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summarize-Operator

Gilt für: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data ExplorerAzure MonitorMicrosoft Sentinel

Erzeugt eine Tabelle, die den Inhalt der Eingabetabelle aggregiert.

Syntax

T | summarize [ SummarizeParameters ] [[Column =] Aggregation [, ...]] [by [Column =] GroupExpression [, ...]]

Erfahren Sie mehr über Syntaxkonventionen.

Parameter

Name Type Erforderlich BESCHREIBUNG
Spalte string Der Name der Ergebnisspalte. Nimmt standardmäßig den vom Ausdruck abgeleiteten Namen an.
Aggregation string ✔️ Ein Aufruf einer Aggregationsfunktion, z. B. count() oder avg(), mit Spaltennamen als Argumenten.
GroupExpression Skalarwert ✔️ Ein Skalarausdruck, der auf die Eingabedaten verweisen kann. Die Ausgabe enthält so viele Datensätze, wie es unterschiedliche Werte aller Gruppierungsausdrücke gibt.
SummarizeParameters string Null oder mehr durch Leerzeichen getrennte Parameter in Form von Name = Value , die das Verhalten steuern. Siehe Unterstützte Parameter.

Hinweis

Wenn die Eingabetabelle leer ist, ist die Ausgabe davon abhängig, ob GroupExpression verwendet wird:

  • Wenn GroupExpression nicht angegeben wird, ist die Ausgabe eine einzelne (leere) Zeile.
  • Wenn GroupExpression angegeben wird, weist die Ausgabe keine Zeilen auf.

Unterstützte Parameter

Name Beschreibung
hint.num_partitions Gibt die Anzahl der Partitionen an, die verwendet werden, um die Abfragelast auf Clusterknoten zu verteilen. Weitere Informationen finden Sie unter Shuffleabfrage
hint.shufflekey=<key> Die shufflekey-Abfrage teilt die Abfragelast auf Clusterknoten auf, wobei ein Schlüssel zum Partitionieren der Daten verwendet wird. Weitere Informationen finden Sie unter Shuffleabfrage
hint.strategy=shuffle Die shuffle-Strategieabfrage teilt die Abfragelast auf Clusterknoten auf, wobei jeder Knoten eine Partition der Daten verarbeitet. Weitere Informationen finden Sie unter Shuffleabfrage

Gibt zurück

Die Eingabezeilen sind in Gruppen mit denselben Werten der by -Ausdrücke angeordnet. Anschließend werden die angegebenen Aggregationsfunktionen über jede Gruppe berechnet, dabei wird eine Zeile für jede Gruppe erzeugt. Das Ergebnis enthält die by -Spalten und auch mindestens eine Spalte für jedes berechnete Aggregat. (Einige Aggregationsfunktionen geben mehrere Spalten zurück.)

Das Ergebnis umfasst genauso viele Zeilen, wie unterschiedliche Kombinationen von by-Werten vorhanden sind (kann null sein). Wenn keine Gruppenschlüssel bereitgestellt werden, verfügt das Ergebnis über einen einzelnen Datensatz.

Um Zusammenfassungen über Bereiche von numerischen Werten hinweg zu erstellen, verwenden Sie bin(), um Bereiche auf diskrete Werte zu reduzieren.

Hinweis

  • Auch wenn Sie beliebige Ausdrücke für die Aggregation und Gruppierung von Ausdrücken bereitstellen können, ist es effizienter, einfache Spaltennamen zu verwenden oder bin() auf eine numerische Spalte anzuwenden.
  • Die automatischen stündlichen Bins für DateTime-Spalten werden nicht mehr unterstützt. Verwenden Sie stattdessen explizite Quantisierung. Beispiel: summarize by bin(timestamp, 1h).

Standardwerte von Aggregationen

In der folgenden Tabelle werden die Standardwerte von Aggregationen zusammengefasst.

Operator Standardwert
count(), countif(), dcount()sum()count_distinct()dcountif(), sumif(), , variance(), , , stdev()varianceif()stdevif() 0
make_bag(), , make_bag_if()make_list(), make_list_if(), , make_set()make_set_if() Leeres dynamisches Array ([])
Alle anderen NULL

Hinweis

Wenn Sie diese Aggregate auf Entitäten anwenden, die Nullwerte enthalten, werden die Nullwerte ignoriert und fließen nicht in die Berechnung ein. Beispiele finden Sie unter Aggregierte Standardwerte.

Beispiele

Zusammenfassen der Preise nach Obst und Lieferant

Eindeutige Kombination

Die folgende Abfrage bestimmt, welche eindeutigen Kombinationen von State und EventType für Stürme vorhanden sind, die zu direkten Verletzungen geführt haben. Es gibt keine Aggregationsfunktionen, sondern nur group-by-Schlüssel. In der Ausgabe werden nur die Spalten für diese Ergebnisse angezeigt.

