Tutoriel : Apprendre les opérateurs courants
Langage de requête Kusto (KQL) est utilisé pour écrire des requêtes dans Azure Data Explorer, Azure Monitor Log Analytics, Azure Sentinel, etc. Ce tutoriel est une introduction aux opérateurs KQL essentiels utilisés pour accéder à vos données et les analyser.
Pour obtenir des conseils plus spécifiques sur la façon d’interroger les journaux dans Azure Monitor, consultez Prise en main des requêtes de journal.
Notes
Vous ne trouvez pas ce que vous recherchez ? Cet article a récemment été fractionné, comme suit :
- Découvrir les opérateurs courants (cet article)
- Utiliser des fonctions d’agrégation
- Joindre des données à partir de plusieurs tables
- Créer des visualisations géospatiales
Ce didacticiel vous montre comment effectuer les opérations suivantes :
Les exemples de ce didacticiel utilisent la StormEvents table, qui est disponible publiquement dans le cluster d’aide. Pour explorer avec vos propres données, créez votre propre cluster gratuit.
Prérequis
- Un compte Microsoft ou Microsoft Entra identité d’utilisateur pour se connecter au cluster d’aide
Compter les lignes
Commencez par utiliser l’opérateur count pour rechercher le nombre d’enregistrements storm dans la StormEvents table.
StormEvents
| count
Sortie
| Count |
|---|
| 59066 |
Voir un exemple de données
Pour avoir une idée des données, utilisez l’opérateur take pour afficher un exemple d’enregistrements. Cet opérateur retourne un nombre spécifié de lignes arbitraires de la table, ce qui peut être utile pour afficher un aperçu de la structure et du contenu des données généraux.
StormEvents
| take 5
Le tableau suivant n’affiche que 6 des 22 colonnes retournées. Pour voir la sortie complète, exécutez la requête.
| StartTime | EndTime | EpisodeId | EventId | État | Type d’événement | ... |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2007-09-20T21 :57 :00Z | 2007-09-20T22 :05 :00Z | 11078 | 60913 | FLORIDE | Tornade | ... |
| 2007-12-20T07 :50 :00Z | 2007-12-20T07 :53 :00Z | 12554 | 68796 | MISSISSIPPI | Vent d’orage | ... |
| 2007-12-30T16 :00 :00Z | 2007-12-30T16 :05 :00Z | 11749 | 64588 | GEORGIE | Vent d’orage | ... |
| 2007-09-29T08 :11 :00Z | 2007-09-29T08 :11 :00Z | 11091 | 61032 | ATLANTIQUE SUD | Trombe marine | ... |
| 2007-09-18T20 :00 :00Z | 2007-09-19T18 :00 :00Z | 11074 | 60904 | FLORIDE | Fortes précipitations | ... |
Sélectionner un sous-ensemble de colonnes
Utilisez l’opérateur de projet pour simplifier l’affichage et sélectionner un sous-ensemble spécifique de colonnes. L’utilisation project est souvent plus efficace et plus facile à lire que l’affichage de toutes les colonnes.
StormEvents
| take 5
| project State, EventType, DamageProperty
Sortie
| State | Type d’événement | DamageProperty |
|---|---|---|
| ATLANTIQUE SUD | Trombe marine | 0 |
| FLORIDE | Fortes précipitations | 0 |
| FLORIDE | Tornade | 6200000 |
| GEORGIE | Vent d’orage | 2000 |
| MISSISSIPPI | Vent d’orage | 20000 |
Répertorier les valeurs uniques
Il semble qu’il existe plusieurs types de tempêtes en fonction des résultats de la requête précédente. Utilisez l’opérateur distinct pour répertorier tous les types de tempête uniques.
