prev()
Retorna o valor de uma coluna específica em uma linha especificada. A linha especificada está em um deslocamento especificado da linha atual em um conjunto de linhas serializado.
Syntax
prev(
Coluna,
[ offset ],
[ default_value ] )
Saiba mais sobre as convenções de sintaxe.
Parâmetros
Nome | Tipo | Obrigatório | Descrição |
---|---|---|---|
column | string |
✔️ | A coluna da qual obter os valores. |
offset | int |
O deslocamento para voltar em linhas. O padrão é 1. | |
default_value | escalar | O valor padrão a ser usado quando não há linhas anteriores das quais usar o valor. O padrão é null . |
Exemplos
Filtrar dados com base na comparação entre linhas adjacentes
A consulta a seguir retorna linhas que mostram quebras de mais de um quarto de segundo entre chamadas para sensor-9
.
TransformedSensorsData
| where SensorName == 'sensor-9'
| sort by Timestamp asc
| extend timeDiffInMilliseconds = datetime_diff('millisecond', Timestamp, prev(Timestamp, 1))
| where timeDiffInMilliseconds > 250
Saída
Timestamp | SensorName | Valor | PublisherId | MachineId | timeDiff |
---|---|---|---|---|---|
2022-04-13T00:58:53.048506Z | sensor-9 | 0.39217481975439894 | fdbd39ab-82ac-4ca0-99ed-2f83daf3f9bb | M100 | 251 |
2022-04-13T01:07:09.63713Z | sensor-9 | 0.46645392778288297 | e3ed081e-501b-4d59-8e60-8524633d9131 | M100 | 313 |
2022-04-13T01:07:10.858267Z | sensor-9 | 0.693091598493419 | 278ca033-2b5e-4f2c-b493-00319b275aea | M100 | 254 |
2022-04-13T01:07:11.203834Z | sensor-9 | 0.52415808840249778 | 4ea27181-392d-4947-b811-ad5af02a54bb | M100 | 331 |
2022-04-13T01:07:14.431908Z | sensor-9 | 0.35430645405452 | 0af415c2-59dc-4a50-89c3-9a18ae5d621f | M100 | 268 |
... | ... | ... | ... | ... | ... |
Executar agregação com base na comparação entre linhas adjacentes
A consulta a seguir calcula a diferença média de tempo em milissegundos entre chamadas para sensor-9
.
TransformedSensorsData
| where SensorName == 'sensor-9'
| sort by Timestamp asc
| extend timeDiffInMilliseconds = datetime_diff('millisecond', Timestamp, prev(Timestamp, 1))
| summarize avg(timeDiffInMilliseconds)
Saída
avg_timeDiffInMilliseconds |
---|
30.726900061254298 |
Estender linha com dados da linha anterior
Na consulta a seguir, como parte da serialização feita com o operador serializar, uma nova coluna previous_session_type
é adicionada com dados da linha anterior. Como não havia sessão antes da primeira sessão, a coluna está vazia na primeira linha.
ConferenceSessions
| where conference == 'Build 2019'
| serialize previous_session_type = prev(session_type)
| project time_and_duration, session_title, session_type, previous_session_type
Saída
time_and_duration | session_title | session_type | previous_session_type |
---|---|---|---|
Seg, 6 de maio, 8:30-10:00 am | Palestra de Visão - Satya Nadella | Keynote | |
Seg, 6 de maio, 13h20 às 13h40 | Data Explorer do Azure: análise de Série Temporal Avançada | Expo Session | Keynote |
Seg, 6 de maio, das 14h às 15h | Plataforma de Dados do Azure – Alimentando aplicativos modernos e análise de escala de nuvem em escala petabyte | Fuga | Expo Session |
Seg, 6 de maio, das 16h às 16h20 | Como o BASF está usando os Serviços de Dados do Azure | Expo Session | Fuga |
Seg, 6 de maio, 18h50 às 19h10 | Data Explorer do Azure: operacionalizar seus modelos de ML | Expo Session | Expo Session |
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Comentários
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