operador summarize

Aplica-se a: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

Produz uma tabela que agrega o conteúdo da tabela de entrada.

Sintaxe

T [ SummarizeParameters=

Saiba mais sobre as convenções de sintaxe.

Parâmetros

Nome	Digitar	Obrigatória	Descrição
Coluna	string		O nome da coluna de resultado. Assume o padrão de um nome derivado da expressão.
Agregação	string	✔️	Uma chamada para uma função de agregação, como count() ou avg(), com nomes de coluna como argumentos.
GroupExpression	escalar	✔️	Uma expressão escalar que pode fazer referência aos dados de entrada. A saída tem tantos registros quanto valores distintos de todas as expressões de grupo.
SummarizeParameters	string		Zero ou mais parâmetros separados por espaço na forma de Valor de Nome = que controlam o comportamento. Confira os parâmetros com suporte.

Observação

Quando a tabela de entrada está vazia, a saída depende do uso de GroupExpression:

• Se GroupExpression não for fornecido, a saída será uma única linha (vazia).
• Se GroupExpression for fornecido, a saída não terá linhas.

Parâmetros com suporte

Nome	Descrição
hint.num_partitions	Especifica o número de partições usadas para compartilhar a carga de consulta em nós de cluster. Confira a consulta aleatória
hint.shufflekey=<key>	A consulta shufflekey compartilha a carga de consulta em nós de cluster usando uma chave para particionar dados. Confira a consulta aleatória
hint.strategy=shuffle	A consulta de estratégia shuffle compartilha a carga de consulta em nós de cluster, em que cada nó processará uma partição dos dados. Confira a consulta aleatória

Retornos

As linhas de entrada são organizadas em grupos com os mesmos valores que as expressões by . Em seguida, as funções de agregação especificadas são calculadas sobre cada grupo, produzindo uma linha para cada grupo. O resultado contém as colunas by e pelo menos uma coluna para cada agregação calculada. (Algumas funções de agregação retornam várias colunas.)

O resultado tem tantas linhas quanto combinações distintas de by valores (que podem ser zero). Se nenhuma chave de grupo for fornecida, o resultado terá um único registro.

Para resumir intervalos de valores numéricos, use bin() para reduzir os intervalos a valores discretos.

Observação

• Embora você possa fornecer expressões aleatórias para as expressões de agregação e de agrupamento, é mais eficiente usar nomes de coluna simples ou aplicar bin() a uma coluna numérica.
• As lixeiras automáticas por hora para colunas datetime não têm mais suporte. Em vez disso, use a compartimentalização explícita. Por exemplo, summarize by bin(timestamp, 1h).

Valores padrão das agregações

A seguinte tabela resume os valores padrão das agregações:

Operador	Valor padrão
count(), countif(), dcount(), dcountif(), count_distinct()sum()sumif()variance()varianceif()stdev(),stdevif()	0
make_bag(), make_bag_if(), make_list(), make_list_if(), make_set(), , make_set_if()	Matriz dinâmica vazia ([])
Todos os outros	nulo

Observação

Ao aplicar essas agregações a entidades que incluem valores nulos, os valores nulos são ignorados e não são considerados no cálculo. Veja exemplos.

Exemplos

Os exemplos neste artigo usam tabelas disponíveis publicamente, como a tabela StormEvents na análise de clima dados de exemplo.

O exemplo a seguir determina de State quais combinações exclusivas e EventType há para tempestades que resultaram em lesões diretas. Não há funções de agregação, apenas chaves de agrupamento. A saída exibe apenas as colunas desses resultados.

StormEvents
| where InjuriesDirect > 0
| summarize by State, EventType

Saída

A tabela a seguir mostra apenas as cinco primeiras linhas. Para ver a saída completa, execute a consulta.

Estado	Tipo de Evento
TEXAS	Ventos de tempestade
TEXAS	Saturação de Flash
TEXAS	Clima de Inverno
TEXAS	Vento Forte
TEXAS	Saturação
...	...

