summarize 運算子

產生資料表來彙總輸入資料表的內容。

Syntax

T| summarize [ SummarizeParameters ] [[Column=] Aggregation [, ...]] [by [Column=] GroupExpression [, ...]]

深入瞭解 語法慣例。

參數

名稱	類型	必要	Description
資料行	string		結果數據行的名稱。 預設值為衍生自運算式的名稱。
彙總	string	✔️	呼叫 聚合函數 ，例如 count() 或 avg()，其數據行名稱為自變數。
GroupExpression	純量 (scalar)	✔️	可參考輸入數據的純量表達式。 輸出中的記錄會與所有群組運算式的相異值一樣多。
SummarizeParameters	string		名稱值形式的=零個或多個空格分隔參數，可控制行為。 請參閱 支持的參數。

注意

當輸入資料表是空的時，輸出取決於是否使用 GroupExpression：

• 如果未提供 GroupExpression，輸出將會是單一 (空白) 資料列。
• 如果提供 GroupExpression，輸出就不會有任何資料列。

支援的參數

名稱	描述
hint.num_partitions	指定用來共用叢集節點上查詢負載的數據分割數目。 請參閱隨機查詢
hint.shufflekey=<key>	此 shufflekey 查詢會使用索引鍵來分割資料，以共用叢集節點上的查詢負載。 請參閱隨機查詢
hint.strategy=shuffle	shuffle 策略查詢會共用叢集節點上的查詢負載，其中每個節點都會處理資料的一個資料分割。 請參閱隨機查詢

傳回

輸入資料列會各自分組到具有相同 by 運算式值的群組。 然後指定的彙總函式會針對每個群組進行計算，以便為每個群組產生資料列。 結果會包含 by 資料行，而且每個經過計算的彙總至少會佔有一個資料行。 (某些彙總函式會傳回多個資料行)。

by 值 (可以是零) 有多少個不同組合，結果就會有多少個資料列。 如果未提供任何群組索引鍵，則結果會有一筆記錄。

若要要彙總數值範圍，請使用 bin() 來將範圍減少為離散值。

注意

• 雖然您可以為彙總與群組運算式提供任意運算式，但更有效率的方法是使用簡單的資料行名稱，或對數值資料行套用 bin() 。
• 日期時間資料行的自動每小時間隔功能已不再受到支援。 請改用明確的間隔。 例如： summarize by bin(timestamp, 1h) 。

匯總的預設值

下表是彙總預設值的摘要：

運算子	預設值
count(), countif(), dcount(), dcountif(), count_distinct(), sum(), sumif(), variance(), varianceif(), stdev(), stdevif()	0
make_bag(), make_bag_if(), make_list(), make_list_if(), make_set(), make_set_if()	空的動態陣列 ([])
All others	null

注意

將這些匯總套用至包含 Null 值的實體時，會忽略 Null 值，且不會納入計算中。 如需範例，請參閱 匯總預設值。

範例

唯一組合

下列查詢會決定 造成直接傷害之暴風雨的唯一組合State。EventType 沒有彙總函式，只有 group-by 索引鍵。 輸出只會顯示這些結果的數據行。

執行查詢

StormEvents
| where InjuriesDirect > 0
| summarize by State, EventType

輸出

下表只顯示前 5 個資料列。 若要查看完整的輸出，請執行查詢。

州	EventType
德克薩斯州	Thunderstorm Wind
德克薩斯州	Flash Flood
德克薩斯州	冬季天氣
德克薩斯州	強風
德克薩斯州	Flood
...	...

時間戳下限和最大值

尋找美國群島的最小和最大暴雨雨。 沒有 group-by 子句，因此輸出中只有一個數據列。

執行查詢

StormEvents
| where State == "HAWAII" and EventType == "Heavy Rain"
| project Duration = EndTime - StartTime
| summarize Min = min(Duration), Max = max(Duration)

輸出

最小值	最大值
01:08:00	11:55:00

相異計數

為每個洲建立一個資料列，以顯示發生活動的城市計數。 由於「洲」的值不多，因此 'by' 子句中不需要有群組函式：

執行查詢

StormEvents
| summarize TypesOfStorms=dcount(EventType) by State
| sort by TypesOfStorms

輸出

下表只顯示前 5 個資料列。 若要查看完整的輸出，請執行查詢。

狀態	TypesOfStorms
德克薩斯州	27
加利福尼亞州	26
賓夕法尼亞	25
喬治亞州	24
伊利諾州	23
...	...

長條圖

下列範例會計算直方圖 storm 事件類型，此類型具有超過 1 天的暴風雨。 因為 Duration 有許多值，所以使用 bin() 將其值分組為 1 天間隔。

執行查詢

StormEvents
| project EventType, Duration = EndTime - StartTime
| where Duration > 1d
| summarize EventCount=count() by EventType, Length=bin(Duration, 1d)
| sort by Length

輸出

EventType	長度	EventCount
乾旱	30.00:00:00	1646
野火	30.00:00:00	11
Heat	30.00:00:00	14
Flood	30.00:00:00	20
暴雨	29.00:00:00	42
...	...	...

彙總預設值

當運算子的 summarize 輸入至少有一個空的分組索引鍵時，其結果也會是空的。

當運算子的 summarize 輸入沒有空的分組索引鍵時，結果就是 [ summarize 如需詳細資訊] 中使用的匯總預設值，請參閱 匯總的預設值。

執行查詢

datatable(x:long)[]
| summarize any_x=take_any(x), arg_max_x=arg_max(x, *), arg_min_x=arg_min(x, *), avg(x), buildschema(todynamic(tostring(x))), max(x), min(x), percentile(x, 55), hll(x) ,stdev(x), sum(x), sumif(x, x > 0), tdigest(x), variance(x)

輸出

any_x	arg_max_x	arg_min_x	avg_x	schema_x	max_x	min_x	percentile_x_55	hll_x	stdev_x	sum_x	sumif_x	tdigest_x	variance_x
			NaN						0	0	0		0

的結果 avg_x(x) 是 NaN 除以 0。

執行查詢

datatable(x:long)[]
| summarize  count(x), countif(x > 0) , dcount(x), dcountif(x, x > 0)

輸出

count_x	countif_	dcount_x	dcountif_x
0	0	0	0

執行查詢

datatable(x:long)[]
| summarize  make_set(x), make_list(x)

輸出

set_x	list_x
[]	[]

匯總平均會加總所有非 Null，而且只會計算參與計算 (的計算不會將 null 納入考慮) 。

執行查詢

range x from 1 to 4 step 1
| extend y = iff(x == 1, real(null), real(5))
| summarize sum(y), avg(y)

輸出

sum_y	avg_y
15	5

一般計數會計算 Null：

執行查詢

range x from 1 to 2 step 1
| extend y = iff(x == 1, real(null), real(5))
| summarize count(y)

輸出

count_y
2

執行查詢

range x from 1 to 2 step 1
| extend y = iff(x == 1, real(null), real(5))
| summarize make_set(y), make_set(y)

輸出

set_y	set_y1
[5.0]	[5.0]