Руководство по аналитике в режиме реального времени, часть 4. Изучение данных с помощью KQL и SQL

Примечание.

Это руководство является частью серии. В предыдущем разделе см. руководство, часть 3. Получение исторических данных.

Первым шагом в анализе данных часто является просмотр подмножества самих данных. Существует несколько примеров запросов, доступных как в SQL, так и В KQL, которые помогут вам ознакомиться с языками запросов и помочь в первоначальном изучении данных.

Примеры запросов KQL

Запрос язык запросов Kusto (KQL) — это запрос только для чтения для обработки данных и возврата результатов. Запрос указывается в виде обычного текста, используя модель потока данных, которую легко читать, создавать и автоматизировать. Запросы всегда выполняются в контексте определенной таблицы или базы данных. Как минимум, запрос состоит из ссылки на исходные данные и одного или нескольких операторов запросов, применяемых в последовательности, которые визуально указываются с помощью символа канала (|) для операторов разделителя. Дополнительные сведения о язык запросов Kusto см. в язык запросов Kusto (KQL).

Примечание.

Редактор запросов поставляется с выделением синтаксиса и IntelliSense, поэтому вы можете быстро увеличить свои знания о язык запросов Kusto.

  1. Перейдите к базе данных KQL с именем NycTaxiDB.

  2. В области Обозреватель выберите меню "Дополнительно" в таблице nyctaxitrips. Затем выберите таблицу >"Запрос" с любыми 100 записями.

    Screenshot of Explorer pane showing the More menu of a table. The option titled Query table is highlighted.

    Этот пример открывается в области "Изучение данных " с уже заполненным контекстом таблицы. Этот первый запрос использует оператор принятия для возврата образца записей и полезен для получения первого взгляда на структуру данных и возможные значения. Автоматически выполняются автоматически заполненные примеры запросов. Результаты запроса отображаются в области результатов.

    Screenshot of first example query result in Synapse Real-Time Analytics in Microsoft Fabric.

  3. Вернитесь к области Обозреватель, чтобы выбрать следующий запрос, который использует оператор where и между оператором для возврата записей, которые были приема за последние 24 часа.

    Screenshot of example query to return records ingested in the last 24 hours.

    Обратите внимание, что объемы потоковых данных превышают ограничения запроса. Это поведение может отличаться в зависимости от объема данных, потоковых в базу данных.

  4. Выберите следующий запрос в списке примеров запросов, который использует оператор getschema для получения схемы таблицы.

    Screenshot returning example query results of getschema operator.

  5. Выберите следующий запрос в списке примеров запросов, который использует оператор суммирования для проверка при приеме последней записи.

    Screenshot showing results of most recent record query.

  6. Выберите следующий запрос в списке примеров запросов, который использует оператор счетчика для возврата количества записей в таблице.

    Screenshot of results of count operator.

  7. Выберите окончательный запрос в списке примеров запросов, который использует оператор суммирования, оператор счетчика и функцию bin для возврата количества приемов в час.

    Screenshot of summarizing by ingestion time in Real-Time Analytics in Microsoft Fabric.

Примеры запросов SQL

Редактор запросов поддерживает использование T-SQL в дополнение к основному языку запросов, языку запросов Kusto (KQL). Хотя KQL является рекомендуемым языком запросов, T-SQL может быть полезным для инструментов, которые не могут использовать KQL. Дополнительные сведения см. в разделе "Запрос данных с помощью T-SQL"

  1. В области Обозреватель выберите меню "Дополнительно" в таблице nyctaxitrips. Выберите "Запрос таблицы>SQL>", чтобы отобразить все 100 записей.

    Screenshot of example SQL queries.

    Запрос возвращает выборку количества записей.

    Screenshot of using a SQL query to take top 100 results.

  2. Выберите следующий SQL-запрос, чтобы вернуть количество общих записей в таблице.

    Screenshot of using the count SQL operator in a KQL quick query.

Дополнительные сведения о задачах, выполняемых в этом руководстве, см. в следующей статье:

Следующий шаг