Principes de base du langage de requête
Les organisations collectent souvent un large éventail de données sur les ressources informatiques et les utilisateurs. L’interrogation de données est un outil puissant pour travailler avec les données que vous collectez et agir sur elles.
Vous découvrez ici ce qu'est une requête et ce que vous pouvez faire avec KQL.
Qu’est-ce qu’une requête ?
Une requête est une demande d’informations à partir d’une source de données, comme une base de données ou une table. Une requête simple peut renvoyer :
- Des informations sur un utilisateur à partir d’une table d’utilisateurs inscrits.
- Toutes les informations d’une table spécifique.
- Toutes les informations journalisées par un ordinateur spécifique à un moment donné.
Un langage de requête permet également de définir la manière de présenter les données renvoyées par la requête. Par exemple, vous pouvez spécifier l’ordre de tri des résultats, la plage de lignes à renvoyer, si les lignes en double doivent être renvoyées, et si les données doivent être affichées dans un diagramme ou un graphe.
Qu’est-ce qu’un langage de requête ?
Il existe plusieurs façons de renvoyer les données d’une base de données, notamment :
- Sélectionner des paramètres de recherche dans un menu.
- Choisir des champs et des valeurs qui définissent la requête en utilisant une interface utilisateur.
- Utiliser un langage de requête pour demander des informations dans une base de données avec un appel d’API ou une interface utilisateur. L’utilisation d’un langage de requête est la méthode la plus complexe pour interroger les données, mais elle est également la plus flexible.
Un langage de requête se compose d’un ensemble de mots clés, d’opérateurs et de règles de syntaxe pour écrire des instructions qui renvoient des données à partir d’une base de données.
Il existe de nombreux langages de requête, et chacun a sa propre syntaxe, ses propres capacités et ses propres atouts. Les langages de requête les plus courants sont les suivants :
- langage SQL : – langage standard permettant de stocker, de manipuler et d'extraire des données dans des bases de données.
- Requête Xml – langage de requête pour les données XML.
Pourquoi utiliser KQL ?
KQL a été développé dans le cadre d’Azure Data Explorer, une plateforme analytique de Big Data pour l’analyse en quasi-temps réel de grands volumes de données diffusées en streaming à partir de plusieurs sources. En garantissant la fiabilité, les performances et la sécurité des services et ressources, Azure Data Explorer et KQL constituent la base idéale pour les services qui nécessitent une surveillance et une analyse en temps réel.
Dans une unité ultérieure de ce module, nous examinerons rapidement les services Azure qui appliquent la capacité de KQL à analyser rapidement de grands volumes de données variées.
Par rapport à SQL, KQL est plus concis et mieux optimisé pour les requêtes ad hoc et l’exploration de données.
Que pouvez-vous faire avec KQL ?
Tous les services Microsoft qui utilisent des clusters Azure Data Explorer fournissent un ensemble d’outils d’analyse de données prêts à l’emploi qui ne nécessitent pas de connaissances KQL, bien que des connaissances de bases de KQL vous permettent d’en faire beaucoup plus. Par exemple, vous pouvez :
- Investiguer ou analyser : utilisez KQL pour résoudre les problèmes ou obtenir des insights spécifiques.
- Définir vos propres alertes : déclenchez une alerte basée sur la logique que vous définissez avec KQL.
- Créer des visualisations personnalisées : créez des tableaux de bord et des workbooks qui visualisent les résultats des requêtes KQL.
- Transformer les données : transformez les données avant de les stocker ou de les présenter. Par exemple, vous pouvez utiliser KQL pour convertir des données d’un format à l’autre. Certains services vous permettent d’utiliser KQL pour filtrer les données d’une source de données afin de réduire les coûts d’ingestion et de stockage des données dont vous n’avez pas besoin.