イベント契約
クエリが期待するフィールド
| フィールド | 種類 | なぜ存在するのか |
|---|---|---|
| timestamp_utc | Timestamp | UTC での測定時間。 |
| route_template | Utf8 | ユーザーまたはクエリ文字列の値を持たない安定したルート テンプレート。 |
| release | Utf8 | フロントエンドのリリース識別子。 |
| metric_name | Utf8 | 制御された LCP、INP、または CLS メトリック名。 |
| metric_value | Float64 | 文書化された単位でのメトリック値。 |
| passed | Boolean | サンプルが製品のバージョン管理されたしきい値を通過したかどうか。 |
| environment | Utf8 | 導入環境。 |
クエリをコピーする
SELECT
route_template,
release,
COUNT(*) AS samples,
AVG(CASE WHEN metric_name = 'LCP' THEN metric_value ELSE NULL END) AS avg_lcp_ms,
AVG(CASE WHEN metric_name = 'INP' THEN metric_value ELSE NULL END) AS avg_inp_ms,
AVG(CASE WHEN metric_name = 'CLS' THEN metric_value ELSE NULL END) AS avg_cls,
100.0 * SUM(CASE WHEN passed THEN 1 ELSE 0 END)
/ NULLIF(COUNT(*), 0) AS passing_samples_pct
FROM frontend_vital_events
WHERE timestamp_utc >= now() - INTERVAL '7 days'
AND environment = 'production'
GROUP BY route_template, release
ORDER BY passing_samples_pct ASC, route_template, release;この読み取り専用クエリは、空の型付きテーブルに対して計画され、実行されます。 アパッチ DataFusion 45.2.0。決定論的なサンプル出力は合成され、個別にレビューされます。フィールド タイプ、しきい値、ビジネス定義を独自のデータと照合して検証します。 テスト方法を読んでください。
クエリ結果
フロントエンドサンプルをルートで渡す
Checkout は合成 LCP、INP、CLS サンプルの半分を渡します。検索ではすべてのサンプルが渡されます。
| route_template | release | samples | avg_lcp_ms | avg_inp_ms | avg_cls | passing_samples_pct |
|---|---|---|---|---|---|---|
| /checkout | web-102 | 6 | 2,800 | 220 | 0.1 | 50 |
| /search | web-102 | 6 | 1,850 | 120 | 0.05 | 100 |
合成出力例。運用上の決定に使用する前に、独自のイベント スキーマとしきい値に対してクエリを実行します。
例を再現する
パブリックフィクスチャをダウンロードする
JSON バンドルには、型付きイベント コントラクトが含まれています。 reproducible 入力行、正確な SQL、予想される出力、レビューメモ、およびエンジンのバージョン。 CSV には、表示された結果が含まれます。
SQL の仕組み
- 1ルート テンプレートでは、生の URL または顧客 ID ごとに 1 つのグラフ シリーズを作成できなくなります。
- 2リリース ディメンションにより、パフォーマンスの変化がデプロイを対象とした調査に変わります。
- 3メトリクス固有の平均は単一の合格サンプルの概要の横に残るため、レビュー担当者はどのバイタルが移動したかを確認できます。
決定すべきエッジケース
- レビュー済みのメトリック固有のしきい値を使用し、定義が変更されたときにそのバージョンを記録します。
- サンプル量により比較がノイズから保護される場合にのみ、デバイス クラスと地理をセグメント化します。
- SQL エンジンとサンプル量が許可する場合、実稼働エクスペリエンスのレポートでは平均よりもパーセンタイルを優先します。
推奨されるダッシュボード
- バー: ルートおよびリリース別の passing_samples_pct
- 傾向: 1 日ごとの LCP、INP、CLS
- 表: サンプル数とリリースの変更を含むルート
レシピを活用する
関連する機器とガイド
ソースデータを定義する
この分析のイベント スキーマ
分析を続ける
実際のイベントで実行する
テーブルを作成し、フィールドを調整して、結果を保存します
無料で始めて、構造化されたイベントを送信し、クエリ結果をグラフ、共有ダッシュボード ウィジェット、またはアラート入力として使用します。