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Aplica-se a: ✅ Microsoft Fabric ✅ Azure Data Explorer
Altera a política de codificação. Para uma visão geral da política de codificação, consulte Política de codificação.
Observação
As alterações nas políticas de codificação não afetam dados que já foram ingeridos. Apenas novas operações de ingestão serão realizadas de acordo com a nova política.
Permissions
Você deve ter pelo menos permissões de administrador de tabela para executar esse comando.
Sintaxe
.alter column
EntityIdentifierpolicyencoding [type=CodificaçãoTipoPolítica]
Observação
Se omitir o type, o perfil de política de codificação existente for limpo e reiniciado para o valor predefinido.
Saiba mais sobre convenções de sintaxe.
Parâmetros
| Nome | Tipo | Obrigatório | Description |
|---|---|---|---|
| EntityIdentifier | string |
✔️ | O identificador da coluna. |
| EncodingPolicyType | string |
O tipo da política de codificação a aplicar à coluna especificada. Consulte os tipos de políticas de codificação para os valores possíveis. |
Tipos de políticas de codificação
A tabela seguinte contém os valores possíveis para o parâmetro EncodingPolicyType .
| Perfil de Política de Codificação | Description |
|---|---|
Identifier |
Adequado para colunas que têm dados que representam informação semelhante a ID (por exemplo, guids). Esta política aplica o índice exigido para esta coluna para obter tanto o desempenho da consulta como para reduzir o tamanho do armazenamento. |
BigObject |
Adequado para colunas de tipo dinâmico ou de cordas, que suportam objetos grandes. Por exemplo, a saída da função agregada hll. Esta política desativa o índice desta coluna e sobrepõe MaxValueSize a propriedade na política de codificação para 2 MB. |
BigObject32 |
Semelhante ao BigObject que toca a cenários alvo. Sobrepõe MaxValueSize a propriedade na Política de codificação para 32 MB. |
Vector16 |
Este perfil foi concebido para armazenar vetores de números em ponto flutuante em precisão de 16 bits, utilizando o Bfloat16 em vez dos 64 bits padrão. É altamente recomendado para armazenar embeddings vetoriais em ML, pois reduz os requisitos de armazenamento por um fator de 4 e acelera funções de processamento vetorial como series_dot_product() e series_cosine_similarity(), por ordens de grandeza. |
Null |
Define a política de codificação padrão atual para a coluna e limpa o perfil de política de codificação anterior. |
Example
.alter column Logs.ActivityId policy encoding type='identifier'