Prisma と Next.js を使用した API 呼び出し傾向の分析: 週、月、または年ごとのグループ化

このブログ投稿では、Prisma を使用してデータを日、月、または年ごとにグループ化するための実用的なソリューションを提供します。 私自身もこれに苦労したので、この合理化されたアプローチを共有します。 Next.js API エンドポイントを使用して、Prisma と MongoDB を使用して API 呼び出しの傾向を分析し、長期にわたる成功率と呼び出し頻度に焦点を当てます。

簡略化された API 呼び出しデータ構造

効果的なダッシュボードには、API 呼び出しを時間間隔ごとにグループ化する必要があります。 簡潔な Prisma スキーマを使用してみましょう:

<code>model ApiCall {
  id        String    @id @default(auto()) @map("_id") @db.ObjectId
  timestamp DateTime  @default(now())
  status    ApiCallStatus // Enum for success or failure.
}

enum ApiCallStatus {
  SUCCESS
  FAILURE
}</code>

このスキーマは、傾向分析に十分な、各 API 呼び出しのタイムスタンプとステータスを追跡します。

API 呼び出しトレンドのクエリ: Next.js API エンドポイント

この Next.js API エンドポイントは、API 呼び出しデータを集計し、指定された期間 (年、月、または日) ごとにグループ化します。

<code>import { NextRequest, NextResponse } from 'next/server';
import { startOfYear, endOfYear, startOfMonth, endOfMonth } from 'date-fns';

export async function GET(req: NextRequest) {
    const range = req.nextUrl.searchParams.get("range"); // 'year' or 'month'
    const groupBy = req.nextUrl.searchParams.get("groupby"); // 'yearly', 'monthly', 'daily'

    // Input validation
    if (!range || (range !== 'year' && range !== 'month')) {
        return NextResponse.json({ error: "Range must be 'year' or 'month'" }, { status: 400 });
    }

    if (!groupBy || (groupBy !== 'yearly' && groupBy !== 'monthly' && groupBy !== 'daily')) {
        return NextResponse.json({ error: "Group by must be 'yearly', 'monthly', or 'daily'" }, { status: 400 });
    }

    try {
        let start: Date, end: Date;
        if (range === 'year') {
            start = startOfYear(new Date());
            end = endOfYear(new Date());
        } else { // range === 'month'
            start = startOfMonth(new Date());
            end = endOfMonth(new Date());
        }

        let groupByFormat: string;
        switch (groupBy) {
            case 'yearly':
                groupByFormat = "%Y";
                break;
            case 'monthly':
                groupByFormat = "%Y-%m";
                break;
            case 'daily':
                groupByFormat = "%Y-%m-%d";
                break;
        }

        const apiCallTrends = await db.apiCall.aggregateRaw({
            pipeline: [
                {
                    $match: {
                        timestamp: { $gte: { $date: start }, $lte: { $date: end } }
                    }
                },
                {
                    $group: {
                        _id: { $dateToString: { format: groupByFormat, date: '$timestamp' } },
                        SUCCESS: { $sum: { $cond: [{ $eq: ['$status', 'SUCCESS'] }, 1, 0] } },
                        FAILURE: { $sum: { $cond: [{ $eq: ['$status', 'FAILURE'] }, 1, 0] } },
                        TOTAL: { $sum: 1 }
                    }
                },
                {
                    $sort: {
                        _id: 1
                    }
                }
            ]
        });

        return NextResponse.json({ apiCallTrends });
    } catch (error) {
        console.error(error);
        return NextResponse.json({ error: "An error occurred while fetching data." }, { status: 500 });
    }
}</code>

応答例

次のようなリクエスト:

<code>GET /api/your-endpoint?range=year&groupby=monthly</code>

次の応答が返される可能性があります:

<code>{
  "apiCallTrends": [
    {
      "_id": "2025-01", // January 2025
      "SUCCESS": 120,
      "FAILURE": 15,
      "TOTAL": 135
    },
    {
      "_id": "2025-02", // February 2025
      "SUCCESS": 110,
      "FAILURE": 10,
      "TOTAL": 120
    },
    {
      "_id": "2025-03", // March 2025
      "SUCCESS": 130,
      "FAILURE": 20,
      "TOTAL": 150
    }
    // ... more monthly data
  ]
}</code>

主な機能

• 柔軟な時間グループ化: 年、月、または日ごとに簡単にグループ化できます。
• 包括的な傾向分析: 各期間の成功/失敗の数と合計を提供します。
• 堅牢なエラー処理: 明確なエラー応答が含まれます。
• 最適化されたパフォーマンス: MongoDB の集約パイプラインを活用して効率を高めます。

結論

このアプローチは、Prisma ORM を使用して、MongoDB 内のさまざまな時間範囲ごとにグループ化されたタイムスタンプ付きデータをクエリおよび分析するための堅牢かつ効率的な方法を提供します。 読んでいただきありがとうございます! さらに多くのコンテンツをご覧になるには、「いいね！」を押して購読してください。 GitHub や LinkedIn で私とつながりましょう。

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