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Documentation Index

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メトリクスとは

メトリクスは Cube の Record 型上のフィールドとして利用できる集計関数です。GraphQL クエリ内で直接統計を計算でき、後処理が不要になります。ディメンションフィールドとメトリクスフィールドを同時に選ぶと、選んだディメンションでグループ化し、各グループのメトリクスを計算します。 サポートされるメトリクス:
メトリクスSQL に相当説明
countCOUNT(*) または COUNT(column)行数または異なる値の数
sumSUM(column)数値の合計
avgAVG(column)数値の平均
minMIN(column)最小値
maxMAX(column)最大値
uniqCOUNT(DISTINCT column)ユニーク値の個数

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Record 型上のメトリクスフィールド

メトリクスは各 Cube の Record 型のトップレベルフィールドとして現れます。すべての Cube がすべてのメトリクスをサポートするわけではなく、Cube 定義によります。 
type DEXTradesRecord {
  # Dimension fields...
  Block { ... }
  Trade { ... }

  # Metric fields
  count: Int
  sum(of: DEXTradesSumOf!): Float
}
メトリクスを使うには、フィールド選択に含めるだけです: 
query {
  Solana {
    DEXTrades(
      tokenAddress: "EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGkZwyTDt1v"
      where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
    ) {
      count
      Trade { Dex { ProtocolName } }
    }
  }
}
このクエリは DEX 取引をプロトコル名でグループ化し、各グループの件数を返します。

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of パラメータ

sum、avg、min、max、uniq には、どのディメンションを集計するかを指定する of パラメータが必要です。of の値は Cube ごとに生成される列挙で、ディメンションパスの命名規則に従います。 
sum(of: Trade_Buy_Amount)
avg(of: Trade_Buy_PriceInUSD)
min(of: Block_Time)
max(of: Trade_Sell_Amount)
uniq(of: Trade_Buy_Account_Owner)

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例: DEX 別の買いボリューム合計

query {
  Solana {
    DEXTrades(
      tokenAddress: "EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGkZwyTDt1v"
      where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
    ) {
      count
      sum(of: Trade_Buy_Amount)
      Trade { Dex { ProtocolName } }
    }
  }
}
レスポンス: 
{
  "data": {
    "Solana": {
      "DEXTrades": [
        {
          "count": 1842,
          "sum": 2847291.45,
          "Trade": { "Dex": { "ProtocolName": "Raydium" } }
        },
        {
          "count": 923,
          "sum": 1293847.12,
          "Trade": { "Dex": { "ProtocolName": "Orca" } }
        }
      ]
    }
  }
}

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count — 行のカウント

of なしの count は、各グループの行の総数を数えます（COUNT(*) に相当）: 
query {
  Solana {
    DEXTrades(
      where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
    ) {
      count
    }
  }
}
ディメンションフィールドと併用すると、グループごとの件数を返します: 
query {
  Solana {
    DEXTrades(
      where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
    ) {
      count
      Trade { Dex { ProtocolName } }
    }
  }
}

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uniq — ユニーク数

uniq は SQL の COUNT(DISTINCT column) に対応します。ディメンションのユニーク値の個数を数えるときに使います: 
query {
  Solana {
    DEXTrades(
      tokenAddress: "EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGkZwyTDt1v"
      where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
    ) {
      uniq(of: Trade_Buy_Account_Owner)
    }
  }
}
これは、本日 Solana で USDC を取引したユニークな買い手ウォレット数を返します。

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selectWhere — HAVING 相当のフィルター

selectWhere は、SQL の HAVING に似て、集計結果に対するフィルターをかけます。グループ化と集計の後に適用され、メトリクスの値に基づいてグループを絞り込めます。 
query {
  Solana {
    DEXTrades(
      where: { Block: { Time: { after: "2026-04-01T00:00:00Z" } } }
    ) {
      count(selectWhere: { gt: "100" })
      Trade { Dex { ProtocolName } }
    }
  }
}
これは取引が100 件超だった DEX プロトコルのみを返し、それ未満のプロトコルは結果から除きます。
selectWhere の値は文字列で渡す必要があります（例: "100" であり 100 ではない）。内部では数値として解釈されます。
selectWhere で使える比較演算子:
演算子説明
gtより大きい
ge以上
ltより小さい
le以下
eq等しい
既知の制限: selectWhere を使う場合、orderBy は暗黙の GROUP BY に含まれるディメンション（選択しているフィールド）または集計結果を参照する必要があります。GROUP BY に含まれないフィールド（例: Block_Time）で並べ替えるとデータベースエラーになります。