StormEvents
| distinct EventType
Il existe 46 types de tempêtes dans le tableau. Voici un exemple de 10 d’entre eux.
| Type d’événement |
|---|
| Vent d’orage |
| Grêle |
| Crue soudaine |
| Sécheresse |
| Météo hivernale |
| Tempête hivernale |
| Neige lourde |
| Vent fort |
| Gel/gel |
| Crue |
| ... |
Filtrer par condition
L’opérateur where filtre les lignes de données en fonction de certains critères.
La requête suivante recherche les événements storm dans un spécifique State d’un spécifique EventType.
StormEvents
| where State == 'TEXAS' and EventType == 'Flood'
| project StartTime, EndTime, State, EventType, DamageProperty
146 événements correspondent à ces conditions. Voici un exemple de 5 d’entre eux.
| StartTime | EndTime | État | Type d’événement | DamageProperty |
|---|---|---|---|---|
| 2007-01-13T08 :45 :00Z | 2007-01-13T10 :30 :00Z | TEXAS | Crue | 0 |
| 2007-01-13T09 :30 :00Z | 2007-01-13T21 :00 :00Z | TEXAS | Crue | 0 |
| 2007-01-13T09 :30 :00Z | 2007-01-13T21 :00 :00Z | TEXAS | Crue | 0 |
| 2007-01-15T22 :00 :00Z | 2007-01-16T22 :00 :00Z | TEXAS | Crue | 20000 |
| 2007-03-12T02 :30 :00Z | 2007-03-12T06 :45 :00Z | TEXAS | Crue | 0 |
| ... | ... | ... | ... | ... |
Trier les résultats
Pour afficher les inondations les plus graves au Texas qui ont causé le plus de dégâts, utilisez l’opérateur de tri pour organiser les lignes dans l’ordre décroissant en fonction de la DamageProperty colonne. L’ordre de tri par défaut est décroissant. Pour trier dans l’ordre croissant, spécifiez asc.
StormEvents
| where State == 'TEXAS' and EventType == 'Flood'
| sort by DamageProperty
| project StartTime, EndTime, State, EventType, DamageProperty
Sortie
| StartTime | EndTime | État | Type d’événement | DamageProperty |
|---|---|---|---|---|
| 2007-08-18T21 :30 :00Z | 2007-08-19T23 :00 :00Z | TEXAS | Crue | 5000000 |
| 2007-06-27T00 :00 :00Z | 2007-06-27T12 :00 :00Z | TEXAS | Crue | 1200000 |
| 2007-06-28T18 :00 :00Z | 2007-06-28T23 :00 :00Z | TEXAS | Crue | 1000000 |
| 2007-06-27T00 :00 :00Z | 2007-06-27T08 :00 :00Z | TEXAS | Crue | 750000 |
| 2007-06-26T20 :00 :00Z | 2007-06-26T23 :00 :00Z | TEXAS | Crue | 750000 |
| ... | ... | ... | ... | ... |
Obtenir les n lignes du haut
L’opérateur supérieur retourne les n premières lignes triées par la colonne spécifiée.
La requête suivante retourne les cinq inondations du Texas qui ont causé le plus de dommages à la propriété.
StormEvents
| where State == 'TEXAS' and EventType == 'Flood'
| top 5 by DamageProperty
| project StartTime, EndTime, State, EventType, DamageProperty
Sortie
| StartTime | EndTime | État | Type d’événement | DamageProperty |
|---|---|---|---|---|
| 2007-08-18T21 :30 :00Z | 2007-08-19T23 :00 :00Z | TEXAS | Crue | 5000000 |
| 2007-06-27T00 :00 :00Z | 2007-06-27T12 :00 :00Z | TEXAS | Crue | 1200000 |
| 2007-06-28T18 :00 :00Z | 2007-06-28T23 :00 :00Z | TEXAS | Crue | 1000000 |
| 2007-06-27T00 :00 :00Z | 2007-06-27T08 :00 :00Z | TEXAS | Crue | 750000 |
| 2007-06-26T20 :00 :00Z | 2007-06-26T23 :00 :00Z | TEXAS | Crue | 750000 |
Notes
L’ordre des opérateurs est important. Si vous mettez top avant where ici, vous obtiendrez des résultats différents. Cela est dû au fait que les données sont transformées par chaque opérateur dans l’ordre. Pour plus d’informations, consultez instructions d’expression tabulaire.
