データ組織化
データ組織の層
Nexthinkのデータモデルは、名前空間を含むテーブルによる階層構造に従っています。 これらのテーブルは、フィールドに情報を保存します。
名前空間
名前空間は、特定の機能やカテゴリ(例:デバイス、キャンペーン、Remote Actions、セッション)に関連する情報をグループ化し、データの一貫性と明確さを保証します。
テーブル
名前空間にはテーブルが含まれ、これらはフィールドに保存されるオブジェクトやイベントとその特性のセットです。
フィールド
フィールドは、オブジェクトまたはイベントに付随する特性や指標です。 フィールドはテーブルに独立して保存されるか、テーブル内でテーマごとにグループ化されます。
フィールドは以下のようになります:
特性: 名前、サイズ、時間 などの特性を示します。
指標: 実行中のプロセスに関連する cpu_time、メモリ使用量、トラフィック などの数値。 イベントテーブルのフィールドのみが指標になれます。 システムが指標をどのように集計するかの情報については、収集して保存するデータのページを参照してください。
フィールドには以下の属性があります:
名前: NQLクエリで
snake_case
. 形式で表示される名前。ラベル: 名前の自然言語バージョン。
説明: 値とその計算方法についての詳細な説明。
データタイプ: フィールドに保存される値の属性。 これにより、フィールドが保存できるデータのタイプが決まります。 データタイプについての詳細は、NQLデータタイプのドキュメントを参照してください。
例
下記のデバイス名前空間の視覚的表現を参照してください。 これには、デバイスと呼ばれるオブジェクトをリストするテーブル devices が含まれています。 name, local_admins, firewalls などの一部のデバイス特性は、どのグルーピングにも属していません。 一緒に属する他の特性は、Collector, hardware, operating_system, public_ip, virtualization などのグルーピングでキャプチャされます。

階層はNQLクエリにも反映されています。 例えば、NQLを使用してデバイスをクエリし、各デバイスのCPUとオペレーティングシステム名のリストを取得できます。 これらのNQLクエリのルートでは、devices
はdevice.devices
_._のエイリアスです。名前空間は暗黙的です。 この構造は他のテーブルにも適用されます。 
|
devices during past 7d
| list device.name, device.operating_system.name, device.cpus
以下のクエリ結果では、テーブルの列はフィールドを表しています。
名前空間、テーブル、フィールドの全体的な概要については、ページを参照してください。
テーブルの関連付け
テーブルは関連付けられているため、あるテーブルのデータを別のテーブルと組み合わせて、IT環境と従業員のデジタルエクスペリエンスに関する有意義な情報と結論を得ることができます。 NQLデータモデルを使用すると、クエリを作成して、クエリが行われるテーブルと関連するテーブルの両方からフィールドを含めることができます。
テーブル関連付けガイドライン
イベントテーブルは、それに関連する1つまたは複数のインベントリオブジェクトと関連付けられています。 例:device_performance.events テーブルは devices テーブルに関連付けられています。
例外: remote_action 名前空間の execution_summary テーブルは、インベントリオブジェクトと関連付けられていません
構成オブジェクトは、同一名前空間のイベントと関連付けられています。 例:monitors 構成オブジェクトテーブルは、alerts イベントテーブルに関連付けられています。
execution, software_metering, web 名前空間のイベントテーブルは、applications 名前空間の関連テーブルと関連付けられています。 例:web.errors テーブルは application.applications に関連付けられ、web.page_views は application.pages に関連付けられています。
device 名前空間のインベントリオブジェクトテーブルは、devices テーブルと関連付けられています。 例:antiviruses, cpus または disks は devices と関連付けられています。
コンテキスト
イベントのコンテキストには、イベントが発生した時点での関連オブジェクトのいくつかのプロパティが含まれています。
例として、州ごとの平均ブート時間を分解して、場所に基づく遅延を確認します。
| device_performance.boots| summarize average_boot_duration_per_state = duration.avg()by context.location.country, context.location.state
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