O exemplo a seguir encontra as tempestades mínimas e máximas de chuva forte no Havaí. Não há nenhuma cláusula group-by, ou seja, há apenas uma linha na saída.

StormEvents
| where State == "HAWAII" and EventType == "Heavy Rain"
| project Duration = EndTime - StartTime
| summarize Min = min(Duration), Max = max(Duration)

Saída

Mín	Max
01:08:00	11:55:00

O exemplo a seguir calcula o número de tipos de eventos storm exclusivos para cada estado e classifica os resultados pelo número de tipos de tempestade exclusivos:

Executar a consulta

StormEvents
| summarize TypesOfStorms=dcount(EventType) by State
| sort by TypesOfStorms

Saída

A tabela a seguir mostra apenas as cinco primeiras linhas. Para ver a saída completa, execute a consulta.

Estado	TypesOfStorms
TEXAS	27
CALIFÓRNIA	26
Pensilvânia	vinte e cinco
GEÓRGIA	24
ILINÓIS	vinte e três
...	...

O exemplo a seguir calcula um tipo de evento de tempestade de histograma que teve tempestades que duraram mais de um dia. Como Duration tem muitos valores, use bin() para agrupar os valores em intervalos de um dia.

Executar a consulta

StormEvents
| project EventType, Duration = EndTime - StartTime
| where Duration > 1d
| summarize EventCount=count() by EventType, Length=bin(Duration, 1d)
| sort by Length

Saída

Tipo de Evento	Comprimento	Contagem de Eventos
Seca	30.00:00:00	1646
Wildfire	30.00:00:00	11
Calor	30.00:00:00	14
Saturação	30.00:00:00	20
Chuva Forte	29.00:00:00	42
...	...	...

O exemplo a seguir mostra os valores padrão de agregações quando a tabela de entrada está vazia. O summarize operador é usado para calcular os valores padrão das agregações. Quando a entrada do operador summarize tiver pelo menos uma chave group-by, o resultado também será vazio.

Quando a entrada do operador summarize não possui uma chave de agrupamento por vazia, o resultado são os valores padrão das agregações utilizadas no summarize. Para obter mais informações, consulte Valores padrão das agregações.

Executar a consulta

datatable(x:long)[]
| summarize any_x=take_any(x), arg_max_x=arg_max(x, *), arg_min_x=arg_min(x, *), avg(x), buildschema(todynamic(tostring(x))), max(x), min(x), percentile(x, 55), hll(x) ,stdev(x), sum(x), sumif(x, x > 0), tdigest(x), variance(x)

Saída

any_x	arg_max_x	arg_min_x	avg_x	schema_x	max_x	min_x	percentile_x_55	hll_x	stdev_x	sum_x	sumif_x	tdigest_x	variance_x
			Nan						0	0	0		0

O resultado de avg_x(x) é NaN devido à divisão por 0.

Executar a consulta

datatable(x:long)[]
| summarize  count(x), countif(x > 0) , dcount(x), dcountif(x, x > 0)

Saída

count_x	countif_	dcount_x	dcountif_x
0	0	0	0

Executar a consulta

datatable(x:long)[]
| summarize  make_set(x), make_list(x)

Saída

set_x	list_x
[]	[]

A agregação avg soma apenas os valores não nulos e conta apenas esses valores em seu cálculo, ignorando todos os nulos.

Executar a consulta

range x from 1 to 4 step 1
| extend y = iff(x == 1, real(null), real(5))
| summarize sum(y), avg(y)

Saída

sum_y	avg_y
15	5

A função de contagem padrão inclui valores nulos em sua contagem:

Executar a consulta

range x from 1 to 2 step 1
| extend y = iff(x == 1, real(null), real(5))
| summarize count(y)

Saída

count_y
2

Executar a consulta

range x from 1 to 2 step 1
| extend y = iff(x == 1, real(null), real(5))
| summarize make_set(y), make_set(y)

Saída

set_y	set_y1
[5.0]	[5.0]