ORDER BY
    DATETIME DESC
노드/상태에서 특정 기간 동안 여정을 종료한 프로필 수입니다.

이 쿼리는 여정 종료에 대한 자세한 분류를 제공하며, 종료된 각 인스턴스에 대한 노드 이름 및 종료 상태를 표시하여 프로필이 여정을 떠난 위치와 이유를 식별하는 데 도움이 됩니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
    DATE_FORMAT(STEP_EVENTS.timestamp,'yyyy/MM/dd HH:mm') AS DATETIME,
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.stepStatus AS EXIT_STATUS,
    count(STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID) AS EXITED_INSTANCES_COUNT
FROM
    journey_step_events AS STEP_EVENTS
WHERE
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName = '<journey version name>' AND
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.stepStatus in ('endStep', 'error', 'timedOut', 'cappingError') AND
    <timestamp filter>
GROUP BY
    DATETIME, NODE_NAME, EXIT_STATUS
ORDER BY
    DATETIME DESC

예

code language-sql 
SELECT
    DATE_FORMAT(STEP_EVENTS.timestamp,'yyyy/MM/dd HH:mm') AS DATETIME,
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.stepStatus AS EXIT_STATUS,
    count(STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID) AS EXITED_INSTANCES_COUNT
FROM
    journey_step_events AS STEP_EVENTS
WHERE
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName = 'Journey20009' AND
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.stepStatus in ('endStep', 'error', 'timedOut', 'cappingError') AND
    STEP_EVENTS.timestamp > (now() - interval '22 hour')
GROUP BY
    DATETIME, NODE_NAME, EXIT_STATUS
ORDER BY
    DATETIME DESC

사용자 지정 작업 성능 지표와 관련된 쿼리 query-custom-action

특정 기간 동안 각 끝점의 초당 총 성공한 호출, 오류 및 요청 수입니다.

이 쿼리는 총 호출 수, 성공적인 호출 수, 유형별 오류 카운트(4xx, 5xx, 시간 초과, 제한됨) 및 각 끝점에 대한 초당 요청 처리량을 포함하여 사용자 지정 HTTP 작업에 대한 성능 지표를 제공합니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint AS ENDPOINT,
    COUNT(1) AS TOTAL_CALLS,
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL THEN 1 END) AS SUCCESSFUL_CALLS,
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'http' AND
                    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionErrorCode LIKE '4%' THEN 1 END) AS "4xx_ERRORS",
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'http' AND
                    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionErrorCode LIKE '5%' THEN 1 END) AS "5xx_ERRORS",
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'timedout' THEN 1 END) AS TIMEOUTS,
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'capped' THEN 1 END) AS CAPPED_CALLS,
    ROUND(COUNT(_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime) /
        COUNT(DISTINCT DATE_TRUNC('second', _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime)), 0) AS THROUGHPUT_RPS
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionType = 'customHttpAction' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint IS NOT NULL AND
    (<actionExecutionOriginStartTime filter> OR
        (_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'capped' AND <timestamp filter>))
GROUP BY
    ENDPOINT
ORDER BY
    ENDPOINT;

예

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint AS ENDPOINT,
    COUNT(1) AS TOTAL_CALLS,
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL THEN 1 END) AS SUCCESSFUL_CALLS,
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'http' AND
                    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionErrorCode LIKE '4%' THEN 1 END) AS "4xx_ERRORS",
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'http' AND
                    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionErrorCode LIKE '5%' THEN 1 END) AS "5xx_ERRORS",
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'timedout' THEN 1 END) AS TIMEOUTS,
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'capped' THEN 1 END) AS CAPPED_CALLS,
    ROUND(COUNT(_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime) /
        COUNT(DISTINCT DATE_TRUNC('second', _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime)), 0) AS THROUGHPUT_RPS
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionType = 'customHttpAction' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint IS NOT NULL AND
    (_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime > (now() - interval '1' day) OR
        (_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'capped' AND timestamp > (now() - interval '1' day)))
GROUP BY
    ENDPOINT
ORDER BY
    ENDPOINT;
특정 기간 동안 각 끝점의 성공적인 호출, 오류 및 처리량의 시계열

