Wprowadzenie

Ukończone

język zapytań Kusto (KQL) umożliwia eksplorowanie danych w celu odnajdywania wzorców, identyfikowania anomalii i wartości odstających oraz tworzenia modeli statystycznych. Zapytanie języka Kusto jest żądaniem tylko do odczytu, które przetwarza dane i zwraca wyniki. Język KQL oferuje szeroką gamę funkcji, które analizują dane na różne sposoby.

Przykładowy scenariusz

Załóżmy, że pracujesz w firmie zajmującej się sprzedażą detaliczną, która sprzedaje szeroką gamę produktów. Jesteś analitykiem danych w zespole sprzedaży, który jest odpowiedzialny za dostarczanie szczegółowych informacji, które pomagają zespołowi promować świadomość swoich produktów i zwiększyć sprzedaż. Chcesz podać żądane szczegółowe informacje, ale w tym celu wymagane jest rozmieszczenie danych w kilku tabelach. Chcesz użyć języka KQL, aby uzyskać szczegółowe informacje, wykonując zapytania dotyczące danych z wielu tabel.

Co zrobimy?

Pisanie zapytań w język zapytań Kusto (KQL) w celu najpierw wzbogacania danych przez połączenie wielu tabel, a następnie analizowanie tych danych w celu uzyskania szczegółowych informacji. Z tego modułu dowiesz się, jak wykonywać następujące czynności:

  • Rozszerzanie tabeli faktów przy użyciu danych tabeli wymiarów przy użyciu join operatorów lub lookup .
  • Scal lub dołącz wiersze z wielu tabel lub wyrażeń tabelarycznych przy użyciu union operatora .
  • Zoptymalizuj podzapytania przy użyciu materialize() funkcji i tabel przejściowych przy użyciu as operatora .
  • Analizowanie danych przy użyciu summarize funkcji arg_min() agregacji operatora i arg_max().

Wymagania wstępne

Jaki jest główny cel?

Po zakończeniu tej sesji możesz pisać zoptymalizowane zapytania Kusto, które łączą dane z kilku tabel i uzyskują dalsze szczegółowe informacje w wyniku wzbogacania danych.