간단한 쿼리¶

다양한 소스의 데이터를 쿼리하고, 집계 함수, 그룹 태그, Label 및 필터 조건 등을 선택하여 차트로 표시합니다.

데이터 소스¶

메트릭, 로그, 기본 객체, 리소스 카탈로그, 이벤트, APM, RUM, 네트워크, 프로파일링, 클라우드 청구의 데이터 조합을 포함합니다.

소스	설명
메트릭	메저먼트와 메트릭을 선택해야 합니다. 하나의 메저먼트는 여러 메트릭을 포함할 수 있습니다.
기타 유형	기본 객체, 리소스 카탈로그: 클래스와 속성/태그를 선택해야 합니다. 로그, 이벤트, APM, RUM: 소스와 속성/태그를 선택해야 합니다.

로그를 데이터 소스로 사용하는 경우

다른 인덱스를 선택하여 해당 로그 내용을 조회할 수 있습니다. 기본값은 인덱스 default입니다.

자세한 내용은 로그 인덱스를 참조하세요.

여러 쿼리¶

여러 쿼리 조건을 선택하면 데이터가 선택한 필터 항목에 따라 그룹화되어 표시됩니다. AS 버튼을 클릭하여 각 쿼리 조건에 별칭을 추가하면 데이터 쿼리 결과 표시를 쉽게 구분할 수 있습니다. 추가한 별칭을 차트에 직접 표시하려면 오른쪽의 범례 > 위치에서 하단 또는 오른쪽을 선택하세요.

Label 필터¶

전제 조건

인프라스트럭처 > 호스트에서 호스트에 Label 속성을 설정한 경우에만 사용할 수 있습니다.

fx > Label 필터에서 호스트 Label 속성을 선택 또는 제외하여 필터링하여 표시합니다.

필터 추가¶

아이콘을 클릭하여 현재 쿼리에 필터 조건을 추가할 수 있습니다.

단일 쿼리에서 여러 필터 조건을 추가할 수 있으며, 각 필터 조건 간에는 AND와 OR 두 가지 값 방식이 있습니다.

필터 조건	설명	지원되는 필터 조건 유형
`=`	같음	`Integer`, `Float`, `String`
`!=`	같지 않음	`Integer`, `Float`, `String`
`>=`	크거나 같음	`Integer`, `Float`, `String`
`<=`	작거나 같음	`Integer`, `Float`, `String`
`>`	큼	`Integer`, `Float`, `String`
`<`	작음	`Integer`, `Float`, `String`
`match`	포함	`String`
`not match`	포함하지 않음	`String`
`wildcard`	유사 일치(메트릭을 제외한 로그류 데이터 지원)	`String`
`not wildcard`	유사 불일치(메트릭을 제외한 로그류 데이터 지원)	`String`

필터 쿼리¶

필터 조건을 추가한 후 value의 여러 유형 값을 선택할 수 있습니다:

뷰 변수: {{变量名}} 视图变量 xx 值;
서브 쿼리: {{字母}} xx 查询的结果(❗️ in 및 not in 필터 조건에서만 표시됨);
시간:
- #{startTime} 图表查询的开始时间
- #{endTime} 图表查询的结束时间
기타 선택 가능한 값.

함수¶

fx 아이콘을 클릭하여 해당 쿼리에 함수 계산 메트릭 등의 데이터 소스를 추가할 수 있습니다.

Rollup 함수¶

데이터를 지정된 시간 간격으로 슬라이스하고 각 시간 간격의 데이터를 계산하여 반환합니다.

참고

시계열 차트에서 이 함수와 집계 방식을 선택한 후 고급 구성에서 시간 간격을 선택할 수 있습니다.
비시계열 차트에서 이 함수를 선택한 후 avg, sum, min 등을 포함한 집계 방식과 auto, 10s, 20s, 30s, 1m, 5m, 10m, 30m, 1h, 6h, 12h, 1d, 7d, 30d를 포함한 시간 간격(interval)을 선택할 수 있습니다.
메트릭 데이터 쿼리만 지원하며, 차트 단순 모드에서는 다른 데이터 쿼리에 Rollup 함수를 선택할 수 없습니다.
Rollup 함수는 여러 개를 추가할 수 없습니다.

자세한 내용은 DQL 함수 문서를 참조하세요.

