Name: Telemetry SaaS SQL Lab dataset
Creator: Telemetry
Published: 2026-07-28
License: https://telemetry.sh/sql/lab#dataset-license

データセット契約

15 のテーブル、明示的なビジネス結合キー

合成の account_id 商業的な背景を製品、信頼性、AI、仕事、請求結果に結び付けます。より具体的な識別子により、各ワークフロー内の粒度を維持しながら、展開と宣言されたインシデントが関連付けられます。顧客レコード、プロンプト、ペイロード、資格情報は含まれません。

コンテキストの次元

accountsusersreleasesincidents

データベースの信頼性に関する事実

database_operationsdatabase_pool_samplesdatabase_lock_eventsreplication_samplesmigration_runs

account_id · release · service · incident_id

イベントの事実

product_eventsapi_requestsllm_requestsjob_runsbilling_eventsservice_events

各ファクトテーブルを質問で必要な粒度に縮小した後でのみ結合してください。たとえば、月次収益を追加する前に、アカウントおよびインシデントごとにサービスイベントを集計します。

accounts6 行

顧客への影響分析に必要なディメンションと経常収益を備えた 1 つの合成 SaaS アカウント。

アカウントごとに 1 行。

account_id

見る 5 フィールド

account_id Utf8: 安定した合成アカウント識別子。
plan Utf8: サンプルウィンドウの最後にある商用プラン。
region Utf8: 大まかなホスティングまたは顧客のリージョン。
signup_at Timestamp: アカウントがサンプルコホートに入ったとき。
monthly_revenue_usd Float64: 合成正規化された月次経常収益。

product_events21 行

アクティベーション、導入、ジャーニー分析のための永続的なアカウントとユーザーのマイルストーン。

完成した製品の 1 つのマイルストーン。

account_iduser_idsession_id

見る 9 フィールド

timestamp_utc Timestamp: マイルストーンが完了したとき。
event_id Utf8: 重複排除用の安定した識別子。
account_id Utf8: イベントに合成アカウントに参加します。
user_id Utf8: 合成アクター識別子。
session_id Utf8: グループは訪問内でイベントを注文しました。
event_name Utf8: 安定した製品のマイルストーン名。
feature Utf8: イベントを担当する製品表面。
status Utf8: 最終的なマイルストーンの結果。
release Utf8: イベントを生成したアプリケーションのリリース。

api_requests10 行

安定したルート、リリース、レイテンシー、および顧客コンテキストを使用して、API リクエストイベントを完了しました。

1 つの完了した API リクエスト。

account_idrequest_id

見る 7 フィールド

timestamp_utc Timestamp: リクエストが完了したとき。
request_id Utf8: 安定したリクエスト相関識別子。
account_id Utf8: リクエストを合成アカウントに結合します。
route_template Utf8: 生の識別子のない境界付きルート形状。
status_code Int64: 最終的な HTTP 応答ステータス。
latency_ms Float64: エンドツーエンドのリクエスト期間。
release Utf8: リクエストを処理するアプリケーションのリリース。

llm_requests11 行

正規化されたプロバイダーの使用状況、推定コスト、再試行、およびレビューされた製品結果フィールド。

プロバイダーの再試行を別の行として含む、1 つの完了したモデルリクエスト。

account_idrequest_id

見る 12 フィールド

timestamp_utc Timestamp: プロバイダー要求が完了したとき。
request_id Utf8: 安定したモデルのリクエスト識別子。
account_id Utf8: モデルの使用を合成アカウントに結合します。
feature Utf8: モデルを使用した製品のワークフロー。
provider Utf8: 正規化されたモデルプロバイダー。
model Utf8: リクエスト時に取得されたプロバイダーモデルの識別子。
input_tokens Int64: プロバイダーによって報告された入力トークン数。
output_tokens Int64: プロバイダーによって報告された出力トークン数。
estimated_cost_usd Float64: バージョン化された価格設定ルールに基づく推定リクエストコスト。
status Utf8: 最終的なプロバイダー要求の結果。
retry_count Int64: この論理操作のプロバイダーの自動再試行回数。
accepted Boolean: ユーザーが結果の出力を受け入れたか保存したかどうか。

