prev()

Zwraca wartość określonej kolumny w określonym wierszu. Określony wiersz znajduje się na określonym przesunięcie z bieżącego wiersza w serializowanym zestawie wierszy.

Składnia

prev(Kolumna, [ przesunięcie ], [ default_value ] )

Dowiedz się więcej o konwencjach składniowych.

Parametry

Nazwa	Typ	Wymagane	Opis
kolumna	string	✔️	Kolumna, z której mają być uzyskiwane wartości.
Przesunięcie	int		Przesunięcie, aby wrócić do wierszy. Wartość domyślna to 1.
default_value	Wartość skalarna		Wartość domyślna, która ma być używana, gdy nie ma poprzednich wierszy, z których ma zostać pobrana wartość. Wartość domyślna to null.

Przykłady

Filtrowanie danych na podstawie porównania między sąsiednimi wierszami

Poniższe zapytanie zwraca wiersze, które pokazują podziały dłuższe niż ćwierć sekundy między wywołaniami .sensor-9

Uruchamianie zapytania

TransformedSensorsData
| where SensorName == 'sensor-9'
| sort by Timestamp asc
| extend timeDiffInMilliseconds = datetime_diff('millisecond', Timestamp, prev(Timestamp, 1))
| where timeDiffInMilliseconds > 250

Dane wyjściowe

Znacznik czasu	SensorName	Wartość	PublisherId	MachineId	timeDiff
2022-04-13T00:58:53.048506Z	czujnik-9	0.39217481975439894	fdbd39ab-82ac-4ca0-99ed-2f83daf3f9bb	M100	251
2022-04-13T01:07:09.63713Z	czujnik-9	0.46645392778288297	e3ed081e-501b-4d59-8e60-8524633d9131	M100	313
2022-04-13T01:07:10.858267Z	czujnik-9	0.693091598493419	278ca033-2b5e-4f2c-b493-00319b275aeaa	M100	254
2022-04-13T01:07:11.203834Z	czujnik-9	0.52415808840249778	4ea27181-392d-4947-b811-ad5af02a54bb	M100	331
2022-04-13T01:07:14.431908Z	czujnik-9	0.35430645405452	0af415c2-59dc-4a50-89c3-9a18ae5d621f	M100	268
...	...	...	...	...	...

Wykonywanie agregacji na podstawie porównania między sąsiednimi wierszami

Poniższe zapytanie oblicza średnią różnicę czasu w milisekundach między wywołaniami do sensor-9.

Uruchamianie zapytania

TransformedSensorsData
| where SensorName == 'sensor-9'
| sort by Timestamp asc
| extend timeDiffInMilliseconds = datetime_diff('millisecond', Timestamp, prev(Timestamp, 1))
| summarize avg(timeDiffInMilliseconds)

Dane wyjściowe

avg_timeDiffInMilliseconds
30.726900061254298

Rozszerzanie wiersza przy użyciu danych z poprzedniego wiersza

W poniższym zapytaniu w ramach serializacji wykonanej za pomocą operatora serializacji nowa kolumna previous_session_type jest dodawana z danymi z poprzedniego wiersza. Ponieważ nie było sesji przed pierwszą sesją, kolumna jest pusta w pierwszym wierszu.

Uruchamianie zapytania

ConferenceSessions
| where conference == 'Build 2019'
| serialize previous_session_type = prev(session_type)
| project time_and_duration, session_title, session_type, previous_session_type

Dane wyjściowe

time_and_duration	session_title	session_type	previous_session_type
Pon, 6 maja, 8:30-10:00	Vision Keynote — Satya Nadella	Keynote
Pon, 6 maja, 13:20-13:40	Azure Data Explorer: Zaawansowana analiza szeregów czasowych	Sesja Expo	Keynote
Pon, 6 maja, 2:00-15:00	Platforma danych platformy Azure — obsługa nowoczesnych aplikacji i analizy skalowania w chmurze na dużą skalę petabajtów	Breakout	Sesja Expo
Pon, 6 maja, 16:00-16:20	Jak FIRMA KORZYSTA z usług Azure Data Services	Sesja Expo	Breakout
Mon, 6 maja, 6:50 - 19:10	Azure Data Explorer: Operacjonalizacja modeli uczenia maszynowego	Sesja Expo	Sesja Expo
...	...	...	...