Giriş
Microsoft Fabric'teki bir Eventhouse, büyük hacimli veriler için bir veri deposu sağlar. Her biri çeşitli kaynaklardan sürekli olarak gelen gerçek zamanlı verileri depolamak ve analiz etmek için iyileştirilmiş bir veya daha fazla KQL veritabanını barındıran bir kapsayıcıdır.
Eventstream kullanarak eventhouse'daki bir KQL veritabanına veri yükleyebilir veya verileri doğrudan KQL veritabanına alabilirsiniz. Verileri aldıktan sonra şunları yapabilirsiniz:
- KQL sorgu kümesinde Kusto Sorgu Dili (KQL) veya T-SQL kullanarak verileri sorgulama.
- Verileri görselleştirmek için Real-Time Panoları'nı kullanın.
- Verileri temel alan eylemleri otomatikleştirmek için Doku Etkinleştirici'yi kullanın.
KQL veritabanlarının nasıl çalıştığını anlamak, gerçek zamanlı verileri analiz etmek için etkili sorgular yazmanıza yardımcı olur. Bu modülde, KQL veritabanlarını gerçek zamanlı veriler için ideal hale getiren özellikleri öğrenecek, ardından KQL sorgulama tekniklerini ve gerçekleştirilmiş görünümler ve depolanmış işlevler gibi veritabanı nesnelerini keşfederek bu bilgileri uygulayacaksınız.
KQL veritabanları gerçek zamanlı verilerle nasıl çalışır?
KQL veritabanları verileri alma süresine göre otomatik olarak bölümleyerek, eğilim analizi için geçmiş verileri depolarken son verilere hızla erişilebilir hale gelir. Bölümleme , veritabanının verileri ne zaman geldiğine bağlı olarak ayrı depolama konumlarında düzenlediği anlamına gelir. Bu nedenle, son verileri sorguladığınızda veritabanı tüm verileri taramak yerine tam olarak nerede arama yapmak istediğinizi bilir.
Bunu dijital bir taşıyıcı bant gibi düşünün- olaylar sürekli olarak akar, geldiklerinde otomatik olarak düzenlenir ve akış akmaya devam ederken hemen analiz için kullanılabilir.
Gerçek zamanlı verilerin benzersiz bir özelliği olduğundan bu otomatik zamana dayalı kuruluş çalışır: belirli anlarda gerçekleşen sabit olayları temsil eder. Sabit , bu olayların meydana geldikten sonra değiştirilemediği anlamına gelir. 15:15'te sıcaklık ölçümü her zaman bu okuma olacaktır çünkü o anda gerçekleşenleri temsil eder. Her olay gerçekleştiğinde kalıcı olarak bağlı olduğundan, zaman serisi verileri olarak adlandırdığımız verileri oluşturur; zaman damgasının genellikle olayın kendisi kadar önemli olduğu veriler.
Zaman serisi verileri, yeni olayların sürekli eklendiği ve olaylar belirli anlarda gerçekleşenleri temsil ettiğinden verilerin nadiren güncelleştirildiği veya silindiği yalnızca ekleme deseni izler. Bu, normalde mevcut kayıtları güncelleştirdiğiniz ve farklı veri tabloları arasındaki ilişkileri sürdüreceğiniz geleneksel ilişkisel veritabanlarından temel olarak farklıdır.