検索構文

検索クエリ

すべての検索パラメーターは、ページの URL に含まれているので、ビューを共有するのに便利です。

検索構文

クエリは条件と演算子で構成されます。

条件には 2 種類あります。

Span 属性: アプリケーション内で自動または手動のインスツルメントによって収集されたスパンの内容を指します。
Span タグ: スパンに関連するコンテキスト情報を拡張するためのタグです。例えば、サービスが稼働しているインフラストラクチャーを示すホストやコンテナタグなどが含まれます。

複合クエリで複数の条件を組み合わせるには、以下のブール演算子のいずれかを使用します。

演算子	説明	例
`AND`	積: 両方の条件を含むイベントが選択されます (何も追加しなければ、AND がデフォルトで採用されます)。	authentication AND failure
`OR`	和: いずれかの条件を含むイベントが選択されます。	authentication OR password
`-`	排他: 後続の条件はイベントに含まれません。	authentication AND -password

Attribute 検索

スパン属性を検索するには、属性キーの先頭に @ を追加する必要があります。

例えば、以下の属性を持つスパンにアクセスしたい場合は、次のクエリを使用します:

@git.commit.sha:12345

  "git": {
    "commit": {
      "sha": "12345"
    },
    "repository": {
      "id": "github.com/datadog/datadog"
    }
  }

スパン属性はトレースサイドパネルの Overview タブに表示されます。

注: 予約属性 (env, operation_name, resource_name, service, status, span_id, timestamp, trace_id, type, link) については、属性キーの先頭に @ を付ける必要はありません。

タグ検索

スパンは、それらを生成するホストやインテグレーションからタグを継承します。

例:

Query	一致
`(hostname:web-server OR env:prod)`	インフラストラクチャータグ `hostname:web-server` または予約済み属性 `env:prod` が付与されたすべてのトレース
`(availability-zone:us-east OR container_name:api-frontend)`	これらのインフラストラクチャータグのいずれかが付与されたすべてのトレース
`(service:api AND -kube_deployment:canary)`	`api` サービスで、`canary` デプロイメントにデプロイされていないすべてのトレース

スパンタグはトレースサイドパネルの Infrastructure タブに表示されます。

標準外のタグ形式

もしタグがタグ運用ベストプラクティスに従っていない場合、key:value 形式は使用せず、以下のような検索クエリを利用してください:

tags:<MY_TAG>

例として、次のタグはベストプラクティスに従っていません: auto-discovery.cluster-autoscaler.k8s.io/daffy

このタグを検索するには、次のクエリを使用します: tags:"auto-discovery.cluster-autoscaler.k8s.io/daffy"

ワイルドカード

複数文字のワイルドカード検索を実行するには、* 記号を次のように使用します。

service:web* は、web で始まるサービスを持つすべてのトレースに一致します
@url:data* は、data で始まる url を持つすべてのトレースに一致します。

数値

<、>、<=、または >= を使用して、数値属性の検索を実行します。たとえば、100ms を超える応答時間を持つすべてのトレースを取得するには、次のようにします。

@http.response_time:>100

特定の範囲内にある数値属性を検索することもできます。たとえば、4xx エラーをすべて取得するには、次のようにします。

@http.status_code:[400 TO 499]

オートコンプリート

複雑なクエリを入力するのは面倒です。検索バーのオートコンプリート機能を使用すると、既存の値を使用してクエリを完成させることができます。

特殊文字のエスケープ

?、>、<、:、=、"、~、/、および \ は特殊属性と見なされ、\ を使用してエスケープする必要があります。たとえば、url に user=JaneDoe を含むトレースを検索するには、次の検索を入力する必要があります。

@url:*user\=JaneDoe*

同じロジックはトレース属性内のスペースにも適用する必要があります。トレース属性にスペースを含めることはお勧めしませんが、含まれている場合は、スペースをエスケープする必要があります。属性の名前が user.first name の場合、スペースをエスケープしてこの属性で検索を実行します。

@user.first\ name:myvalue

検索の保存

同じビューを毎日作成するのは時間の無駄です。保存された検索には、検索クエリ、列、期間が含まれます。検索名やクエリにかかわらず、オートコンプリートの一致により、これは検索バーで利用できます。

保存された検索を削除するには、Trace search ドロップダウンメニューの下にあるごみ箱のアイコンをクリックします。

サービスおよびエンティティの検索

タイムレンジ

タイムレンジを使用すると、特定の期間内のトレースを表示できます。タイムレンジをすばやく変更するには、プリセットされたレンジをドロップダウンメニューから選択します（または、カスタムタイムフレームを入力します):

Span テーブル

Span テーブルは、選択されたコンテキスト (検索バーフィルタおよび時間範囲で定義) に一致するスパンの一覧を表示します。

完全なトレースの表示

任意のスパンをクリックすると、関連するトレースの詳細を確認できます。

列

リストに他のスパンタグや属性を列として追加するには、Options ボタンをクリックして、追加したい任意のディメンションを選択します。

Trace Groups

Group the query by any span tag or attribute to observe request counts, error rates and latency distributions in the list view. You can select up to four dimensions in the Group by clause.

