Armazenar e consultar dados em tempo real

Os bancos de dados KQL em um Eventhouse são onde você armazena e consulta dados em tempo real que fluem de Eventstreams e outras fontes de streaming. Depois que os dados são carregados em tabelas, você pode usar a KQL (Linguagem de Consulta Kusto) ou T-SQL para consultar seus dados.

Em uma casa de eventos, você pode criar:

• Bancos de dados KQL: armazenamentos de dados otimizados em tempo real que hospedam uma coleção de tabelas, funções armazenadas, exibições materializadas, atalhos e fluxos de dados.
• Conjuntos de consultas KQL: Coleções de consultas KQL que você pode usar para trabalhar com dados em tabelas de banco de dados KQL. Um conjunto de consultas KQL dá suporte a consultas escritas usando KQL (Linguagem de Consulta Kusto) ou um subconjunto da linguagem Transact-SQL.

Entender o poder da KQL (Linguagem de Consulta Kusto)

Para consultar dados em uma tabela em um banco de dados KQL, você pode usar o KQL. O KQL foi projetado especificamente para analisar grandes volumes de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados com desempenho excepcional. Os bancos de dados KQL são otimizados para dados de série temporal e dados de entrada de índice por tempo de ingestão e particioná-los para um desempenho de consulta ideal. O KQL é o mesmo idioma usado no Azure Data Explorer, no Log Analytics do Azure Monitor, no Microsoft Sentinel e no Microsoft Fabric.

Familiarize-se com a sintaxe KQL

As consultas KQL são compostas por uma ou mais instruções de consulta. Uma instrução de consulta consiste em um nome de tabela seguido por operadores que take, , filter, transform, aggregateou join dados. Por exemplo, para imprimir 10 linhas na tabela de ações , execute:

stock
| take 10

Um exemplo mais complexo pode agregar dados para encontrar os preços médios das ações nos últimos 5 minutos:

stock
| where ["time"] > ago(5m)
| summarize avgPrice = avg(todouble(bidPrice)) by symbol
| project symbol, avgPrice

Automatizar o processamento de dados com comandos de gerenciamento

Além da consulta básica, você pode automatizar o processamento de dados por meio de comandos de gerenciamento , incluindo:

• Políticas de atualização: transforme automaticamente os dados de entrada e salve-os em tabelas diferentes à medida que chegam.
• Exibições materializadas: pré-calcular e armazenar resultados de resumo para consultas mais rápidas.
• Funções armazenadas: salve a lógica de consulta usada com frequência que você pode reutilizar em várias consultas.

Outras opções de consulta

Como usar o SQL

Os bancos de dados KQL no Eventhouses também dão suporte a um subconjunto de expressões T-SQL comuns para profissionais de dados já familiarizados com a sintaxe T-SQL. Por exemplo:

SELECT TOP 10 * FROM stock;

Usar o Copilot para ajudar com consultas

O Microsoft Fabric inclui o Copilot for Real-Time Intelligence, que pode ajudá-lo a escrever consultas para extrair insights de seus dados do Eventhouse. O Copilot usa a IA para entender o que você está procurando e pode gerar o código de consulta necessário.