Real-Time 智能教程第 5 部分：使用 KQL 查询流数据

在本教程的这一部分中，你将使用几种不同的方法查询流数据。 编写 KQL 查询以可视化时间图中的数据，并使用具体化视图创建聚合查询。 还可以使用 T-SQL 查询数据，并使用 explain 将 SQL 语句转换为 KQL。 最后，使用 Copilot 生成 KQL 查询。

编写 KQL 查询

在上一步中从更新策略创建的表的名称为 TransformedData。 将此表名称（区分大小写）用作查询的数据源。

• 在Tutorial_queryset中，输入以下查询，然后按 Shift + Enter 运行查询。

  TransformedData
  | where BikepointID > 100 and Neighbourhood == "Chelsea"
  | project Timestamp, No_Bikes
  | render timechart
  

  此查询将创建一个时间图表，以时间图表的形式显示切尔西邻里自行车的数量。

  

创建具体化视图

在此步骤中，您将创建一个具体化视图，该视图返回聚合查询的最新结果。 查询具体化视图的速度比直接在源表上运行聚合要快。

1. 复制并粘贴，然后运行以下命令，创建具体化视图，该视图显示每个自行车站的最新自行车数量。

   .create-or-alter materialized-view with (folder="Gold") AggregatedData on table TransformedData
   {
      TransformedData
      | summarize arg_max(Timestamp,No_Bikes) by BikepointID
   }
   

2. 复制并粘贴，然后运行以下查询，将物化视图中的数据查看为柱形图。

   AggregatedData
   | sort by BikepointID
   | render columnchart with (ycolumns=No_Bikes,xcolumn=BikepointID)
   

在后面的步骤中使用此查询创建实时仪表板。

使用 T-SQL 进行查询

查询编辑器支持使用 T-SQL。

• 输入以下查询，然后按 Shift + Enter 运行查询。

  SELECT top(10) *
  FROM AggregatedData
  ORDER BY No_Bikes DESC
  

此查询返回拥有最多自行车的前 10 个自行车站，按降序排列。

将 SQL 查询转换为 KQL

若要获取 T-SQL SELECT 语句的等效 KQL，请在查询之前添加关键字 explain 。 输出显示可在 KQL 查询编辑器中复制和运行的查询的 KQL 版本。

• 输入以下查询。 然后按 Shift + Enter 运行查询。

  explain
  SELECT top(10) *
  FROM AggregatedData
  ORDER BY No_Bikes DESC
  

此查询返回与输入的 T-SQL 查询等效的 KQL。 KQL 查询将显示在输出窗格中。 尝试复制并粘贴输出，然后运行查询。 此查询可能不会用优化的 KQL 编写。

使用 Copilot 生成 KQL 查询

如果你不熟悉编写 KQL，则可以使用自然语言提问，Copilot 会为你生成 KQL 查询。

1. 从菜单栏中选择 查询集 。

2. 在 KQL 查询集中，从菜单栏中选择 Copilot 图标。

   

3. 以自然语言输入问题。 例如，“哪个车站现在拥有最多的自行车。 使用具体化视图以获取最新的数据。建议在您的查询中包含具体化视图的名称。

   Copilot 根据你的问题建议查询。

4. 选择 “插入 ”按钮，将查询添加到 KQL 编辑器。

   

5. 选择 “运行” 以运行查询。

询问后续问题或更改查询的范围。 使用此功能可快速了解 KQL 并生成查询。

相关内容

有关本教程中的任务的详细信息，请参阅：

• 编写查询
• render 运算符
• 具体化视图概述
• 创建具体化视图
• 使用 T-SQL 查询数据
• 用于编写 KQL 查询的 Copilot

后续步骤