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This dashboard is made up of two pages.
It is possible to You can navigate between them with these tabs.
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Summary Report:
Esta vista muestra kpis, que permiten extraer conclusiones sobre que consultas realizadas son más lentas, total de consultas agrupadas en el tiempo. Comparativas sobre la medía de tiempo empleado en la consulta en función del origen, o el total de consultas y de errores a partir de estos o de los usuarios, además se permite el filtrado de los datos por lo que se puede focalizar la información por ejemplo para determinados tipos de consulta, usuarios, entidades,…
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Detail:
En esta vista se tiene acceso a la información de todas las consultas que se realizan en plataforma, si se han ejecutado correctamente o si han dado error, el tipo de consulta si es SQL, MONGO el componente desde el que se ha lanzado Controlpanel, Dashboard Engine,… los ms que ha tardado en ejecutarse la entidad principal que se ha consultado, etc.
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Composición página Summary Report
A continuación fragmentaremos en los distintos componentes la vista Summary Report:
Formulario de filtrado:
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Comparativa de las medias del consumo de las consultas en función del origen de estas.
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Gráfica que muestra el acumulado de consultas por origen, permite hacer zoom con el ratón, visualizarlo como barras o lineas y descargarlo como imagen .
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Total de errores por usuario, muestra el acumulado de consultas que han dado error por usuario permitiendo compararlos visualmente como aquí por ejemplo donde se ve claramente que hay un usuario con muchas más consultas erróneas que el resto.
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Muestra una gráfica ordenada de mayor a menor número total de consultas por usuario, como en la gráfica de barras anterior se permite hacer zoom con el ratón, visualizarlo como barras o lineas y descargarlo como imagen .
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En este caso la comparativa se realiza en función del origen de la consulta mostrándose el total de consultas erróneas y el porcentaje por origen
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Esta gráfica permite visualizar el total de consultas por fecha para el último día, últimos 30 días, 60 días o tres meses.
Esta tabla muestra la información relativa a las 10 consultas que han tardado más en realizarse, pudiendose expandir para mostrar todos los detalles de la consulta, como la propia consulta el tipo de consulta, …
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Estos kpis muestran el total de consultas y el total de consultas erróneas con el porcentaje que representan
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Composición página Detail
A continuación fragmentaremos en los distintos componentes la vista
Formulario de filtrado
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En él podemos ver que uno de los selectores o filtros permite seleccionar intervalos de fechas, para simplificar la busqueda, pudiendo ver los registros de la última hora, las últimas 12 horas,…
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Este componente permite filtrar la búsqueda en un rango de tiempo empleado en la ejecución de las consultas, el 100% estaría por encima de la consulta más costosa.
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Tabla paginada en servidor con la información de las consultas, puede ordenarse por los distintos campos, se muestra en verde o rojo dependiendo del estado y del tiempo consumido por la consulta, la información puede estar filtrada por el formulario anterior con lo que es mucho más facil encontrar las consultas para detectar posibles erroresThis view shows KPIs, which allow drawing conclusions about which queries are slower, total queries grouped over time, comparisons on the average time spent in the query depending on the origin, or the total number of queries and errors from these or from the users. Besides, data filtering is allowed so that the information can be focused, for example for certain types of query, users, entities, …
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Detail
In this view you have access to the information on all the queries that are made on the platform: whether they have been executed correctly or if they have given an error, the type of query be it is SQL or MONGO, the component from which it has been launched, be it Control Panel or Dashboard, etc., the miliseconds that the main entity that has been queried has taken to execute, etc.
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Summary Report page composition
We will next fragment the Summary Report view into the different components:
Filter form:
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Comparison of the average consumption of queries based on their origin.
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Graph that shows the accumulated number of queries by origin, and it allows you to zoom in with the mouse, view it as bars or lines, and download it as an image.
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Total number of errors per user, it shows the accumulated number of queries that have given errors per user, allowing to compared them visually, as in here, for example, where you can clearly see that there is a user with many more erroneous queries than the rest.
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It shows a graph ordered from highest to lowest total number of queries per user. As in the previous bar graph, you can zoom in with the mouse, view it as bars or lines, and download it as an image.
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In this case, the comparison is made based on the origin of the query, showing the total number of erroneous queries and the percentage by origin.
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This graph allows you to view the total number of queries by date, for the last day, last 30 days, 60 days or three months.
This table shows the information related to the ten queries that have taken the longest to perform, and can be expanded to show all the details of the query, such as the query itself, the type of query,...
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These KPIs show the total number of queries and the total number of erroneous queries, with the percentage they represent.
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Detail page composition
We will next fragment the view into the different components.
Filter form:
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In it we can see that one of the selectors or filters allows you to select date ranges, to simplify the search, being able to see the records of the last hour, the last 12 hours, ...
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This component allows you to filter the search, in a range of time spent in the execution of the queries. 100% would be above the most expensive query.
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Table paginated on the server with the information of the queries. It can be ordered by the different fields. It is shown in green or red depending on the status and the time consumed by the query. The information can be filtered by the previous form, making it much more easy to find the queries to detect possible errors.
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