活動合約
查詢期望的欄位
| 欄位 | 型別 | 為什麼存在 |
|---|---|---|
| timestamp_utc | Timestamp | 失敗時間。 |
| error_fingerprint | Utf8 | 穩定的標準化誤差組。 |
| team_id | Utf8 | 安全受影響的帳戶識別符號。 |
| status_code | Int64 | HTTP 狀態程式碼。 |
DataFusion SQL
複製查詢
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;此只讀查詢是針對空型別資料表計劃和執行的 阿帕奇 DataFusion 45.2.0。確定性樣本輸出是綜合的並單獨審查;根據您自己的資料驗證欄位型別、閾值和業務定義。 閱讀測試方法。
查詢結果
受錯誤指紋影響的團隊
稅務服務超時的重複次數比 OAuth 錯誤少,但影響範圍更廣。
checkout.tax_service_timeout
73
sync.oauth_token_expired
18
report.pdf_render_failed
16
| error_fingerprint | occurrences | affected_teams |
|---|---|---|
| checkout.tax_service_timeout | 184 | 73 |
| sync.oauth_token_expired | 920 | 18 |
| report.pdf_render_failed | 44 | 16 |
綜合範例輸出。在將其用於操作決策之前,針對您自己的事件架構和閾值執行查詢。
SQL 是如何工作的
- 1穩定的指紋應該刪除請求 ID 和其他易失性訊息片段。
- 2COUNT DISTINCT team_id 衡量廣度,而出現次數衡量重複。
- 3按受影響的帳戶排序使第一個分類檢視更接近使用者影響。
需要決定的邊緣情況
- 每當識別符號發生變化時,對整個原始錯誤訊息進行雜湊處理就會建立一個新組。
- 匿名或未經身分驗證的請求需要不同的影響維度。
- 不要在分組欄位中包含原始堆疊追蹤或個人資料。
推薦儀表板
- 指紋條:affected_teams
- 資料表:發生次數和最新版本
- 趨勢:隨著時間的推移,最流行的指紋
讓查詢範例發揮作用
相關埋點和指南
繼續分析
在真實事件中執行它
建立資料表,調整欄位並儲存結果
免費開始,傳送結構化事件,並將查詢結果用作圖表、共享儀表板小工具或警示輸入。