이 쿼리는 이전 쿼리와 동일한 성능 지표를 제공하지만 시계열로 구성되어 분 단위 세부 기간에 따라 엔드포인트 성능이 시간에 따라 어떻게 변하는지를 보여 줍니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint AS ENDPOINT,
    DATE_FORMAT(COALESCE(_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime, timestamp), 'yyyy/MM/dd HH:mm') AS SPAN,
    COUNT(1) AS TOTAL_CALLS,
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL THEN 1 END) AS SUCCESSFUL_CALLS,
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'http' AND
                    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionErrorCode LIKE '4%' THEN 1 END) AS "4xx_ERRORS",
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'http' AND
                    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionErrorCode LIKE '5%' THEN 1 END) AS "5xx_ERRORS",
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'timedout' THEN 1 END) AS TIMEOUTS,
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'capped' THEN 1 END) AS CAPPED_CALLS,
    ROUND(COUNT(_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime) /
        COUNT(DISTINCT DATE_TRUNC('second', _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime)), 0) AS THROUGHPUT_RPS
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionType = 'customHttpAction' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint IS NOT NULL AND
    (<actionExecutionOriginStartTime filter> OR
        (_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'capped' AND
           <timestamp filter>))
GROUP BY
    ENDPOINT, SPAN
ORDER BY
    ENDPOINT,
    SPAN;

예

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint AS ENDPOINT,
    DATE_FORMAT(COALESCE(_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime, timestamp), 'yyyy/MM/dd HH:mm') AS SPAN,
    COUNT(1) AS TOTAL_CALLS,
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL THEN 1 END) AS SUCCESSFUL_CALLS,
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'http' AND
                    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionErrorCode LIKE '4%' THEN 1 END) AS "4xx_ERRORS",
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'http' AND
                    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionErrorCode LIKE '5%' THEN 1 END) AS "5xx_ERRORS",
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'timedout' THEN 1 END) AS TIMEOUTS,
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'capped' THEN 1 END) AS CAPPED_CALLS,
    ROUND(COUNT(_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime) /
        COUNT(DISTINCT DATE_TRUNC('second', _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime)), 0) AS THROUGHPUT_RPS
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionType = 'customHttpAction' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint IS NOT NULL AND
    (_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime > (now() - interval '1' day) OR
        (_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'capped' AND
           timestamp > (now() - interval '1' day)))
GROUP BY
    ENDPOINT, SPAN
ORDER BY
    ENDPOINT,
    SPAN;
특정 기간 동안 50번째, 95번째, 99번째 및 99.9번째 백분위수에서 각 끝점의 응답 지연

이 쿼리는 사용자 지정 작업 끝점에 대한 응답 시간 백분위수를 계산하므로 지연 시간 분포를 이해하고 서로 다른 백분위수 임계값에서 성능 이상치를 식별하는 데 도움이 됩니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint AS ENDPOINT,
    COUNT(1) AS SUCCESSFUL_CALLS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.50) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P50_LATENCY_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P95_LATENCY_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.99) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P99_LATENCY_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.999) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P999_LATENCY_MS
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionType = 'customHttpAction' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint IS NOT NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime IS NOT NULL
    <actionExecutionOriginStartTime filter>
GROUP BY
    ENDPOINT
ORDER BY
    ENDPOINT;

예

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint AS ENDPOINT,
    COUNT(1) AS SUCCESSFUL_CALLS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.50) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P50_LATENCY_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P95_LATENCY_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.99) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P99_LATENCY_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.999) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P999_LATENCY_MS
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionType = 'customHttpAction' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint IS NOT NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime IS NOT NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime > (now() - interval '1' day)
GROUP BY
    ENDPOINT
ORDER BY
    ENDPOINT;
특정 기간 동안 각 끝점의 응답 지연 백분위수의 시계열

이 쿼리는 시계열로 구성된 지연 백분위수를 제공하므로 다양한 백분위수 수준에서 시간에 따라 끝점 응답 시간이 어떻게 변경되는지 추적할 수 있습니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint AS ENDPOINT,
    COUNT(1) AS SUCCESSFUL_CALLS,
    DATE_FORMAT(_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime, 'yyyy/MM/dd HH:mm') AS SPAN,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.50) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P50_LATENCY_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P95_LATENCY_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.99) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P99_LATENCY_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.999) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P999_LATENCY_MS
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionType = 'customHttpAction' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint IS NOT NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime IS NOT NULL
    <actionExecutionOriginStartTime filter>
GROUP BY
    ENDPOINT,
    SPAN
ORDER BY
    ENDPOINT,
    SPAN;

예

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint AS ENDPOINT,
    COUNT(1) AS SUCCESSFUL_CALLS,
    DATE_FORMAT(_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime, 'yyyy/MM/dd HH:mm') AS SPAN,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.50) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P50_LATENCY_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P95_LATENCY_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.99) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P99_LATENCY_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.999) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime),0) AS P999_LATENCY_MS
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionType = 'customHttpAction' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint IS NOT NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginTime IS NOT NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime > (now() - interval '1' day)
GROUP BY
    ENDPOINT,
    SPAN
ORDER BY
    ENDPOINT,
    SPAN;
특정 기간 동안 50번째 및 95번째 백분위수의 제한된 종단점에서 대기하는 시간

