你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。 如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站，请访问 https://docs.azure.cn。

summarize 运算符

适用于：✅Microsoft Fabric✅Azure 数据资源管理器Azure Monitor✅Microsoft✅ Sentinel

生成可聚合输入表内容的表。

语法

T | summarize [ SummarizeParameters ] [[Column =] Aggregation [, ...]] [by [Column =] GroupExpression [, ...]]

详细了解语法约定。

参数

客户	类型​​	必需	说明
列	string		结果列的名称。 默认为派生自表达式的名称。
聚合	string	✔️	对聚合函数（例如 count() 或 avg()）的调用，以列名作为参数。
GroupExpression	标量 (scalar)	✔️	一个可以引用输入数据的标量表达式。 所有组表达式有多少个不同的值，输出就会包含多少个记录。
SummarizeParameters	string		零个或多个空格分隔 Name = Value 形式的参数，用于控制行为。 请参阅支持的参数。

注意

当输入表为空时，输出取决于是否使用了 GroupExpression：

• 如果未提供 GroupExpression，则输出将为单个（空）行。
• 如果提供了 GroupExpression，则输出将不包含任何行。

支持的参数

名称	描述
hint.num_partitions	指定用于在群集节点上共享查询负载的分区数。 请参阅随机执行查询
hint.shufflekey=<key>	shufflekey 查询使用键将数据分区，在群集节点上共享查询负载。 请参阅 shuffle 查询
hint.strategy=shuffle	shuffle 策略查询会在群集节点上共享查询负载，其中的每个节点将处理一个数据分区。 请参阅 shuffle 查询

返回

输入行将排列成与 by 表达式具有相同值的组。 然后，对每个组计算指定的聚合函数，从而为每组生成行。 结果包含 by 列，还至少包含用于每个计算聚合的一列。 （某些聚合函数返回多个列。）

结果有许多行，因为 by 值（可能为零）存在不同的组合。 如果未提供任何组键，则结果将包含单个记录。

若要基于数值范围进行汇总，请使用 bin() 将范围减小为离散值。

注意

• 尽管可为聚合和分组表达式提供任意表达式，但使用简单列名称或将 bin() 应用于数值列会更加高效。
• 不再支持自动地每小时对日期/时间列进行分箱。 请改用显式分箱。 例如 summarize by bin(timestamp, 1h)。

聚合的默认值

下表汇总了聚合的默认值：

运算符	默认值
count()、、countif()、dcountif()dcount()、count_distinct()、sum()、sumif()variance()、、varianceif()、、 stdev()stdevif()	0
make_bag()、、make_bag_if()make_list()、make_list_if()、make_set()、make_set_if()	空的动态数组 ([])
所有其他	空

注意

将这些聚合应用于包含 null 值的实体时，将忽略 null 值，并且不会将其纳入计算。 有关示例，请参阅聚合默认值。

示例

唯一组合

以下查询确定存在哪些造成人员直接受伤的风暴的 State 和 EventType 的唯一组合。 没有聚合函数，只是有分组依据键。 输出将只显示这些结果的列。

StormEvents
| where InjuriesDirect > 0
| summarize by State, EventType

输出

下表仅显示了前 5 行。 若要查看完整输出，请运行查询。

状态	EventType
德克萨斯	雷雨大风
德克萨斯	山洪
德克萨斯	冬季天气
德克萨斯	疾风
德克萨斯	洪水
...	...

最小和最大时间戳

查找夏威夷州的最小和最大暴风雨。 没有 group-by 子句，因此输出中只有一行。

StormEvents
| where State == "HAWAII" and EventType == "Heavy Rain"
| project Duration = EndTime - StartTime
| summarize Min = min(Duration), Max = max(Duration)

输出

Min	Max
01:08:00	11:55:00

非重复计数

以下查询计算每个状态的唯一 storm 事件类型数，并按唯一风暴类型数对结果进行排序：

运行查询

StormEvents
| summarize TypesOfStorms=dcount(EventType) by State
| sort by TypesOfStorms

输出

下表仅显示了前 5 行。 若要查看完整输出，请运行查询。

状态	TypesOfStorms
德克萨斯	27
CALIFORNIA	26
宾夕法尼亚州	25
佐治亚州	24
ILLINOIS	23
...	...

直方图

以下示例计算持续时间超过 1 天的风暴的直方图风暴事件类型。 由于 Duration 有许多值，因此请使用 bin() 将它的值按 1 天的间隔分组。

运行查询

StormEvents
| project EventType, Duration = EndTime - StartTime
| where Duration > 1d
| summarize EventCount=count() by EventType, Length=bin(Duration, 1d)
| sort by Length

输出

EventType	Length	EventCount
Drought	30.00:00:00	1646
野火	30.00:00:00	11
热	30.00:00:00	14
洪水	30.00:00:00	20
暴雨	29.00:00:00	42
...	...	...

对默认值进行聚合

当 summarize 运算符的输入至少有一个空的分组依据键时，其结果也将为空。

如果 summarize 运算符的输入没有空的分组依据键，则结果将是在 summarize 中使用的聚合的默认值。有关详细信息，请参阅聚合的默认值。

运行查询

datatable(x:long)[]
| summarize any_x=take_any(x), arg_max_x=arg_max(x, *), arg_min_x=arg_min(x, *), avg(x), buildschema(todynamic(tostring(x))), max(x), min(x), percentile(x, 55), hll(x) ,stdev(x), sum(x), sumif(x, x > 0), tdigest(x), variance(x)

输出

any_x	arg_max_x	arg_min_x	avg_x	schema_x	max_x	min_x	percentile_x_55	hll_x	stdev_x	sum_x	sumif_x	tdigest_x	variance_x
			NaN						0	0	0		0

avg_x(x) 的结果为 NaN，因为被除以 0。

运行查询

datatable(x:long)[]
| summarize  count(x), countif(x > 0) , dcount(x), dcountif(x, x > 0)

输出

count_x	countif_	dcount_x	dcountif_x
0	0	0	0

运行查询

datatable(x:long)[]
| summarize  make_set(x), make_list(x)

输出

set_x	list_x
[]	[]

聚合平均值运算会对所有非 null 值求和，只计算参与计算的那些值（不会将 null 值考虑在内）。

运行查询

range x from 1 to 4 step 1
| extend y = iff(x == 1, real(null), real(5))
| summarize sum(y), avg(y)

输出

sum_y	avg_y
15	5

常规计数会将 null 计在内：

运行查询

range x from 1 to 2 step 1
| extend y = iff(x == 1, real(null), real(5))
| summarize count(y)

输出

count_y
2

运行查询

range x from 1 to 2 step 1
| extend y = iff(x == 1, real(null), real(5))
| summarize make_set(y), make_set(y)

输出

set_y	set_y1
[5.0]	[5.0]