job_runs7 行

試行レベルのバックグラウンドジョブの結果とキューおよび実行タイミング。

論理バックグラウンドジョブの 1 回の試行。

account_idjob_id

見る 9 フィールド

timestamp_utc Timestamp: 試みが最終結果に達したとき。
job_id Utf8: 再試行によって共有される論理ジョブ識別子。
account_id Utf8: ジョブの影響を合成アカウントに結合します。
job_name Utf8: 境界付きワーカー操作の名前。
status Utf8: 試みの結果。
attempt Int64: 1 つのインデックス付き試行番号。
queue_wait_ms Float64: 実行までの待機時間。
duration_ms Float64: ワーカーの実行時間。
error_type Utf8: 制御された失敗カテゴリ、または成功の場合は null。

billing_events5 行

製品の動作と信頼性を商業的背景に結び付けるための総合的なサブスクリプションの結果。

1 つの完了した請求ライフサイクルイベント。

account_idevent_id

見る 6 フィールド

timestamp_utc Timestamp: 課金イベントが完了したとき。
event_id Utf8: 安定したプロバイダーイベント識別子。
account_id Utf8: イベントに合成アカウントに参加します。
event_name Utf8: 正規化された請求ライフサイクルの結果。
amount_usd Float64: 合成正規化量。
status Utf8: 最終的な課金イベントの結果。

users24 行

個人データを使用せずに役割、ライフサイクル、導入分析を行うための合成ユーザー。

合成ユーザーごとに 1 行。

user_idaccount_id

見る 5 フィールド

user_id Utf8: 安定した合成ユーザー識別子。
account_id Utf8: 合成ユーザーを所有するアカウント。
role Utf8: セグメンテーションに使用される大まかな製品の役割。
created_at Timestamp: 合成ユーザーがアカウントに参加したとき。
is_admin Boolean: ユーザーがアカウントを管理できるかどうか。

releases12 行

リリース前とリリース後のサービスの動作を比較するためのデプロイメントディメンション。

サービスリリースごとに 1 行。

releaseservice

見る 5 フィールド

release Utf8: サービスイベントによって発行されるバージョン。
service Utf8: デプロイメントを受信するサービス。
deployed_at Timestamp: UTC デプロイ時間。
owner_team Utf8: サービスを担当する合成チーム。
change_type Utf8: 大まかなリリース分類。

incidents2 行

影響を受けるアカウント、エラー量、回復を測定するために宣言されたインシデントウィンドウ。

宣言されたインシデントごとに 1 行。

incident_idservice

見る 6 フィールド

incident_id Utf8: 安定した合成インシデント識別子。
service Utf8: 主に影響を受けるサービス。
started_at Timestamp: 宣言された影響ウィンドウの開始。
resolved_at Timestamp: 宣言された影響期間の終了。
severity Utf8: 総合的な運用上の重大度。
root_cause_category Utf8: 大まかな、感度の低い原因分類。

service_events10800 行

現実的な傾向、パーセンタイル、リリース、およびインシデント分析のための 30 日間のサービスイベントファクトテーブル。

1 つの完了したリクエストまたはバックグラウンドジョブ。

account_idreleaseserviceincident_id

見る 11 フィールド

timestamp_utc Timestamp: UTC 完了タイムスタンプ。
event_id Utf8: 重複排除用の安定したイベント識別子。
account_id Utf8: 操作の影響を受ける合成顧客アカウント。
service Utf8: 操作を完了したサービス。
event_name Utf8: 操作完了時の安定したイベント名。
status Utf8: 最終的な成功またはエラーの結果。
latency_ms Int64: エンドツーエンドの操作遅延 (ミリ秒単位)。
release Utf8: 操作に対してサービスリリースがアクティブです。
incident_id Utf8: イベントが影響期間内にあるときにインシデントとして宣言されます。
region Utf8: 粗い合成アカウント領域。
error_type Utf8: カーディナリティの低い失敗カテゴリ、または成功の場合は null。

