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Aplica a: ✅ Microsoft Fabric ✅ Azure Data Explorer ✅ Azure Monitor ✅ Microsoft Sentinel
Devolve o valor de uma coluna numa linha que está num certo deslocamento após a linha atual num conjunto de linhas serializadas.
Sintaxe
next(
Coluna, [ deslocamento,default_value ])
Saiba mais sobre convenções de sintaxe.
Parâmetros
| Nome | Tipo | Obrigatório | Description |
|---|---|---|---|
| coluna | string |
✔️ | A coluna de onde se obtêm os valores. |
| Deslocamento | int |
A quantidade de linhas a mover a partir da linha atual. A predefinição é 1. | |
| default_value | escalar | O valor padrão quando não há valor na linha seguinte. Quando não é especificado um valor padrão, null é utilizado. |
Examples
Dados de filtro baseados na comparação entre linhas adjacentes
A consulta seguinte devolve linhas que mostram quebras superiores a um quarto de segundo entre chamadas para sensor-9.
TransformedSensorsData
| where SensorName == 'sensor-9'
| sort by Timestamp asc
| extend timeDiffInMilliseconds = datetime_diff('millisecond', next(Timestamp, 1), Timestamp)
| where timeDiffInMilliseconds > 250
Output
| Data e Hora | SensorName | Valor | Id do Publicador | 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 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Realizar agregação com base na comparação entre linhas adjacentes
A consulta seguinte 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', next(Timestamp, 1), Timestamp)
| summarize avg(timeDiffInMilliseconds)
Output
| avg_timeDiffInMilliseconds |
|---|
| 30.726900061254298 |
Estender a linha com dados da linha seguinte
Na consulta seguinte, como parte da serialização feita com o operador de serialização, é adicionada uma nova coluna next_session_type com dados da linha seguinte.
ConferenceSessions
| where conference == 'Build 2019'
| serialize next_session_type = next(session_type)
| project time_and_duration, session_title, session_type, next_session_type
Output
| time_and_duration | session_title | session_type (tipo_de_sessão) | next_session_type |
|---|---|---|---|
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| Seg, 6 de maio, 13h20-13h40 | Azure Data Explorer: Advanced Time Series analysis | Sessão Expo | Fuga |
| Seg, 6 de maio, 14:00-15:00 | Plataforma de Dados do Azure - Impulsionando Aplicações Modernas e Análise em Escala Cloud à Escala Petabyte | Fuga | Sessão Expo |
| Seg, 6 de maio, 16h00-16h20 | Como o BASF está a utilizar os Azure Data Services | Sessão Expo | Sessão Expo |
| Seg, 6 de maio, 18h50 - 19h10 | Azure Data Explorer: Operacionalize your ML models | Sessão Expo | Sessão Expo |
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