Advanced ‘Group By’ queries

After selecting a dimension to group by, you can specify where to get the dimension’s values from using the from dropdown:

Span: Group by the dimension of the queried span (default). For example, a.
Parent of span: Group by the specified dimension from the parent span of spans matching the query. For example, to visualize how an API endpoint performs based on the service calling it, group by service from parent(a).
Root span: Group by the specified dimension from the root span of the trace. For example, to analyze backend request patterns based on the frontend pages requests originate from, group by @view.name from root.

View trace groups in the group list

Trace groups are displayed as unique values of the selected dimension. Each group is shown with three key metrics:

REQUESTS: Count of spans within the group.
ERRORS: Error rate and count of errors.
P95 Latency: p95 latency of spans.

To view these metrics aggregated over the parent or root span instead of the queried span, select parent(a) or root in the Show metrics from statement.

Additionally, the Latency Breakdown surfaces how time is spent between different services within requests from each group, allowing you to visually spot latency bottlenecks for given groups.

For deeper analysis, click any group to examine the individual span events that make up the aggregated metrics.

ファセット

ファセットは、1 つの属性またはタグの個別値をすべて表示すると共に、示されたトレースの量などのいくつかの基本分析も提供します。また、データを絞り込むためのスイッチにもなります。

ファセットを使用すると、特定の属性に基づいてデータセットを絞り込んだり、データセットの切り口を変えることができます。ファセットには、ユーザーやサービスなどがあります。

メジャー

メジャー (Measures) は定量的な値に対応する特定のファセットです。

次が必要な場合は、メジャーを使用します。

複数のトレースから値を集計する。たとえば、Cassandra の行数にメジャーを作成し、リクエストされたファイルサイズの合計ごとに最上位の参照元または P95 を表示します。
ショッピングカートの値が $1000 を超えるサービスの最もレイテンシーの高いものを数値的に計算します。
連続する値をフィルタリングします。たとえば、ビデオストリームの各ペイロードチャンクのサイズ（バイト単位）。

タイプ

メジャーには、同等の機能のために、（長）整数またはダブル値が付属しています。

単位

メジャーは、クエリ時間と表示時間の桁数を処理するための単位（秒単位の時間またはバイト単位のサイズ）をサポートします。単位は、フィールドではなく、メジャー自体のプロパティです。たとえば、ナノ秒単位の duration メジャーを考えてみます。duration:1000 が 1000 ミリ秒を表す service:A からのスパンタグと、duration:500 が 500 マイクロ秒を表す service:B からの他のスパンタグがあるとします。算術演算プロセッサーで流入するすべてのスパンタグの期間をナノ秒にスケーリングします。service:A のスパンタグには *1000000 乗数を使用し、service:B のスパンタグには *1000 乗数を使用します。 duration:>20ms（検索構文を参照）を使用して、両方のサービスから一度に一貫してスパンタグにクエリを実行し、最大 1 分の集計結果を確認します。

ファセットの作成

属性をファセットとして使用したり、検索で使用したりするには、属性をクリックしてファセットとして追加します。

新しいファセットを作成すると、フィルタリングや基本分析のために、そのファセットがファセットパネルで利用可能になります。

ファセットパネル

ファセットを使用し、トレースをフィルタリングします。検索バーと URL には、選択内容が自動的に反映されます。

視覚化

分析セレクターを使用して、Analytics の可視化タイプを選択します。

Timeseries
トップリスト
テーブル

Timeseries

選択したタイムフレーム内での Duration メトリクス（またはファセットのユニーク値数）の動きを可視化し、使用可能なファセットで分割します (オプション) 。

次の時系列 Analytics は、各サービスにおける pc99 の 5 分おきの継続時間の動きを示しています。

Toplist

継続時間（またはファセットのユニーク値数）に基づいて、ファセットの上位の値を可視化します。

以下の Analytics トップリストは、pc99 のサービスの継続時間を上から示しています。

表

選択したメジャー (リストで選択した最初のメジャー) に基づいてファセットから上位の値を可視化し、この上位のリストに現れる要素に対して他のメジャーの値を表示します。検索クエリを更新したり、いずれかのディメンションに対応するログを調査することができます。

複数のディメンションがある場合、上位の値は最初のディメンションに基づき決定されます。その後最初のディメンション内の上位値内の 2 番めのディメンション、次に 2 番目のディメンション内の上位値内の 3 番めのディメンションに基づき決定されます。
メジャーが複数ある場合、最初のメジャーに基づいて上位または下位リストが決定されます。
サブセット（上位または下位）のみが表示されるため、小計がグループ内の実際の合計値とは異なる場合があります。このディメンジョンに対する、値が null または空欄のイベントは、サブグループとして表示されません。

注: 単一のメジャーと単一のディメンジョンで使用されるテーブルの可視化は、表示が異なりますが、上位リストと同じです。

次のテーブルログ分析は、スループットに基づいて、過去 15 分間の上位ステータスコードの動きをユニーククライアント IP の数と共に示しています。