メトリクスと集計

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
`count`	`COUNT(*)` または `COUNT(column)`	行数または異なる値の数
`sum`	`SUM(column)`	数値の合計
`avg`	`AVG(column)`	数値の平均
`min`	`MIN(column)`	最小値
`max`	`MAX(column)`	最大値
`uniq`	`COUNT(DISTINCT column)`	ユニーク値の個数

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。

`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)

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" } }
        }
      ]
    }
  }
}

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 } }
    }
  }
}

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。

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。

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" }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

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。

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。

判断ガイド

ローソク足チャートが必要

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。

トークンごとの買い／売り件数が必要

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。

トークン保有者ランキングが必要

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。

DEX 別のカスタムボリューム内訳が必要

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。

ウォレットのトークン別 PnL が必要

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。

はじめに

GraphQL IDE

スキーマとデータモデル

クエリ例

課金とクレジット

メトリクスと集計

メトリクスとは

Record 型上のメトリクスフィールド

`of` パラメータ

例: DEX 別の買いボリューム合計

count — 行のカウント

uniq — ユニーク数

selectWhere — HAVING 相当のフィルター

実践例: 上位トレーダー

複数メトリクスの併用

メトリクスと事前集計 Cube の使い分け

判断ガイド

次のステップ

Data Cubes

クエリ例

​メトリクスとは

​Record 型上のメトリクスフィールド

​of パラメータ

​例: DEX 別の買いボリューム合計

​count — 行のカウント

​uniq — ユニーク数

​selectWhere — HAVING 相当のフィルター

​実践例: 上位トレーダー

​複数メトリクスの併用

​メトリクスと事前集計 Cube の使い分け

​判断ガイド

​次のステップ

Data Cubes

クエリ例

メトリクスとは

Record 型上のメトリクスフィールド

`of` パラメータ

例: DEX 別の買いボリューム合計

count — 行のカウント

uniq — ユニーク数

selectWhere — HAVING 相当のフィルター

実践例: 上位トレーダー

複数メトリクスの併用

メトリクスと事前集計 Cube の使い分け

判断ガイド

次のステップ