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教學課程：使用數據表更新原則路由數據

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當您的源數據牽涉到簡單且快速的轉換時，最好使用事件數據流在管線中執行它們。 不過，這種方法可能不適用於其他複雜或需要特殊功能運作的轉換。

在本教學課程中，您會了解如何：

本教學課程中的範例示範如何使用 數據路由 的更新原則來執行複雜的轉換，以在擷取時擴充、清理和轉換數據。 如需其他常見使用案例的清單，請參閱 數據表更新原則的常見使用案例。

必要條件

1 - 建立數據表和更新原則

下列步驟會引導您建立源數據表、轉換函式、目的地數據表和更新原則。 本教學課程示範如何使用數據表更新原則來執行複雜的轉換，並將結果儲存至一或多個目的地數據表。 此範例使用名為 Raw_Table 的單一源數據表，以及名為Device_Telemetry、Device_Alarms 和 Error_Log 的三個目的地數據表。

  1. 執行下列命令以建立名為 Raw_Table 的數據表。

    .create table Raw_Table (RawData: dynamic)

    源數據表是儲存內嵌數據的位置。 數據表具有名為 Dynamic 類型的 RawData 單一數據行。 動態類型可用來依原樣儲存原始數據，而不需要任何架構。 如需詳細資訊，請參閱 .create table 命令。

  2. 執行下列命令來建立名為 Get_Telemetry、 Get_Alarms 和 Log_Error 函式的函式。

    .execute database script <|
  .create-or-alter function Get_Telemetry() {
    Raw_Table
    | where todynamic(RawData).MessageType == 'Telemetry'
    | extend
      Timestamp = unixtime_seconds_todatetime(tolong(RawData.Timestamp)),
      DeviceId = tostring(RawData.DeviceId),
      DeviceType = tostring(RawData.DeviceType),
      SensorName = tostring(RawData.SensorName),
      SensorValue = toreal(RawData.SensorValue),
      SensorUnit = tostring(RawData.SensorUnit)
    | project-away RawData
  }
  .create-or-alter function Get_Alarms() {
    Raw_Table
    | where RawData.MessageType == 'Alarms'
    | extend
      Timestamp = unixtime_seconds_todatetime(tolong(RawData.Timestamp)),
      DeviceId = tostring(RawData.DeviceId),
      DeviceType = tostring(RawData.DeviceTpe) ,
      AlarmType = tostring(RawData.AlarmType)
    | project-away RawData
  }
  .create-or-alter function Log_Error() {
    Raw_Table
    | where RawData.MessageType !in ('Telemetry', 'Alarms')
    | extend
      TimeStamp = datetime(now),
      ErrorType = 'Unknown MessageType'
    | project TimeStamp, RawData, ErrorType
  }

    建立更新原則時，您可以指定執行內嵌腳本。 不過，我們建議將轉換邏輯封裝成函式。 使用函式可改善程式代碼維護。 當新數據送達時，會執行 函式來轉換數據。 函式可以跨多個更新原則重複使用。 如需詳細資訊，請參閱 .create 函式命令。

  3. 執行下列命令以建立目的地數據表。

    .execute database script <|
  .create table Device_Telemetry (Timestamp: datetime, DeviceId: string, DeviceType: string, SensorName: string, SensorValue: real, SensorUnit: string)
  .set-or-append Device_Alarms <| Get_Alarms | take 0
  .set-or-append Error_Log <| Log_Error | take 0

    目的地數據表的架構必須與轉換函式的輸出具有相同的架構。 您可以透過下列方式建立目的地資料表：

    • .create table使用 命令並手動指定架構，如建立Device_Telemetry數據表所示。 不過，這種方法可能會容易出錯且耗時。
    • .set-or-append如果您已經建立函式來轉換數據，請使用 命令。 這個方法會建立新的數據表，其架構與函式的輸出相同，使用 take 0 以確保函式只會傳回架構。 如需詳細資訊，請參閱 .set-or-append 命令。

  4. 執行下列命令以建立目的地數據表的更新原則

    .execute database script <|
  .alter table Device_Telemetry policy update "[{\"IsEnabled\":true,\"Source\":\"Raw_Table\",\"Query\":\"Get_Telemetry\",\"IsTransactional\":false,\"PropagateIngestionProperties\":true,\"ManagedIdentity\":null}]"
  .alter table Device_Alarms policy update "[{\"IsEnabled\":true,\"Source\":\"Raw_Table\",\"Query\":\"Get_Alarms\",\"IsTransactional\":false,\"PropagateIngestionProperties\":true,\"ManagedIdentity\":null}]"
  .alter table Error_Log policy update "[{\"IsEnabled\":true,\"Source\":\"Raw_Table\",\"Query\":\"Log_Error\",\"IsTransactional\":false,\"PropagateIngestionProperties\":true,\"ManagedIdentity\":null}]"

    命令 .alter table policy update 可用來連結源數據表、轉換函式和目的地數據表。 更新原則會在目的地數據表上建立，並指定源數據表和轉換函式。 如需詳細資訊，請參閱 .alter table policy update 命令。

2 - 擷取範例數據

若要測試更新原則，您可以使用 命令將範例數據內嵌至源數據表 .set-or-append 。 如需詳細資訊，請參閱 從查詢擷取數據。

.set-or-append Raw_Table <|
  let Raw_Stream = datatable(RawData: dynamic)
    [
    dynamic({"TimeStamp": 1691757932, "DeviceId": "Sensor01", "MessageType": "Telemetry", "DeviceType": "Laminator", "SensorName": "Temperature", "SensorValue": 78.3, "SensorUnit": "Celcius"}),
    dynamic({"TimeStamp": 1691757932, "DeviceId": "Sensor01", "MessageType": "Alarms", "DeviceType": "Laminator", "AlarmType": "Temperature threshold breached"}),
    dynamic({"TimeStamp": 1691757932, "DeviceId": "Sensor01", "MessageType": "Foo", "ErrorType": "Unknown"})
  ];
  Raw_Stream

3 - 驗證結果

若要驗證結果，您可以執行查詢，以確認數據已轉換並路由傳送至目的地數據表。 在下列範例中 union ，運算符可用來將來源和目的地數據表的結果合併成單一結果集。

Raw_Table | summarize Rows=count() by TableName = "Raw_Table"
| union (Device_Telemetry | summarize Rows=count() by TableName = "Device_Telemetry")
| union (Device_Alarms | summarize Rows=count() by TableName = "Device_Alarms")
| union (Error_Log | summarize Rows=count() by TableName = "Error_Log")
| sort by Rows desc

輸出

您應該會看到下列輸出，其中Raw_Table有三個數據列，而目的地數據表各有一個數據列。

TableName 資料列
Raw_Table 3
Error_Log 1
Device_Alarms 1
Device_Telemetry 1

清除資源

在資料庫中執行下列命令，以清除在本教學課程中建立的數據表和函式。

.execute database script <|
  .drop table Raw_Table
  .drop table Device_Telemetry
  .drop table Device_Alarms
  .drop table Error_Log
  .drop function Get_Telemetry
  .drop function Get_Alarms
  .drop function Log_Error

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