partition operator

Applies to: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

數據分割運算子會根據索引鍵數據行中的值，將其輸入數據表的記錄分割成多個子數據表。 運算子會在每個子數據表上執行子查詢，併產生單一輸出數據表，該數據表是所有子查詢結果的聯集。

當您只需要對屬於相同數據分割索引鍵的數據列子集執行子查詢，而不是整個數據集的查詢時，數據分割運算子就很有用。 These subqueries could include aggregate functions, window functions, top N and others.

資料分割運算子支援數種子查詢作業策略：

• Native - use with an implicit data source with thousands of key partition values.
• Shuffle - use with an implicit source with millions of key partition values.
• Legacy - use with an implicit or explicit source for 64 or less key partition values.

Syntax

T|partition [ hint.strategy=Strategy ] [ Hints ] byColumn(TransformationSubQuery)

T|partition [ hint.strategy=legacy ] [ Hints ] byColumn{SubQueryWithSource}

Learn more about syntax conventions.

Parameters

Supported hints

Returns

運算符會傳回個別子查詢結果的聯集。

Strategies

The partition operator supports several strategies of subquery operation: native, shuffle, and legacy.

Native strategy

當分割區索引鍵的相異值數目在數千個左右時，應該套用此策略。

子查詢必須是未指定表格式來源的表格式轉換。 來源是隱含的，而且會根據子數據表分割指派。 Only certain supported operators can be used in the subquery. 分割區數目沒有限制。

若要使用此策略，請指定 hint.strategy=native。

Shuffle strategy

當分割區索引鍵的相異值數目在數百萬時，應該套用此策略。

子查詢必須是未指定表格式來源的表格式轉換。 來源是隱含的，而且會根據子數據表分割指派。 Only certain supported operators can be used in the subquery. 分割區數目沒有限制。

若要使用此策略，請指定 hint.strategy=shuffle。 For more information about shuffle strategy and performance, see shuffle query.

原生和隨機策略的支持運算符

下列運算子清單可用於具有原生或隨機策略的子查詢：

• count
• distinct
• extend
• make-series (partially supported, see note)
• mv-apply
• mv-expand
• parse
• parse-where
• project
• project-away
• project-keep
• project-rename
• project-reorder
• reduce
• sample
• sample-distinct
• scan
• search
• serialize
• sort
• summarize
• take
• top
• top-hitters
• top-nested
• where

Legacy strategy

基於歷史原因，策略 legacy 是預設策略。 However, we recommend favoring the native or shuffle strategies, as the legacy approach is limited to 64 partitions and is less efficient.

在某些情況下，策略可能是必要的， legacy 因為它支援在子查詢中包含表格式來源。 In such cases, the subquery can only reference the key column, Column, from the input tabular source, T. To reference the column, use the syntax toscalar(Column).

如果子查詢是不含表格式來源的表格式轉換，則來源是隱含的，而且是以子數據表分割為基礎。

若要使用此策略，請指定 hint.strategy=legacy 或省略任何其他策略指示。

Examples

本節中的範例示範如何使用 語法來協助您開始使用。

尋找最上層值

在某些情況下，使用運算符撰寫查詢比使用 partitiontop-nested 運算子更為高效能且更容易。 下列查詢會針對每個summarize查詢執行子查詢，top其State開頭W為 ：“WYOMING”、“WASHINGTON”、“WEST 維吉尼亞州”和 “WISCONSIN”。

StormEvents
| where State startswith 'W'
| partition hint.strategy=native by State 
    (
    summarize Events=count(), Injuries=sum(InjuriesDirect) by EventType, State
    | top 3 by Events 
    ) 

Output

Native strategy

下列查詢會針對開頭為 『W』 的每個 EventType ，傳回的前 2 TotalInjuries 個值State：

StormEvents
| where State startswith 'W'
| partition hint.strategy = native by State
    (
    summarize TotalInjueries = sum(InjuriesDirect) by EventType
    | top 2 by TotalInjueries
    )

Output

Shuffle strategy

下列查詢會傳回前 3 DamagedProperty 個 foreach EpisodeId 值，以及 資料行 EpisodeId 和 State。

StormEvents
| partition hint.strategy=shuffle by EpisodeId
    (
    top 3 by DamageProperty
    | project EpisodeId, State, DamageProperty
    )
| count

Output

具有明確來源的舊版策略

下列查詢會執行兩個子查詢：

• 當 時 x == 1，查詢會從 StormEvents 中傳回具有 InjuriesIndirect == 1的所有數據列。
• 當 時 x == 2，查詢會從 StormEvents 中傳回具有 InjuriesIndirect == 2的所有數據列。

最終結果是這兩個子查詢的聯集。

range x from 1 to 2 step 1
| partition hint.strategy=legacy by x {StormEvents | where x == InjuriesIndirect}
| count 

Output

Partition reference

The following example shows how to use the as operator to give a "name" to each data partition and then reuse that name within the subquery. 此方法僅與 legacy 策略相關。

T
| partition by Dim
(
    as Partition
    | extend MetricPct = Metric * 100.0 / toscalar(Partition | summarize sum(Metric))
)