database_operations16 行

クエリのフィンガープリント、リリース、レイテンシー、SQLSTATE の結果を使用した正規化されたデータベース操作。

1 つのデータベース操作が完了しました。

account_idservicerelease

見る 12 フィールド

timestamp_utc Timestamp: UTC での操作の完了時刻。
operation_id Utf8: 安定した操作の識別子。
account_id Utf8: 操作を開始したアカウント。
service Utf8: クエリを発行するアプリケーションサービス。
database_name Utf8: 論理データベース名。
query_fingerprint Utf8: 正規化されたクエリファミリー。
operation Utf8: SQL 動作タイプ。
status Utf8: 作戦結果。
duration_ms Int64: エンドツーエンドの期間 (ミリ秒単位)。
rows_affected Int64: 返された行または変更された行。
release Utf8: アプリケーションのリリース。
sqlstate Utf8: 操作が失敗したときの SQLSTATE コード。

database_pool_samples12 行

ポイントインタイムの接続プールのプレッシャー、待機時間、取得タイムアウト。

1 つの接続プールのサンプル。

servicedatabase_namerelease

見る 11 フィールド

timestamp_utc Timestamp: UTC でのサンプル時間。
service Utf8: アプリケーションサービス。
pool_name Utf8: 接続プール名。
database_name Utf8: ターゲットデータベース。
active_connections Int64: チェックアウトされた接続。
idle_connections Int64: 利用可能なアイドル接続。
max_connections Int64: プールの接続制限。
acquire_wait_ms Int64: 接続取得待ち。
timed_out Boolean: 取得がタイムアウトしたかどうか。
region Utf8: 導入地域。
release Utf8: アプリケーションのリリース。

database_lock_events6 行

ブロックされた操作ファミリーとブロックされている操作ファミリーによるロック待機とデッドロックが解決されました。

データベースロックの待機が 1 つ観察されました。

servicedatabase_namerelease

見る 11 フィールド

timestamp_utc Timestamp: UTC での観測待機時間。
database_name Utf8: 影響を受けるデータベース。
service Utf8: ブロックされたアプリケーションサービス。
blocked_operation Utf8: ブロックされたクエリファミリ。
blocking_operation Utf8: クエリファミリをブロックしています。
lock_type Utf8: データベースロッククラス。
wait_ms Int64: ロック待機が観察されました。
resolved Boolean: 待機が解決されたかどうか。
deadlock Boolean: 待機がデッドロックになったかどうか。
transaction_id Utf8: ブロックされたトランザクション識別子。
release Utf8: アプリケーションのリリース。

replication_samples12 行

レプリカとダウンストリームのコンシューマーは、運用データベース、CDC、および検索に遅れをとります。

1 つのレプリケーションコンシューマーサンプル。

consumer_namerelease

見る 8 フィールド

timestamp_utc Timestamp: UTC でのサンプル時間。
consumer_name Utf8: レプリカまたはダウンストリームコンシューマ。
source_type Utf8: レプリケーションメカニズム。
region Utf8: 消費者地域。
lag_seconds Int64: レプリケーションの遅延が観察されました。
backlog_bytes Int64: 未適用のバックログ (バイト単位)。
status Utf8: 消費者の健康分類。
release Utf8: アプリケーションのリリース。

migration_runs9 行

アプリケーションデータベースの移行の実行 (失敗とロールバックを含む)。

1 回の移行実行。

servicedatabase_namerelease

見る 8 フィールド

timestamp_utc Timestamp: 移行完了時刻 (UTC)。
migration_id Utf8: 移行識別子。
service Utf8: サービスを所有しています。
database_name Utf8: ターゲットデータベース。
release Utf8: アプリケーションのリリース。
status Utf8: 移行の結果。
duration_ms Int64: 移行期間。
error_type Utf8: 失敗クラス (存在する場合)。

参加前に減らす

アカウントと収益コンテキストを追加する前に、リクエスト、試行、またはビジネス粒度へのマイルストーンを折りたたんでください。

合成による構造

データセットは決定的でバージョン管理されており、傾向やパーセンタイルを表示するのに十分な大きさです。顧客のベンチマークではなくロジックを示します。

通訳もレッスンの一部です

すべてのクエリでは、分母、ビジネス上の決定、および結果がサポートできない主張を指定します。

SQL 方言の互換性

DuckDB のプロトタイプ、DataFusion でテストされた構文を同梱

ブラウザーラボでは DuckDB を使用しているため、データがページから流出することはありません。 Telemetry 本番クエリは Apache DataFusion を使用します。レッスンは意図的に共有 SQL サーフェス内に留まります。機能が異なる場合は、ダッシュボードまたはアラートを保存する前に、以下の作成フォームを使用してください。

