Введение

  • 2 мин

С помощью языка запросов Kusto (KQL) можно исследовать данные для обнаружения закономерностей, выявления аномалий и выбросов, а также создания статистических моделей. Запрос Kusto — это запрос только для чтения для обработки данных и возврата результатов. Язык KQL предоставляет широкий спектр возможностей для анализа данных различными способами.

Пример сценария

Предположим, вы работаете в розничной компании, которая продает широкий спектр продуктов. Вы являетесь аналитиком данных в группе продаж, которая отвечает за предоставление аналитических сведений, которые помогают команде повысить осведомленность о своих продуктах и увеличить продажи. Вы хотите предоставить нужную аналитику, но для этого требуется распределение данных по нескольким таблицам. Вы хотите использовать KQL для получения аналитических сведений, запрашивая данные из нескольких таблиц.

Что мы будем делать?

Написание запросов в язык запросов Kusto (KQL) для первого обогащения данных путем объединения нескольких таблиц и последующего анализа данных для более глубокой аналитики. Из этого модуля вы узнаете, как выполнять следующие задачи:

  • Расширьте таблицу фактов с данными таблицы измерений с помощью join операторов или lookup операторов.
  • Слияние или добавление строк из нескольких таблиц или табличных выражений union с помощью оператора.
  • Оптимизируйте вложенные запросы с помощью materialize() функции и временных таблиц с помощью as оператора.
  • Анализ данных с помощью функций arg_min() агрегирования операторов summarize и arg_max().

Необходимые компоненты

Какова основная цель?

К концу этого сеанса вы сможете записывать оптимизированные запросы Kusto, которые объединяют данные из нескольких таблиц и получают дополнительные аналитические сведения в результате обогащения данных.