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Echtzeit-Intelligence Tutorial-Teil 4: Abfragen von Streaming-Daten mithilfe von KQL

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Hinweis

Dieses Tutorial ist Teil einer Reihe. Siehe den vorherigen Abschnitt: Echtzeit Intelligenz-Tutorial, Teil 3: Transformieren von Daten in einer KQL-Datenbank.

In diesem Teil des Tutorials erfahren Sie, wie Sie Ihre Streamingdaten mithilfe von KQL abfragen. Sie schreiben eine KQL-Abfrage und visualisieren die Daten in einem Zeitdiagramm.

Schreiben Sie eine KQL-Abfrage

Der Name der Tabelle, die Sie aus der Aktualisierungsrichtlinie in einem vorherigen Schritt erstellt haben, ist TransformedData. Verwenden Sie diesen Tabellennamen (unter Beachtung der Groß- und Kleinschreibung) als Datenquelle für Ihre Abfrage.

Tipp

Wenn Sie über ein Abonnement mit ausreichendem Funktionsumfang verfügen, können Sie das Copilot-Feature zur Unterstützung beim Schreiben von Abfragen verwenden. Copilot stellt Abfragen basierend auf Daten in Ihrer Tabelle und Aufforderungen in natürlicher Sprache bereit. Weitere Informationen finden Sie unter Copilot für Real-Time Intelligence (Vorschau)

  1. Geben Sie die folgende Abfrage ein. Drücken Sie dann Shift + Enter, um die Abfrage auszuführen.

    TransformedData
| where BikepointID > 100 and Neighbourhood == "Chelsea"
| project Timestamp, No_Bikes
| render timechart

    Diese Abfrage erstellt ein Zeitdiagramm, das die Anzahl der Fahrräder im Viertel Chelsea anzeigt.

    Screenshot: Zeitdiagramm für Fahrräder in Real-Time Intelligence.

Erstellen einer materialisierten Ansicht

In diesem Schritt erstellen Sie eine materialisierte Ansicht, die ein aktualisiertes Ergebnis der Aggregationsabfrage liefert (stets auf dem neuesten Stand). Das Abfragen einer materialisierten Sicht ist performanter als das direkte Ausführen der Aggregation über die Quelltabelle.

  1. Kopieren Sie den folgenden Befehl, und fügen Sie ihn ein. Führen Sie den Befehl anschließend aus, um eine materialisierte Sicht zu erstellen, die die aktuelle Anzahl der Fahrräder an jeder Fahrradstation anzeigt:

    .create-or-alter materialized-view with (folder="Gold") AggregatedData on table TransformedData
{
   TransformedData
   | summarize arg_max(Timestamp,No_Bikes) by BikepointID
}

  2. Kopieren/Einfügen und Führen Sie die folgende Abfrage aus, um die Daten in der materialisierten Ansicht anzuzeigen, die als Säulendiagramm dargestellt werden:

    AggregatedData
| sort by BikepointID
| render columnchart with (ycolumns=No_Bikes,xcolumn=BikepointID)

Sie verwenden diese Abfrage im nächsten Schritt, um ein Echtzeitdashboard zu erstellen.

Wichtig

Wenn Sie eine der Schritte zum Erstellen der Tabellen, Aktualisieren von Richtlinien, Funktionen oder materialisierten Ansichten verpasst haben, verwenden Sie dieses Skript, um alle erforderlichen Ressourcen zu erstellen: Lernprogrammbefehle Skript.

Verwandte Inhalte

Weitere Informationen zu den Aufgaben, die in diesem Tutorial ausgeführt werden, finden Sie unter:

Nächster Schritt

Teil 5 des Tutorials: Erstellen eines Echtzeitdashboards