Intelligenza in tempo reale - parte 4: Trasformazione dei dati in un database KQL

Annotazioni

Questa esercitazione fa parte di una serie. Per la sezione precedente, vedere: Real-Time Intelligence tutorial part 3: Set an alert on your eventstream ( Esercitazione suReal-Time Intelligence - Parte 3: Impostare un avviso sul flusso di eventi.

In questa parte dell'esercitazione si trasformano i dati in un database KQL usando un criterio di aggiornamento per attivare un meccanismo automatizzato quando vengono scritti nuovi dati in una tabella. Il criterio elimina la necessità di orchestrazione speciale eseguendo una query per trasformare i dati inseriti e salvare il risultato in una tabella di destinazione.

È possibile definire più criteri di aggiornamento in una singola tabella, consentendo trasformazioni diverse e salvando i dati in più tabelle contemporaneamente. Le tabelle di destinazione possono avere uno schema, criteri di conservazione e altri criteri diversi dalla tabella di origine.

Spostare la tabella di dati grezzi in una cartella Bronze

In questo passaggio la tabella dati non elaborata viene spostata in una cartella Bronze per organizzare i dati nel database KQL.

1. Passare all'area di lavoro in cui sono state create le risorse.

2. Selezionare il database KQL tutorial creato in precedenza.

3. Nell'albero degli oggetti, sotto il nome del database KQL, selezionare l'area di lavoro query denominata Tutorial_queryset.

   

4. Copiare e incollare il comando seguente nell'editor di query per spostare la tabella RawData in una cartella Bronze. Eseguire la query selezionando il pulsante Esegui nella barra multifunzione del menu o premendo MAIUSC + INVIO.

   .alter table RawData (BikepointID:string,Street:string,Neighbourhood:string,Latitude:real,Longitude:real,No_Bikes:long,No_Empty_Docks:long,Timestamp:datetime) with (folder="Bronze")
   

   Viene visualizzata una nuova cartella denominata Bronze contenente una tabella denominata RawData nel nodo Tabelle nell'albero degli oggetti.

   

Creare una tabella di destinazione

In questo passaggio viene creata una tabella di destinazione usata per archiviare i dati trasformati dai criteri di aggiornamento.

1. In una nuova riga, con almeno una riga tra il cursore e l'ultima query, copiare e incollare il comando seguente per creare una nuova tabella denominata TransformedData con uno schema specificato.

   .create table TransformedData (BikepointID: int, Street: string, Neighbourhood: string, Latitude: real, Longitude: real, No_Bikes: long, No_Empty_Docks: long, Timestamp: datetime, BikesToBeFilled: long, Action: string) with (folder="Silver")
   

2. Eseguire il comando per creare la tabella.

   Viene visualizzata una nuova cartella denominata Silver contenente una tabella denominata TransformedData nel nodo Tabelle nell'albero degli oggetti.

   

Creare una funzione con la logica di trasformazione

In questo passaggio viene creata una funzione archiviata che contiene la logica di trasformazione da usare nei criteri di aggiornamento. La funzione analizza la colonna BikepointID e aggiunge due nuove colonne calcolate.

1. Nella barra multifunzione del menu selezionare Database.

2. Selezionare + Nuova>funzione.

3. Modificare la funzione in modo che corrisponda al codice seguente oppure copiare e incollare il comando seguente nell'editor di query.

   .create-or-alter function TransformRawData() {
   RawData
   | parse BikepointID with * "BikePoints_" BikepointID:int
   | extend BikesToBeFilled = No_Empty_Docks - No_Bikes
   | extend Action = iff(BikesToBeFilled > 0, tostring(BikesToBeFilled), "NA")
    }
   

4. Eseguire il comando per creare la funzione.

   La funzione TransformRawData viene visualizzata nel nodo Funzioni nell'albero degli oggetti.

   

Applicare una politica di aggiornamento

In questo passaggio si applicano criteri di aggiornamento alla tabella di destinazione per trasformare i dati. Il criterio di aggiornamento usa la funzione archiviata TransformRawData() per analizzare la colonna BikepointID e aggiunge due nuove colonne calcolate.

1. Nella barra multifunzione del menu selezionare Database.

2. Selezionare + Nuovo>il criterio di aggiornamento della tabella.

3. Modificare il criterio in modo che corrisponda al codice seguente oppure copiare/incollare il comando seguente nell'editor di query.

    .alter table TransformedData policy update
    ```[{
        "IsEnabled": true,
        "Source": "RawData",
        "Query": "TransformRawData()",
        "IsTransactional": false,
        "PropagateIngestionProperties": false
    }]```
   

4. Eseguire il comando per creare i criteri di aggiornamento.

Verificare la trasformazione

In questo passaggio verificare che la trasformazione abbia esito positivo confrontando l'output delle tabelle di origine e di destinazione.

Annotazioni

Potrebbero essere necessari alcuni secondi per visualizzare i dati nella tabella trasformata.

1. Copiare e incollare la query seguente nell'editor di query per visualizzare 10 record arbitrari nella tabella di origine. Esegui la query.

   RawData
   | take 10
   

2. Copiare e incollare la query seguente nell'editor di query per visualizzare 10 record arbitrari nella tabella di destinazione. Esegui la query.

   TransformedData
   | take 10
   

Si noti che la colonna BikepointID nella tabella di destinazione non contiene più il prefisso "BikePoints_".

Contenuti correlati

Per altre informazioni sulle attività in questa esercitazione, vedere:

• Aggiornare i criteri
• Operatore Parse
• Funzioni archiviate
• Comando .create function

Passo successivo

Intelligenza in Tempo Reale: parte 5 - Eseguire query sui dati di streaming con KQL