メインコンテンツへスキップ

​
メトリクスとは

メトリクスはCube Recordタイプのフィールドとして利用可能な集計関数です。後処理なしでGraphQLクエリ内で直接統計を計算できます。メトリクスフィールドをディメンションフィールドと一緒に選択すると、クエリは選択された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。 対応メトリクス：
メトリクスSQL同等説明
countCOUNT(*) or COUNT(column)行数またはユニーク値をカウント
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)ユニーク値のカウント

​
Recordタイプのメトリクスフィールド

メトリクスは各CubeのRecordタイプのトップレベルフィールドとして表示されます。すべてのCubeがすべてのメトリクスをサポートしているわけではありません — Cubeの定義に依存します。 
type DEXTradesRecord {
  # ディメンションフィールド...
  Block { ... }
  Trade { ... }

  # メトリクスフィールド
  count: Int
  sum(of: DEXTradesSumOf!): Float
}
メトリクスを使用するには、フィールド選択に含めるだけです： 
query {
  DEXTrades(
    network: sol
    tokenAddress: "EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGkZwyTDt1v"
    where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
  ) {
    count
    Trade { Dex { ProtocolName } }
  }
}
このクエリはDEXトレードをプロトコル名でグループ化し、各グループのカウントを返します。

​
ofパラメータ

sum、avg、min、max、uniqのようなメトリクスには、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値はCubeごとに生成されるenum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別の合計購入出来高

query {
  DEXTrades(
    network: sol
    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": {
    "DEXTrades": [
      {
        "count": 1842,
        "sum": 2847291.45,
        "Trade": { "Dex": { "ProtocolName": "Raydium" } }
      },
      {
        "count": 923,
        "sum": 1293847.12,
        "Trade": { "Dex": { "ProtocolName": "Orca" } }
      }
    ]
  }
}

​
count — 行数のカウント

ofパラメータなしのcountは、各グループの合計行数をカウントします（COUNT(*)に相当）： 
query {
  DEXTrades(
    network: sol
    where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
  ) {
    count
  }
}
ディメンションフィールドと一緒に使用すると、グループごとのカウントを返します： 
query {
  DEXTrades(
    network: sol
    where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
  ) {
    count
    Trade { Dex { ProtocolName } }
  }
}

​
uniq — ユニークカウント

uniqはSQLのCOUNT(DISTINCT column)にマッピングされます。ディメンションのユニーク値をカウントするために使用します： 
query {
  DEXTrades(
    network: sol
    tokenAddress: "EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGkZwyTDt1v"
    where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
  ) {
    uniq(of: Trade_Buy_Account_Owner)
  }
}
これは今日SolanaでUSDCを取引したユニークな買い手ウォレットの数を返します。

​
selectWhere — HAVINGスタイルのフィルタリング

selectWhereは集計結果に対してフィルタを適用できます。SQLのHAVING句に相当します。グループ化と集計の後に適用され、メトリクス値に基づいてグループをフィルタリングできます。 
query {
  DEXTrades(
    network: sol
    where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
  ) {
    count(selectWhere: { gt: 100 })
    Trade { Dex { ProtocolName } }
  }
}
これは今日100回以上のトレードがあったDEXプロトコルのみを返します — トレードが少ないプロトコルは結果から除外されます。 selectWhereはIntFilter/FloatFilterと同じ数値オペレータをサポートします：
オペレータ説明
gtより大きい
gte以上
ltより小さい
lte以下
eq等しい
ne等しくない

​
実践例：トップトレーダー

今日のトークンのトレード数上位10ウォレットを、合計購入出来高とユニークトレード数付きで検索： 
query TopTraders {
  DEXTrades(
    network: sol
    tokenAddress: "DezXAZ8z7PnrnRJjz3wXBoRgixCa6xjnB7YaB1pPB263"
    where: {
      Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } }
    }
    orderBy: Block_Time_DESC
    limit: { count: 10 }
  ) {
    count
    sum(of: Trade_Buy_Amount)
    Trade {
      Buy {
        Account { Owner }
      }
    }
  }
}
レスポンス： 
{
  "data": {
    "DEXTrades": [
      {
        "count": 47,
        "sum": 892341023.5,
        "Trade": {
          "Buy": {
            "Account": { "Owner": "7xKXtg2CW87d97TXJSDpbD5jBkheTqA83TZRuJosgAsU" }
          }
        }
      },
      {
        "count": 31,
        "sum": 451203847.2,
        "Trade": {
          "Buy": {
            "Account": { "Owner": "3kMq5RezM9XBbBGRNxP9vXkJHAfG8S7gn5WfBsHFQr7T" }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

​
複数メトリクスの組み合わせ

1つのクエリで複数のメトリクスフィールドを選択できます： 
query {
  DEXTrades(
    network: sol
    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 } }
  }
}
これはDEXごとの統計を返します：トレード数、合計出来高、価格範囲、ユニークトレーダー数 — すべて1つのクエリで。

​
メトリクス vs 事前集計Cube

よくある質問：DWD CubeでメトリクスとDWM/DWS Cubeの直接クエリ、どちらを使うべきか？
アプローチ使用タイミングパフォーマンス
DWDでのメトリクス（例：DEXTrades.count）カスタム集計、アドホックなグループ化、柔軟な時間窓低速 — 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、経時的な出来高高速 — 事前計算された分単位ロールアップを読み取り
DWS Cube（例：TokenHolders、WalletTokenPnL）現在のスナップショット、累計合計、リーダーボード最速 — 事前集計されたサマリーデータを読み取り
経験則: DWM/DWS Cubeがユースケースをカバーする場合はそちらを使用してください — 事前集計されているため大幅に高速です。事前構築された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場合にDWD Cubeとメトリクスにフォールバックしてください。

​
判断ガイド

Pairs（DWM）を使用します。分単位の事前計算された始値/高値/安値/終値/出来高が既にあります。DEXTradesを自分で集計する必要はありません。
Tokens（DWM）を使用します。分単位のトレード数、出来高、ユニークトレーダーが事前集計されています。
TokenHolders（DWS）を使用します。ホルダーごとの事前計算された最新残高 — BalanceUpdatesの集計よりもはるかに高速です。
DEXTradesでcount + sum(of: Trade_Buy_Amount)をTrade.Dex.ProtocolNameでグループ化して使用します。事前構築されたCubeとして利用できないため、DWDメトリクスが適切な選択です。
WalletTokenPnL（DWS）を使用します。ウォレット-トークンペアごとの事前計算された売買出来高とトレード数。

​
次のステップ

データキューブ

25のCubeすべてのフィールド構造を探索。

クエリの例

メトリクスと集計を使用した実践的なクエリ例を確認。