변환 함수¶

외부 함수라고도 하며, UI 모드에서 선택할 수 있는 함수는 다음과 같습니다:

변환 함수(외부 함수)	설명
`cumsum`	처리 집합의 누적 합계 계산
`abs`	처리 집합 각 요소의 절대값 계산
`log2`	처리 집합 각 요소의 밑이 2인 로그 계산, 처리 집합이 최소 한 행보다 커야 하며, 그렇지 않으면 null 반환
`log10`	처리 집합 각 요소의 밑이 10인 로그 계산, 처리 집합이 최소 한 행보다 커야 하며, 그렇지 않으면 null 반환
`moving_average`	처리 집합의 이동 평균 계산, 윈도우 크기는 처리 집합의 행 수보다 작을 수 없으며, 그렇지 않으면 null 반환
`difference`	처리 집합 인접 요소의 차이 계산, 처리 집합이 최소 한 행보다 커야 하며, 그렇지 않으면 null 반환
`derivative`	처리 집합 인접 요소의 도함수 계산, 도함수의 시간 단위는 초(s)
`non_negative_derivative`	처리 집합 인접 요소의 비음수 도함수 계산, 도함수의 시간 단위는 초(s)
`non_negative_difference`	처리 집합 인접 요소의 비음수 차이 계산, 처리 집합이 최소 한 행보다 커야 하며, 그렇지 않으면 null 반환
`series_sum`	그룹화로 여러 `series`가 생성된 경우, 시간 지점에 따라 하나의 `series`로 병합. 동일 시간 지점의 여러 `series`는 합산되며, 처리 집합이 최소 한 행보다 커야 하며, 그렇지 않으면 null 반환
`rate`	특정 메트릭의 일정 시간 범위 내 변화율 계산, 느리게 변화하는 카운터에 적합. 시간 단위는 초(s)
`irate`	특정 메트릭의 일정 시간 범위 내 변화율 계산, 빠르게 변화하는 카운터에 적합. 시간 단위는 초(s)

DQL 모드에서는 더 많은 외부 함수를 지원합니다. 자세한 내용은 DQL 함수 문서를 참조하세요.

집계 함수¶

UI 모드에서 집계 방식을 선택하여 결과 값을 반환할 수 있습니다.

집계 함수	설명
`last`	가장 최신 타임스탬프의 값 반환
`first`	가장 이른 타임스탬프의 값 반환
`avg`	필드의 평균값 반환. 매개변수는 하나만 있으며, 매개변수 유형은 필드 이름
`min`	최소값 반환
`max`	최대값 반환
`sum`	필드 값의 합계 반환
`P50`	50번째 백분위수 필드 값 반환
`P75`	75번째 백분위수 필드 값 반환
`P90`	90번째 백분위수 필드 값 반환
`P99`	99번째 백분위수 필드 값 반환
`count`	null이 아닌 필드 값의 개수 반환
`count_distinct`	필드의 서로 다른 값의 개수 계산
`difference`	필드에서 연속된 시간 값 간의 차이 반환
`derivative`	`series`에서 필드의 변화율 반환
`non_negative_derivative`	`series`에서 필드 값 변화의 비음수 비율 반환

DQL 모드에서는 더 많은 집계 함수를 지원합니다. 자세한 내용은 DQL 집계 함수를 참조하세요.

윈도우 함수¶

선택한 시간 간격을 윈도우(레코드 집합)로 사용하여 집계 함수와 함께 각 레코드에 대해 통계 계산을 수행합니다. 1분, 5분, 15분, 30분, 1시간, 3시간, 6시간, 12시간, 24시간을 선택할 수 있습니다.

참고

윈도우 함수 쿼리 결과는 레코드 수를 변경하지 않습니다. 함수 실행 후에도 기존 레코드 수는 그대로 유지됩니다.

데이터 없는 경우 채우기¶

널 값 데이터의 채우기 방식을 설정합니다. 설정 후 쿼리에 fill로 표시되며, 세 가지 유형이 있습니다:

함수	설명
이전 값 채우기(previous)	널 값 데이터를 이전 값으로 변환합니다.
선형 채우기(linear)	널 값 데이터를 선형 함수로 계산한 후 채웁니다.
값 채우기	사용자 정의 값을 채울 수 있습니다.

고급 함수¶

고급 함수는 주로 DQL로 조회한 데이터에 대해 추가 함수 계산을 수행하고 직관적인 시계열 차트로 표시하는 데 사용됩니다.

자세한 내용은 고급 함수를 참조하세요.

쿼리 숨기기¶

아이콘을 클릭하면 차트에서 해당 쿼리 결과를 숨길 수 있습니다.

아래 그림과 같이 시스템 로드 데이터는 1m와 15m의 쿼리 결과만 표시하고, 5m의 시스템 로드 쿼리 결과는 숨겨져 차트에서 볼 수 없습니다.