accounts6 行一個綜合 SaaS 帳戶,具有客戶影響分析所需的維度和經常性收入。
每個帳戶一行。
account_id檢視 5 欄位
- account_id Utf8
- 穩定的合成帳戶識別符號。
- plan Utf8
- 商業計劃位於樣本視窗末尾。
- region Utf8
- 粗略託管或客戶區域。
- signup_at Timestamp
- 當帳戶進入樣本佇列時。
- monthly_revenue_usd Float64
- 綜合標準化每月經常性收入。
追蹤帳戶從註冊到啟用、模型使用、後台工作、計費、API 故障和資料庫操作的整個過程。每節課都在本地針對相同的合成資料表執行,因此連線、版本比較和業務定義保持可見。
審閱者 Telemetry產品團隊 上 . 綜合資料契約、連線粒度、只讀 SQL、預期結果和解釋邊界. 審查標準和所有權
15
連線資料表
10953
確定性合成行
18
SQL 指導課程
資料集合約
合成的 account_id 將商業環境與產品、可靠性、人工智慧、工作和計費結果聯絡起來。更具體的識別符號連線部署和宣告的事件,同時保留每個工作流程中的粒度。不包含客戶記錄、提示、有效負載或憑據。
上下文維度
accountsusersreleasesincidents資料庫可靠性事實
database_operationsdatabase_pool_samplesdatabase_lock_eventsreplication_samplesmigration_runsaccount_id · release · service · incident_id事件事實
product_eventsapi_requestsllm_requestsjob_runsbilling_eventsservice_events僅在將每個事實資料表縮減至問題所需的粒度後才加入。例如,在新增每月收入之前按帳戶和事件彙總服務事件。
accounts6 行一個綜合 SaaS 帳戶,具有客戶影響分析所需的維度和經常性收入。
每個帳戶一行。
account_idproduct_events21 行用於啟用、採用和旅程分析的持久帳戶和使用者里程碑。
完成了一項產品里程碑。
account_iduser_idsession_idapi_requests10 行已完成 API 請求事件,具有穩定的路由、發布、延遲和客戶上下文。
一個已完成的 API 請求。
account_idrequest_idllm_requests11 行標準化提供商的使用、估計成本、重試和審查的產品結果欄位。
一個已完成的模型請求,包括提供程式作為單獨的行重試。
account_idrequest_idjob_runs7 行嘗試級後台作業結果以及佇列和執行時間。
邏輯後台作業的一次嘗試。
account_idjob_idbilling_events5 行將產品行為和可靠性與商業環境聯絡起來的綜合訂閱結果。
一項已完成的計費生命週期事件。
account_idevent_idusers24 行無需個人資料即可進行角色、生命週期和採用分析的綜合使用者。
每個合成使用者一行。
user_idaccount_idreleases12 行用於比較發布前後的服務行為的部署維度。
每個服務版本一行。
releaseserviceincidents2 行宣佈的事件視窗用於衡量受影響的帳戶、錯誤量和恢復。
每個已宣告的事件佔一行。
incident_idserviceservice_events10800 行用於現實趨勢、百分位數、發布和事件分析的 30 天服務事件事實資料表。
一項已完成的請求或後台作業。
account_idreleaseserviceincident_iddatabase_operations16 行透過查詢指紋、版本、延遲和 SQLSTATE 結果標準化資料庫操作。
1.完成資料庫操作。
account_idservicereleasedatabase_pool_samples12 行時間點連線池壓力、等待時間和獲取超時。
一個連線池範例。
servicedatabase_namereleasedatabase_lock_events6 行解決了阻塞和阻塞操作系列的鎖等待和死鎖問題。
觀察到的一種資料庫鎖等待。
servicedatabase_namereleasereplication_samples12 行運算元據庫、CDC 和搜尋的副本和下游消費者滯後。
一份複製消費者樣本。
consumer_namereleasemigration_runs9 行應用程式資料庫遷移執行,包括失敗和回滾。
一次遷移執行。
servicedatabase_namerelease在新增帳戶和收入上下文之前,摺疊業務粒度的請求、嘗試或里程碑。
該資料集是確定性的、版本化的,並且對於趨勢和百分位數來說足夠大。它展示的是邏輯而不是客戶基準。
每個查詢都會列出結果無法支援的分母、業務決策和宣告。
SQL 方言相容性
瀏覽器實驗室使用 DuckDB,因此資料永遠不會離開頁面。 Telemetry 生產查詢使用 Apache DataFusion。這些課程有意保留在他們共享的 SQL 介面中;當功能不同時,請在儲存儀表板或警示之前使用下面的製作表格。
| 使用案例 | 瀏覽器實驗室 | Telemetry / DataFusion | 指導 |
|---|---|---|---|
| 時間桶 | date_trunc('日', timestamp_utc) | date_trunc('日', timestamp_utc) | 共享語法;將儲存桶保留為 UTC。 |
| 條件計數 | SUM(CASE WHEN ... THEN 1 ELSE 0 END) | SUM(CASE WHEN ... THEN 1 ELSE 0 END) | 共享語法和顯式分母。 |
| 大約p95 | approx_quantile(latency_ms,0.95) | approx_percentile_cont(latency_ms,0.95) | 不同引擎的函式名稱有所不同。 |
| 安全劃分 | 值 / NULLIF(總計, 0) | 值 / NULLIF(總計, 0) | 共享語法;當整數除法很重要時進行強制轉換。 |
使用者每天完成哪些里程碑?
從一個事件資料表開始,將持久產品里程碑分組到 UTC 天,並將成功的數量與所有嘗試分開。
Published expected result
| 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 |
保留分析粒度和連線邏輯,然後用您自己的穩定事件名稱和隱私批准的識別符號替換合成資料表。在將查詢提升到儀表板或警示之前,與擁有閾值和商業定義的團隊一起驗證它們。
Telemetry 建立了這個確定性合成資料集,用於學習、測試、內部評估和範例。您可以出於這些目的複製和調整行、架構和課程 SQL。感謝歸屬,但不是必需的。該資料集不包含客戶記錄,並且不提供效能或業務成果保證。