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Telemetry
API 可靠性 SQL查詢範例

按客戶影響對錯誤指紋進行排名

按發生次數和受影響的帳戶對標準化應用程式錯誤進行排名,而不是讓一個重試迴圈主導事件檢視。

入門api_requests已審查 2026-07-27測試用 阿帕奇 DataFusion 45.2.0

審閱者 Telemetry產品團隊 . SQL 相容性、事件契約、合成輸出和操作注意事項. 審查標準和所有權

問題已回答

哪些錯誤組影響最多的客戶帳戶?

錯誤指紋對等效的故障進行分組。對事件和不同帳戶進行計數可以將嘈雜的重複與廣泛的客戶影響區分開來。

活動合約

查詢期望的欄位

欄位型別為什麼存在
timestamp_utcTimestamp失敗時間。
error_fingerprintUtf8穩定的標準化誤差組。
team_idUtf8安全受影響的帳戶識別符號。
status_codeInt64HTTP 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。

error_fingerprintoccurrencesaffected_teams
checkout.tax_service_timeout18473
sync.oauth_token_expired92018
report.pdf_render_failed4416

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。

Affected teams by error fingerprint:來自 Rank Error Fingerprints by Customer Impact 範例結果的合成 affected_teams 值的靜態圖表
確定性範例輸出的可索引 SVG。下載它以獲取帶有歸屬的文章、操作手冊或設計評論。

重現範例

下載公共裝置

JSON 包包含型別化事件契約, illustrative 輸入行、確切的 SQL、預期輸出、審閱註釋和引擎版本。 CSV 包含顯示的結果。

SQL 是如何工作的

  1. 1穩定的指紋應該刪除請求 ID 和其他易失性訊息片段。
  2. 2COUNT DISTINCT team_id 衡量廣度,而出現次數衡量重複。
  3. 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

警示指導

針對影響多個帳戶的新指紋發出警示,而不是針對每個單獨的異常情況發出警示。

讀取警示設定

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。

獲取 API 金鑰