0時に寝て何度か起きて7時に起きた。今日も一日資料作りをしていた。

gitlab issues の解析⌗

ふりかえりの資料を作っていて gitlab issues の解析を始めた。gitlab にも分析系機能は提供されているが、大半が有償機能で free では使えない。実質 free で役に立ちそうなレポートを私はみつけられなかった。

gitlab は glab cli というツールを提供している。試しに glab を使って issues の解析ができないかとやってみたが、グループ単位ではなくプロジェクト単位でしか操作できないようにみえた。そこで rest api を呼び出すための便利ツールとして使うことにした。要は rest api で任意のデータを取得してそれを使ってローカルで解析することにした。例えば、次のようにして特定ラベルを除外した特定グループのマイルストーンごとの issues をすべて取得できる。

$ mygrpid="xxx"
$ milestones="2022-11 2022-12 2023-01 2023-02 2023-03 2023-04"
$ for i in $milestones; do echo $i; glab api --paginate "groups/${mygrpid}/issues?milestone=${i}&not[labels]=Duplicate,Invalid,Wontfix" | jq -c '.[]' > "${i}-issues.json"; done

あとはこの json データをそのまま分析のためのデータベースに取り込む。今回は mongodb にインポートしてみた。mongodb だとスキーマを定義しなくても json データをそのままインポートできてアドホックな分析に便利そうに思えた。オブジェクトの入れ子構造をもつ json データのようなものを rdbms にインポートするのはひと工夫必要なことから json データをそのままインポートできるドキュメントデータベースの有効性を理解できた。インポートしたら MongoDB Shell を使うとてっとり早い。例えば、マイルストーンごとの issues の件数などは次のようにして集計できる。

gitlab> db.issues.aggregate([{ $group: { "_id": "$milestone.title", count: { "$sum": 1 } } }, { $sort: { _id: 1 }}])
[
  { _id: '2022-11', count: 348 },
  { _id: '2022-12', count: 346 },
  { _id: '2023-01', count: 338 },
  { _id: '2023-02', count: 357 },
  { _id: '2023-03', count: 347 },
  { _id: '2023-04', count: 336 }
]

担当者別に Enhance ラベルが付いた issues の件数を数えるときには次のようになる。sql を使えないというデメリットを json データをそのままインポートできるメリットの方が上回るときは mongodb のクエリを学ぶ機会になる。私も mongodb の aggregation の実行方法をドキュメントみながらやってた。全然わからないので慣れが必要になる。

gitlab> db.issues.aggregate([{ $group: { "_id": { assignee: "$assignee.username", enhance: {$in: ["Enhance", "$labels"]} }, count: { "$sum": 1 } } }, {$match: {"_id.enhance": true}}, { $sort: { _id: 1 }}])
[
  { _id: { assignee: 'bob', enhance: true }, count: 84 },
  { _id: { assignee: 'john', enhance: true }, count: 143 },
  { _id: { assignee: 'mary', enhance: true }, count: 53 },
  { _id: { assignee: 'parks', enhance: true }, count: 78 }
]