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Telemetry
API 可靠性 SQL查询示例

按客户影响对错误指纹进行排名

按发生次数和受影响的帐户对标准化应用程序错误进行排名,而不是让一个重试循环主导事件视图。

入门api_requests已审核 2026-07-27测试用 阿帕奇 DataFusion 45.2.0

审阅者 Telemetry产品团队 . SQL 兼容性、事件契约、合成输出和操作注意事项. 审查标准和所有权

问题已回答

哪些错误组影响最多的客户帐户?

错误指纹对等效的故障进行分组。对事件和不同帐户进行计数可以将嘈杂的重复与广泛的客户影响区分开来。

活动合约

查询期望的字段

字段类型为什么存在
timestamp_utcTimestamp失败时间。
error_fingerprintUtf8稳定的标准化误差组。
team_idUtf8安全受影响的帐户标识符。
status_codeInt64HTTP 状态代码。
DataFusion SQL

复制查询

sql
SELECT
  error_fingerprint,
  COUNT(*) AS occurrences,
  COUNT(DISTINCT team_id) AS affected_teams
FROM api_requests
WHERE timestamp_utc >= now() - INTERVAL '24 hours'
  AND status_code >= 500
  AND error_fingerprint IS NOT NULL
GROUP BY error_fingerprint
ORDER BY affected_teams DESC, occurrences DESC
LIMIT 20;

此只读查询是针对空类型表计划和执行的 阿帕奇 DataFusion 45.2.0。确定性样本输出是综合的并单独审查;根据您自己的数据验证字段类型、阈值和业务定义。 阅读测试方法。

查询结果

受错误指纹影响的团队

税务服务超时的重复次数比 OAuth 错误少,但影响范围更广。

error_fingerprintoccurrencesaffected_teams
checkout.tax_service_timeout18473
sync.oauth_token_expired92018
report.pdf_render_failed4416

综合示例输出。在将其用于操作决策之前,针对您自己的事件架构和阈值运行查询。

Affected teams by error fingerprint:来自 Rank Error Fingerprints by Customer Impact 示例结果的合成 affected_teams 值的静态图表
确定性示例输出的可索引 SVG。下载它以获取带有归属的文章、操作手册或设计评论。

重现示例

下载公共装置

JSON 包包含类型化事件契约, illustrative 输入行、确切的 SQL、预期输出、审阅注释和引擎版本。 CSV 包含显示的结果。

SQL 是如何工作的

  1. 1稳定的指纹应该删除请求 ID 和其他易失性消息片段。
  2. 2COUNT DISTINCT team_id 衡量广度,而出现次数衡量重复。
  3. 3按受影响的帐户排序使第一个分类视图更接近用户影响。

需要决定的边缘情况

  • 每当标识符发生变化时,对整个原始错误消息进行哈希处理就会创建一个新组。
  • 匿名或未经身份验证的请求需要不同的影响维度。
  • 不要在分组字段中包含原始堆栈跟踪或个人数据。

推荐仪表板

  • 指纹条:affected_teams
  • 表:发生次数和最新版本
  • 趋势:随着时间的推移,最流行的指纹

警报指导

针对影响多个帐户的新指纹发出警报,而不是针对每个单独的异常情况发出警报。

读取警报设置

让查询示例发挥作用

相关埋点和指南

继续分析

在真实事件中运行它

创建表,调整字段并保存结果

免费开始,发送结构化事件,并将查询结果用作图表、共享仪表板小部件或警报输入。

获取 API 密钥