ユースケース	ブラウザラボ	Telemetry / DataFusion	ガイダンス
タイムバケット	`date_trunc('日', timestamp_utc)`	`date_trunc('日', timestamp_utc)`	共有構文。バケットを UTC に保ちます。
条件付きカウント	`SUM(CASE WHEN … THEN 1 ELSE 0 END)`	`SUM(CASE WHEN … THEN 1 ELSE 0 END)`	共有構文と明示的な分母。
おおよそのp95	`approx_quantile(latency_ms, 0.95)`	`approx_percentile_cont(latency_ms, 0.95)`	関数名はエンジンごとに異なります。
安全区分	`値 / NULLIF(合計, 0)`	`値 / NULLIF(合計, 0)`	共有構文。整数の除算が重要な場合にキャストします。

DataFusion SQL リファレンス検証スイートを参照してください

基礎初心者

日々の製品活動を要約する

ユーザーは毎日どのマイルストーンを完了していますか?

1 つのイベントテーブルから開始し、耐久性のある製品のマイルストーンを UTC 日にグループ化し、成功したボリュームをすべての試行から切り離して保持します。

読み取り専用 SQL

データセットとクエリはこのブラウザーに残ります。

Published expected result

毎日の成功した製品マイルストーン

チャート値

2026-07-01

2026-07-02

2026-07-03

2026-07-04

2026-07-05

2026-07-06

2026-07-08

2026-07-09

2026-07-12

activity_day	events	successful_events	active_accounts
2026-07-01	2	2	1
2026-07-02	4	4	2
2026-07-03	3	2	2
2026-07-04	4	4	1
2026-07-05	3	3	2
2026-07-06	2	2	1
2026-07-08	1	1	1
2026-07-09	1	1	1
2026-07-12	1	1	1

クエリの読み方

UTC 日は、クライアントが指定した日付ラベルではなく、イベントのタイムスタンプから導出されます。
イベントのボリュームと個別のアクティブなアカウントはさまざまな質問に答えるため、両方とも表示されたままになります。
ステータス条件により、失敗した統合試行が完了したマイルストーンとしてカウントされなくなります。

SQL が下せない決定

1再試行と繰り返されたマイルストーンを表示したままにするかどうかを決定します。
2これを採用として扱う前に、内部アカウント、テストアカウント、またはボットアカウントを除外してください。
3最近の日を比較する場合は、完全な時間バケットを使用します。

このレッスンから続ける

SQL 時間バケット化条件付き集計

ラボから独自のイベント契約に移行する

分析粒度と結合ロジックを維持し、合成テーブルを独自の安定したイベント名とプライバシーで承認された識別子に置き換えます。ダッシュボードまたはアラートにクエリをプロモートする前に、しきい値と商用定義をそれらを所有するチームと検証します。

テスト方法イベントスキーマガイドイベントスキーマの参照ダッシュボードの例独自のイベントを使用する

データセットの使用と来歴

Telemetry は、学習、テスト、内部評価、例のためにこの決定論的な合成データセットを作成しました。これらの目的のために、行、スキーマ、レッスン SQL をコピーして適合させることができます。帰属は歓迎されますが、必須ではありません。データセットには顧客記録は含まれておらず、パフォーマンスやビジネス結果の保証なしで提供されます。

JSON パッケージ DuckDB シード SQL accounts.csv product_events.csv api_requests.csv llm_requests.csv job_runs.csv billing_events.csv ユーザー.csv releases.csv incidents.csv service_events.csv database_operations.csv database_pool_samples.csv database_lock_events.csv replication_samples.csv migration_runs.csv

接続された 1 つの SaaS テレメトリ データベース全体で SQL を学習する

15 のテーブル、明示的なビジネス結合キー

参加前に減らす

合成による構造

通訳もレッスンの一部です

DuckDB のプロトタイプ、DataFusion でテストされた構文を同梱

日々の製品活動を要約する

毎日の成功した製品マイルストーン

クエリの読み方

SQL が下せない決定

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ラボから独自のイベント契約に移行する

データセットの使用と来歴

接続された 1 つの SaaS テレメトリデータベース全体で SQL を学習する