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教程：编写有效查询以加入指标数据

项目
09/03/2024

重要

从 2023 年 9 月 20 日开始，将无法创建新的 Azure 指标顾问资源。指标顾问服务将于 2026 年 10 月 1 日停用。

本教程介绍如何执行下列操作：

如何编写有效的数据加入查询
常见错误及其规避方法

必备条件

创建“指标顾问”资源

若要探索指标顾问的功能，需要在 Azure 门户中创建指标顾问资源，以部署你的指标顾问实例。

数据架构要求

Azure AI 指标顾问是一项用于时序异常检测、诊断和分析的服务。作为由 AI 提供支持的服务，它使用你的数据来训练所使用的模型。服务接受具有以下各列的聚合数据表：

度量值（必需）：度量值是一个基本术语或单位特定的术语，是指标的可量化值。它指一个或多个包含数值的列。
时间戳（可选）：零个或一个类型为 DateTime 或 String 的列。如果未设置此列，则时间戳将设置为每个引入周期的开始时间。设置时间戳的格式，如下所示：yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ。
维度（可选）：维度是一个或多个分类值。这些值的组合标识特定的单变量时序（例如国家/地区、语言、租户等）。维度列可以是任意数据类型。处理大量的列和值时要格外小心，应避免处理过多的维度。

如果使用数据源（如 Azure Data Lake Storage 或 Azure Blob 存储），则可将数据聚合在一起，使其与预期的指标架构一致。这是因为这些数据源使用文件作为指标输入。

如果使用的是 Azure SQL 或 Azure 数据资源管理器等数据源，则可使用聚合函数将数据聚合到预期的架构中。这是因为这些数据源支持通过运行查询来从源获取指标数据。

“指标顾问”中的数据引入原理

通常有两种方法将指标加入“指标顾问”：

将指标预先聚合到预期的架构中，并将数据存储到某些文件中。在加入过程中填写路径模板，“指标顾问”将从该路径持续获取新文件，并对指标执行检测。这是针对 Azure Data Lake 和 Azure Blob 存储等数据源的常见做法。
如果要从 Azure SQL Server、Azure 数据资源管理器或其他源等支持使用查询脚本的数据源中引入数据，则需要确保正确构造查询。本文将指导如何编写有效的查询以按预期加入指标数据。

什么是时间间隔？

指标需要根据业务需求按某种粒度进行监视。例如，业务关键性能指标 (KPI) 按天的粒度进行监视。但是，服务性能指标常常按分钟/小时的粒度进行监视。因此，从源收集指标数据的频率各有不同。

“指标顾问”按每个时间间隔持续获取指标数据，该时间间隔等同于指标的粒度。每次，指标顾问运行在此特定时间间隔内写入数据的查询。根据此数据引入机制，查询脚本不应返回数据库中存在的所有指标数据，而需将结果限制为单个时间间隔内。

时间间隔图示

如何编写有效查询？

Use @IntervalStart and @IntervalEnd to limit query results

为了帮助实现这一点，提供两个在查询中使用的参数：@IntervalStart 和 @IntervalEnd。

每次运行查询时，都会将 @IntervalStart 和 @IntervalEnd 自动更新为最新的时间间隔时间戳并获取相应的指标数据。 @IntervalEnd 始终分配为 @IntervalStart + 1 的粒度。

下面是针对 Azure SQL Server 正确使用这两个参数的示例：

SELECT [timestampColumnName] AS timestamp, [dimensionColumnName], [metricColumnName] FROM [sampleTable] WHERE [timestampColumnName] >= @IntervalStart and [timestampColumnName] < @IntervalEnd;

采用这种方式编写查询脚本后，指标的时间戳应在每个查询结果的时间间隔内。 “指标顾问”会自动将时间戳与指标粒度对齐。

使用聚合函数来聚合指标

通常情况下，客户数据源中包含许多列，但并不是所有列都可以作为维度去监视或纳入。客户可以使用聚合函数来聚合指标并仅包含有意义的列作为维度。

在下面的示例中，客户的数据源包含超过 10 列的数据，但只有少量列有意义且需要包含并聚合到要监视的指标中。

TS	市场	设备 OS	类别	...	Measure1	Measure2	Measure3
2020-09-18T12:23:22Z	纽约	iOS	太阳眼镜	...	43242	322	54546
2020-09-18T12:27:34Z	北京	Android	包包	...	3333	126	67677
...

如果客户想要按小时粒度监视“Measure1”，并选择“Market”和“Category”作为维度，以下示例介绍了如何正确使用聚合函数来实现此目的：

SQL 示例：

    SELECT dateadd(hour, datediff(hour, 0, TS),0) as NewTS
    ,Market
    ,Category
    ,sum(Measure1) as M1
    FROM [dbo].[SampleTable] where TS >= @IntervalStart and TS < @IntervalEnd
    group by Market, Category, dateadd(hour, datediff(hour, 0, TS),0)

Azure 数据资源管理器示例：

    SampleTable
    | where TS >= @IntervalStart and TS < @IntervalEnd
    | summarize M1 = sum(Measure1) by Market, Category, NewTS = startofhour(TS)

注意

在上例中，客户想要按小时的粒度监视指标，但原始时间戳 (TS) 不匹配。在聚合语句中，需要对时间戳执行一个过程使其按小时对齐，并生成一个名为“NewTS”的新时间戳列。

加入过程中的常见错误

错误： 在查询结果中找到多个时间戳值

这是常见错误，原因是未将查询结果限制在某个时间间隔内。例如，如果按天的粒度监视指标，当查询返回的结果如下所示时，则出现此错误：

包含多个时间戳值，且这些值不在指标的同一个时间间隔中（一天）。请查看“指标顾问”中的数据引入原理，了解“指标顾问”将获取每个指标时间间隔内的指标数据。然后，请确保在查询中使用 @IntervalStart 和 @IntervalEnd，以将结果限制在一个时间间隔内。查看 Use @IntervalStart and @IntervalEnd to limit query results 以了解详细指南和示例。
错误： 在一个指标时间间隔内的同一个维度组合中发现重复的指标值

在一个时间间隔内，“指标顾问”只应为同一维度组合提供一个指标值。例如，如果按天的粒度监视指标，当查询返回的结果如下所示时，则出现此错误：

有关详细指导和示例，请参阅使用聚合函数来聚合指标。

后续步骤

转到下一篇文章，了解如何创建。

启用异常通知

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