จัดเก็บและคิวรีข้อมูลแบบเรียลไทม์

ฐานข้อมูล KQL ใน Eventhouse เป็นที่ที่คุณจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่ไหลจาก Eventstreams และแหล่งข้อมูลการสตรีมอื่นๆ เมื่อโหลดข้อมูลลงในตารางแล้ว คุณสามารถใช้ภาษาคิวรี Kusto (KQL) หรือ T-SQL เพื่อคิวรีข้อมูลของคุณ

ภายในอีเวนต์เฮ้าส์ คุณสามารถสร้าง:

• ฐานข้อมูล KQL: ที่เก็บข้อมูลที่ปรับให้เหมาะสมแบบเรียลไทม์ซึ่งโฮสต์คอลเลกชันของตารางฟังก์ชันที่เก็บไว้มุมมองที่เป็นรูปธรรมทางลัดและสตรีมข้อมูล
• ชุดคิวรี KQL: คอลเลกชันของคิวรี KQL ที่คุณสามารถใช้เพื่อทํางานกับข้อมูลในตารางฐานข้อมูล KQL ชุดคิวรี KQL สนับสนุนคิวรีที่เขียนโดยใช้ Kusto Query Language (KQL) หรือชุดย่อยของภาษา Transact-SQL

ทําความเข้าใจพลังของภาษาคิวรี Kusto (KQL)

เมื่อต้องการสืบค้นข้อมูลในตารางในฐานข้อมูล KQL คุณสามารถใช้ KQL ได้ KQL ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสําหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างจํานวนมากพร้อมประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม ฐานข้อมูล KQL ได้รับการปรับให้เหมาะสมสําหรับข้อมูลอนุกรมเวลาและจัดทําดัชนีข้อมูลที่เข้ามาตามเวลาการนําเข้าและแบ่งพาร์ติชันเพื่อประสิทธิภาพการสืบค้นที่เหมาะสมที่สุด KQL เป็นภาษาเดียวกับที่ใช้ใน Azure Data Explorer, Azure Monitor Log Analytics, Microsoft Sentinel และใน Microsoft Fabric

ทําความคุ้นเคยกับไวยากรณ์ KQL

คิวรี KQL จะถูกสร้างขึ้นจากคําสั่งคิวรีอย่างน้อยหนึ่งคําสั่ง คําสั่งแบบสอบถามประกอบด้วยชื่อตารางตามด้วยตัวดําเนินการที่ take, , , filterหรือ transformaggregate data join ตัวอย่างเช่น หากต้องการพิมพ์ 10 แถวในตาราง สต็อก ให้ดําเนินการดังนี้

stock
| take 10

ตัวอย่างที่ซับซ้อนกว่านี้อาจรวบรวมข้อมูลเพื่อค้นหาราคาหุ้นเฉลี่ยในช่วง 5 นาทีที่ผ่านมา:

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

ประมวลผลข้อมูลโดยอัตโนมัติด้วยคําสั่งการจัดการ

นอกเหนือจากการสืบค้นพื้นฐานแล้ว คุณยังสามารถประมวลผลข้อมูลโดยอัตโนมัติผ่าน คําสั่งการจัดการ ซึ่งรวมถึง:

• อัปเดตนโยบาย: แปลงข้อมูลที่เข้ามาโดยอัตโนมัติและบันทึกลงในตารางอื่นเมื่อมาถึง
• มุมมองที่เป็นรูปธรรม: คํานวณล่วงหน้าและจัดเก็บผลลัพธ์สรุปเพื่อการสืบค้นที่รวดเร็วขึ้น
• ฟังก์ชันที่เก็บไว้: บันทึกตรรกะการสืบค้นที่ใช้บ่อยซึ่งคุณสามารถนํากลับมาใช้ใหม่ในหลายแบบสอบถาม

ตัวเลือกการสืบค้นอื่นๆ

การใช้ SQL

ฐานข้อมูล KQL ใน Eventhouses ยังรองรับชุดย่อยของนิพจน์ T-SQL ทั่วไปสําหรับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่คุ้นเคยกับไวยากรณ์ T-SQL อยู่แล้ว เช่น:

SELECT TOP 10 * FROM stock;

ใช้ Copilot เพื่อช่วยในการสืบค้น

Microsoft Fabric มี Copilot สําหรับ Real-Time Intelligence ซึ่งสามารถช่วยคุณเขียนแบบสอบถามเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล Eventhouse ของคุณ Copilot ใช้ AI เพื่อทําความเข้าใจสิ่งที่คุณกําลังมองหา และสามารถสร้างรหัสคิวรีที่จําเป็นได้