StormEvents
| where InjuriesDirect > 0
| summarize by State, EventType

Ausgabe

In der folgenden Tabelle sind nur die ersten fünf Zeilen aufgeführt. Führen Sie die Abfrage aus, um die vollständige Ausgabe anzuzeigen.

State EventType
TEXAS Sturm
TEXAS Überschwemmung
TEXAS Winterwetter
TEXAS Starker Wind
TEXAS Hochwasser
... ...

Minimaler und maximaler Zeitstempel

Ermittelt die minimale und maximale Dauer schwerer Regenstürme auf Hawaii. Es gibt keine Group-By-Klausel, daher enthält die Ausgabe nur eine Zeile.

StormEvents
| where State == "HAWAII" and EventType == "Heavy Rain"
| project Duration = EndTime - StartTime
| summarize Min = min(Duration), Max = max(Duration)

Ausgabe

Min Max
01:08:00 11:55:00

Distinct Count

Die folgende Abfrage berechnet die Anzahl eindeutiger Sturmereignistypen für jeden Zustand und sortiert die Ergebnisse nach der Anzahl eindeutiger Sturmtypen:

StormEvents
| summarize TypesOfStorms=dcount(EventType) by State
| sort by TypesOfStorms

Ausgabe

In der folgenden Tabelle sind nur die ersten fünf Zeilen aufgeführt. Führen Sie die Abfrage aus, um die vollständige Ausgabe anzuzeigen.

State TypesOfStorms
TEXAS 27
CALIFORNIA 26
PENNSYLVANIA 25
GEORGIA 24
ILLINOIS 23
... ...

Histogramm

Im folgenden Beispiel wird ein Histogramm der Sturmereignistypen mit Stürmen berechnet, die länger als einen Tag dauern. Da Duration viele Werte aufweist, verwenden Sie bin(), um die Werte in Intervallen von einem Tag zu gruppieren.

StormEvents
| project EventType, Duration = EndTime - StartTime
| where Duration > 1d
| summarize EventCount=count() by EventType, Length=bin(Duration, 1d)
| sort by Length

Ausgabe

EventType Länge EventCount
Dürre 30.00:00:00 1646
Wildfire 30.00:00:00 11
Hitze 30.00:00:00 14
Hochwasser 30.00:00:00 20
Starker Regen 29.00:00:00 42
... ... ...

Standardwerte von Aggregationen

Wenn die Eingabe des summarize-Operators mindestens einen leeren Group-By-Schlüssel aufweist, ist das Ergebnis ebenfalls leer.

Wenn die Eingabe des summarize-Operators keinen leeren group-by-Schlüssel aufweist, enthält das Ergebnis die Standardwerte der Aggregate, die in summarize verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Standardwerte von Aggregationen.

datatable(x:long)[]
| summarize any_x=take_any(x), arg_max_x=arg_max(x, *), arg_min_x=arg_min(x, *), avg(x), buildschema(todynamic(tostring(x))), max(x), min(x), percentile(x, 55), hll(x) ,stdev(x), sum(x), sumif(x, x > 0), tdigest(x), variance(x)

Ausgabe

any_x arg_max_x arg_min_x avg_x schema_x max_x min_x percentile_x_55 hll_x stdev_x sum_x sumif_x tdigest_x variance_x
NaN 0 0 0 0

Das Ergebnis von avg_x(x) ist NaN aufgrund der Division durch 0.

datatable(x:long)[]
| summarize  count(x), countif(x > 0) , dcount(x), dcountif(x, x > 0)

Ausgabe

count_x countif_ dcount_x dcountif_x
0 0 0 0
datatable(x:long)[]
| summarize  make_set(x), make_list(x)

Ausgabe

set_x list_x
[] []

Das Aggregat avg addiert alle Werte ungleich null (0) und zählt nur die Werte, die an der Berechnung beteiligt waren (Werte von 0 werden nicht berücksichtigt).

range x from 1 to 4 step 1
| extend y = iff(x == 1, real(null), real(5))
| summarize sum(y), avg(y)

Ausgabe

sum_y avg_y
15 5

Für die reguläre Anzahl werden NULL-Werte mitgezählt:

range x from 1 to 2 step 1
| extend y = iff(x == 1, real(null), real(5))
| summarize count(y)

Ausgabe

count_y
2
range x from 1 to 2 step 1
| extend y = iff(x == 1, real(null), real(5))
| summarize make_set(y), make_set(y)

Ausgabe

set_y set_y1
[5.0] [5.0]