이 쿼리는 제한이 적용된 끝점에 대한 큐 대기 시간을 분석하여 50번째 및 95번째 백분위수 대기 시간을 표시하므로 제한이 사용자 지정 작업에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이 됩니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint AS ENDPOINT,
    COUNT(1) AS THROTTLED_CALLS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.50) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionWaitTime),0) AS P50_QUEUE_TIME_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionWaitTime),0) AS P95_QUEUE_TIME_MS
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionType = 'customHttpAction' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint IS NOT NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionIsThrottled = 'true' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionWaitTime IS NOT NULL AND
    <actionExecutionOriginStartTime filter>
GROUP BY
    ENDPOINT
ORDER BY
    ENDPOINT;

예

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint AS ENDPOINT,
    COUNT(1) AS THROTTLED_CALLS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.50) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionWaitTime),0) AS P50_QUEUE_TIME_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionWaitTime),0) AS P95_QUEUE_TIME_MS
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionType = 'customHttpAction' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint IS NOT NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionIsThrottled = 'true' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionWaitTime IS NOT NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime > (now() - interval '1' day)
GROUP BY
    ENDPOINT
ORDER BY
    ENDPOINT;
제한된 각 끝점에 대한 큐 대기 시간 백분위수의 시계열

이 쿼리는 큐 대기 시간 백분위수를 시계열로 제공하므로 제한이 각 끝점에 대한 시간 경과에 따른 대기 시간에 미치는 영향을 모니터링할 수 있습니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint AS ENDPOINT,
    DATE_FORMAT(_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime, 'yyyy/MM/dd HH:mm') AS SPAN,
    COUNT(1) AS THROTTLED_CALLS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.50) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionWaitTime),0) AS P50_QUEUE_TIME_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionWaitTime),0) AS P95_QUEUE_TIME_MS
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionType = 'customHttpAction' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint IS NOT NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionIsThrottled = 'true' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionWaitTime IS NOT NULL AND
    <actionExecutionOriginStartTime filter>
GROUP BY
    ENDPOINT,
    SPAN
ORDER BY
    ENDPOINT,
    SPAN;

예

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint AS ENDPOINT,
    DATE_FORMAT(_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime, 'yyyy/MM/dd HH:mm') AS SPAN,
    COUNT(1) AS THROTTLED_CALLS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.50) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionWaitTime),0) AS P50_QUEUE_TIME_MS,
    ROUND(PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionWaitTime),0) AS P95_QUEUE_TIME_MS
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionType = 'customHttpAction' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint IS NOT NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionIsThrottled = 'true' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionWaitTime IS NOT NULL AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime > (now() - interval '1' day)
GROUP BY
    ENDPOINT,
    SPAN
ORDER BY
    ENDPOINT,
    SPAN;
특정 기간 동안 특정 끝점에 대한 유형 및 코드별 오류 수

이 쿼리는 다시 시도 횟수에 대한 정보를 포함하여 오류 유형 및 오류 코드별로 그룹화된 특정 엔드포인트에 대한 오류에 대한 자세한 분류를 제공합니다.

데이터 레이크 쿼리

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError AS ERROR_TYPE,
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionErrorCode AS ERROR_CODE,
    COUNT(1) AS CALLS,
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginError IS NOT NULL THEN 1 END) AS CALLS_WITH_RETRY
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionType = 'customHttpAction' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint = '<endpoint URI>' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NOT NULL AND
    (<actionExecutionOriginStartTime filter>) OR
        (_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'capped' AND <timestamp filter>))
GROUP BY
    ERROR_TYPE, ERROR_CODE
ORDER BY
    ERROR_TYPE, ERROR_CODE;

예

code language-sql 
SELECT
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError AS ERROR_TYPE,
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionErrorCode AS ERROR_CODE,
    COUNT(1) AS CALLS,
    COUNT(CASE WHEN _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginError IS NOT NULL THEN 1 END) AS CALLS_WITH_RETRY
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionType = 'customHttpAction' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionOriginEndpoint = 'https://example.com/my/endpoint' AND
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NOT NULL AND
    (_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginStartTime > (now() - interval '1' day) OR
        (_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError = 'capped' AND timestamp > (now() - interval '1' day)))
GROUP BY
    ERROR_TYPE, ERROR_CODE
ORDER BY
    ERROR_TYPE, ERROR_CODE;
recommendation-more-help
b22c9c5d-9208-48f4-b874-1cefb8df4d76