Créer des colonnes calculées
Les opérateurs de projet et d’extension peuvent créer des colonnes calculées.
Utilisez project pour spécifier uniquement les colonnes que vous souhaitez afficher et pour extend ajouter la colonne calculée à la fin de la table.
La requête suivante crée une colonne calculée Duration avec la différence entre et StartTimeEndTime. Étant donné que nous ne voulons afficher que quelques colonnes sélectionnées, l’utilisation project est le meilleur choix dans ce cas.
StormEvents
| where State == 'TEXAS' and EventType == 'Flood'
| top 5 by DamageProperty desc
| project StartTime, EndTime, Duration = EndTime - StartTime, DamageProperty
Sortie
| StartTime | EndTime | Duration | DamageProperty |
|---|---|---|---|
| 2007-08-18T21 :30 :00Z | 2007-08-19T23 :00 :00Z | 1.01:30:00 | 5000000 |
| 2007-06-27T00 :00 :00Z | 2007-06-27T12 :00 :00Z | 12:00:00 | 1200000 |
| 2007-06-28T18 :00 :00Z | 2007-06-28T23 :00 :00Z | 05:00:00 | 1000000 |
| 2007-06-27T00 :00 :00Z | 2007-06-27T08 :00 :00Z | 08:00:00 | 750000 |
| 2007-06-26T20 :00 :00Z | 2007-06-26T23 :00 :00Z | 03:00:00 | 750000 |
Si vous examinez la colonne calculée Duration , vous remarquerez peut-être que l’inondation qui a causé le plus de dégâts a également été la plus longue.
Utilisez extend pour afficher la colonne calculée Duration avec toutes les autres colonnes. La Duration colonne est ajoutée en tant que dernière colonne.
StormEvents
| where State == 'TEXAS' and EventType == 'Flood'
| top 5 by DamageProperty desc
| extend Duration = EndTime - StartTime
Sortie
| StartTime | EndTime | ... | Duration |
|---|---|---|---|
| 2007-08-18T21 :30 :00Z | 2007-08-19T23 :00 :00Z | ... | 1.01:30:00 |
| 2007-06-27T00 :00 :00Z | 2007-06-27T12 :00 :00Z | ... | 12:00:00 |
| 2007-06-28T18 :00 :00Z | 2007-06-28T23 :00 :00Z | ... | 05:00:00 |
| 2007-06-27T00 :00 :00Z | 2007-06-27T08 :00 :00Z | ... | 08:00:00 |
| 2007-06-26T20 :00 :00Z | 2007-06-26T23 :00 :00Z | ... | 03:00:00 |
Mapper des valeurs d’un jeu à un autre
Le mappage statique est une technique utile pour modifier la présentation de vos résultats. Dans KQL, une façon d’effectuer un mappage statique consiste à utiliser un dictionnaire dynamique et des accesseurs pour mapper des valeurs d’un jeu à un autre.
let sourceMapping = dynamic(
{
"Emergency Manager" : "Public",
"Utility Company" : "Private"
});
StormEvents
| where Source == "Emergency Manager" or Source == "Utility Company"
| project EventId, Source, FriendlyName = sourceMapping[Source]
Sortie
| EventId | Source | FriendlyName |
|---|---|---|
| 68796 | Gestionnaire des urgences | Public |
| ... | ... | ... |
| 72609 | Société d’utilitaires | Privées |
| ... | ... | ... |
Étape suivante
Maintenant que vous êtes familiarisé avec les bases de l’écriture de requêtes Kusto, passez au tutoriel suivant et découvrez comment utiliser les fonctions d’agrégation pour obtenir des informations plus approfondies sur vos données.
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