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Explorer la galerie d’exemples

Utilisez la galerie d’exemples Azure Data Explorer pour apprendre et pratiquer le langage de requête Kusto (KQL) avec des jeux de données organisés dans le cluster d’aide publique gratuit. Exécutez des didacticiels prêts à l’utilisation, modifiez des requêtes et consultez immédiatement les résultats, sans abonnement Azure requis. Connectez-vous avec un compte Microsoft ou une identité Microsoft Entra et commencez à explorer des exemples de bases de données, de tables, de fonctions stockées, de tables externes et de vues matérialisées.

Prérequis

Connectez-vous au cluster d’aide avec un compte Microsoft ou une identité d’utilisateur Microsoft Entra. Vous n’avez pas besoin d’un abonnement Azure.

Démarrage

Le schéma suivant est une vue de haut niveau des bases de données disponibles dans la galerie d’exemples.

Diagramme montrant un organigramme des bases de données disponibles dans la galerie d’exemples pour Azure Data Explorer.

Effectuer une action sur un exemple de données

Commencez en découvrant les requêtes KQL avec un jeu de données issu de la galerie d’exemples.

  1. Connectez-vous à l’interface utilisateur web Azure Data Explorer à l’aide de votre compte Microsoft ou de l’identité de l’utilisateur Microsoft Entra.

  2. Dans la page d’accueil, sélectionnez Explorer les exemples de données avec KQL.

    Capture d’écran de l’interface utilisateur web Azure Data Explorer montrant la page d’accueil.

  3. Dans la boîte de dialogue Explorer les exemples de données , sélectionnez un exemple de jeu de données, puis sélectionnez Explorer.

    Capture d’écran de la boîte de dialogue Explorer les exemples de données montrant les options des exemples de bases de données.

    Dans le volet Connexions de cluster, le cluster d’aide s’affiche avec des exemples de bases de données montrant des fonctions stockées, des tables externes, des vues matérialisées et des tables de base de données. La base de données sélectionnée dans la boîte de dialogue de l’exemple de données est mise en surbrillance.

    Capture d’écran du volet Connexion du cluster de l’interface utilisateur Azure Data Explorer montrant des exemples de bases de données et de tables dans un diagramme d’arborescence.

    Ce schéma montre une vue de haut niveau du flux de données architectural, des données brutes à l’ingestion, au traitement et aux vues matérialisées.

    Organigramme montrant un processus allant de l’ingestion de données brutes jusqu’à des données transformées et des vues matérialisées.

Suivez les didacticiels

La fenêtre de l’éditeur de requête, située à droite du volet connexions de cluster, fournit des didacticiels utiles sous la forme de requêtes couramment utilisées, ainsi que des explications détaillées.

Nous examinons la base de données Metrics , intitulée SampleMetrics dans le volet Connexions de cluster.

Le jeu de données SampleMetrics se compose des tableaux suivants :

  • RawServerMetrics : où les données brutes sont ingérées pour le stockage temporaire.
  • TransformServerMetrics : où les données analysées et traitées sont stockées.
  • SQLServersLocation : contenant les données de référence de l’emplacement des serveurs.

Conseil

Vous pouvez accéder à d’autres tutoriels à partir de la fenêtre de l’éditeur de requête. Sélectionnez Ouvrir>des didacticiels , puis choisissez le didacticiel spécifique que vous souhaitez explorer.

Capture d’écran montrant le menu déroulant de l’interface utilisateur web Azure Data Explorer qui permet de choisir des exemples de tutoriels dans la fenêtre de requête.

Exécuter une requête

Dans la fenêtre de modification de requête, placez votre curseur dans une requête et sélectionnez Exécuter en haut de la fenêtre, ou appuyez sur Maj + Entrée Pour exécuter une requête. Les résultats sont affichés dans le volet Résultats de la requête, directement sous la fenêtre de l’éditeur de requête.

Avant d’exécuter une requête ou une commande, prenez un moment pour lire les commentaires ci-dessus. Les commentaires incluent des informations importantes. Par exemple, pourquoi certaines commandes de gestion ne fonctionnent pas dans le cluster d’aide en raison d’un manque d’autorisations. L’éditeur de requête fournit des suggestions et des avertissements lorsque vous écrivez des requêtes. Pour personnaliser les suggestions et les avertissements que vous recevez, consultez Définir des recommandations de requête.

Capture d’écran montrant la fenêtre de l’éditeur de requête avec des exemples de tutoriels.

Découvrir les commandes de gestion

Étant donné que certaines commandes de gestion ne peuvent pas être exécutées dans le cluster d’aide , vous pouvez créer votre propre cluster gratuit pour explorer davantage ces commandes. Voici quelques exemples de ces commandes décrites dans le tableau suivant.

Table Description Commande
RawServerMetrics La stratégie de traitement par lots d’ingestion peut être configurée pour réduire la latence d’ingestion par défaut de 5 minutes à 20 secondes, comme décrit. .alter table RawServerMetrics policy ingestionbatching @'{"MaximumBatchingTimeSpan": "00:00:20", "MaximumNumberOfItems": 500,"MaximumRawDataSizeMB": 1024}'
RawServerMetrics La stratégie de conservation des données peut être configurée sur 10 jours pour éviter la duplication des données entre les tables brutes et transformées. Si nécessaire, vous pouvez conserver les données brutes plus longtemps. Par exemple, s’il existe des problèmes avec la table TransformServerMetrics, plutôt que de revenir aux données sources, vous pouvez vous référer aux données de la table RawServerMetrics. .alter table RawServerMetrics policy retention '{"SoftDeletePeriod": "10.00:00:00", "Recoverability": "Enabled"}'
TransformedServerMetrics La stratégie de mise à jour peut être appliquée pour transformer et analyser les données brutes. .alter table TransformedServerMetrics policy update @'[{"IsEnabled": true, "Source": "RawServerMetrics", "Query": "Transform_RawServerMetrics()", "IsTransactional": true, "PropagateIngestionProperties": false}]'

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