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実践例: 上位トレーダー

本日のトークンについて、取引回数が多い上位 10 ウォレットを、買いボリューム合計とユニーク取引数とともに取得: 
query TopTraders {
  Solana {
    DEXTrades(
      tokenAddress: "DezXAZ8z7PnrnRJjz3wXBoRgixCa6xjnB7YaB1pPB263"
      where: {
        Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } }
      }
      orderBy: {descending: Block_Time}
      limit: { count: 10 }
    ) {
      count
      sum(of: Trade_Buy_Amount)
      Trade {
        Buy {
          Account { Owner }
        }
      }
    }
  }
}
レスポンス: 
{
  "data": {
    "Solana": {
      "DEXTrades": [
        {
          "count": 47,
          "sum": 892341023.5,
          "Trade": {
            "Buy": {
              "Account": { "Owner": "7xKXtg2CW87d97TXJSDpbD5jBkheTqA83TZRuJosgAsU" }
            }
          }
        },
        {
          "count": 31,
          "sum": 451203847.2,
          "Trade": {
            "Buy": {
              "Account": { "Owner": "3kMq5RezM9XBbBGRNxP9vXkJHAfG8S7gn5WfBsHFQr7T" }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

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複数メトリクスの併用

1 つのクエリで複数のメトリクスフィールドを選べます: 
query {
  Solana {
    DEXTrades(
      tokenAddress: "So11111111111111111111111111111111111111112"
      where: {
        Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } }
      }
    ) {
      count
      sum(of: Trade_Buy_Amount)
      min(of: Trade_Buy_PriceInUSD)
      max(of: Trade_Buy_PriceInUSD)
      uniq(of: Trade_Buy_Account_Owner)
      Trade { Dex { ProtocolName } }
    }
  }
}
DEX ごとに、取引数、合計ボリューム、価格レンジ、ユニークトレーダー数を 1 クエリで取得できます。

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メトリクスと事前集計 Cube の使い分け

よくある質問: DWD Cube でメトリクスを使うべきか、DWM/DWS Cube を直接問い合わせるべきか？
アプローチ使う場面性能
DWD 上のメトリクス（例: DEXTrades.count）カスタム集計、アドホックなグループ化、柔軟な時間窓遅め — クエリ時に生イベントを集計
DWM Cube（例: Pairs, Tokens）標準的な時系列分析、OHLC チャート、時系列ボリューム速い — 事前計算された分単位ロールアップを読む
DWS Cube（例: TokenHolders, WalletTokenPnL）現在のスナップショット、累計、リーダーボード最速 — 事前集計サマリーを読む
経験則: ユースケースを DWM/DWS がカバーするならそちらを使う — 事前集計でかなり高速です。事前構築 Cube がサポートしないカスタムグループ化や集計ロジックが必要なときだけ、メトリクス付き DWD にフォールバックします。

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判断ガイド

Pairs（DWM）を使います。分ごとの open/high/low/close/volume が既に計算済みです。DEXTrades を自前で集計する必要はありません。
Tokens（DWM）を使います。分ごとの取引数、ボリューム、ユニークトレーダーが事前集計されています。
TokenHolders（DWS）を使います。保有者ごとの最新残高が事前計算されており、BalanceUpdates を集計するよりはるかに速いです。
Trade.Dex.ProtocolName でグループ化した DEXTrades に count + sum(of: Trade_Buy_Amount) を使います。これ用の事前構築 Cube はないため、DWD メトリクスが適切です。
WalletTokenPnL（DWS）を使います。ウォレット–トークンペアごとの買い／売りボリュームと取引数が事前計算されています。

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次のステップ

Data Cubes

25 の Cube とフィールド構造を確認します。

クエリ例

メトリクスと集計を使った実例クエリを見ます。