Plug-In „sequence_detect“

Gilt für: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer

Erkennt Sequenzvorkommnisse basierend auf bereitgestellten Prädikaten. Das Plug-In wird mit dem evaluate Operator aufgerufen.

Syntax

T sequence_detect| evaluate (TimelineColumn, MaxSequenceStepWindow, MaxSequenceSpan, Expr1, Expr2, ..., Dim1, Dim2 ...,)

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Parameter

Gibt zurück

Gibt eine einzelne Tabelle zurück, in der jede Zeile in der Tabelle ein einzelnes Sequenzelement darstellt:

• Dim1, Dim2, ...: Dimensionsspalten, die zum Korrelieren von Sequenzen verwendet wurden.
• Expr1TimelineColumn, Expr2TimelineColumn, ...: Spalten mit Zeitwerten, die die Zeitachse der einzelnen Sequenzschritte darstellen.
• Dauer: Das Gesamtzeitfenster der Sequenz

Beispiele

Die folgende Abfrage untersucht die Tabelle T, um nach relevanten Daten aus einem bestimmten Zeitraum zu suchen.

T | evaluate sequence_detect(datetime_column, 10m, 1h, e1 = (Col1 == 'Val'), e2 = (Col2 == 'Val2'), Dim1, Dim2)

Erkunden von Sturmereignissen

Die folgende Abfrage sucht nach der Tabelle StormEvents (Wetterstatistik für 2007) und zeigt Fälle an, in denen die Sequenz von "Übermäßige Hitze" innerhalb von 5 Tagen von "Wildfire" gefolgt wurde.

StormEvents
| evaluate sequence_detect(
               StartTime,
               5d,  // step max-time
               5d,  // sequence max-time
               heat=(EventType == "Excessive Heat"), 
               wildfire=(EventType == 'Wildfire'), 
               State
           )

Ausgabe